Python 使用alembic创建db表和在SQLAlchemy中定义模型有什么区别？

我可以使用命令

alembic revision-m'table\u name'

创建表，然后使用

alembic升级头定义版本并进行迁移

此外，我还可以通过在
models.py
（SQLAlchemy）中定义一个类在数据库中创建表

这两者的区别是什么？我很困惑。我把这个概念搞砸了吗

另外，当我使用Alembic迁移数据库时，为什么它不在我的
models.py
中形成一个新类？我知道已经创建了这些表，因为我使用SQLite浏览器检查了它们

我已经完成了所有的配置。Alembic数据库的目标和
config.py
中的
SQLALCHEMY\u database-URI
是相同的
.db
文件。
是的，您的想法是错误的

假设您不使用Alembic或任何其他迁移框架。在这种情况下，可以通过以下步骤为应用程序创建新数据库：

编写模型类
创建并配置一个全新的数据库
运行
db.create_all（）
，它查看您的模型并在数据库中创建相应的表
现在考虑升级的情况。例如，假设您发布了应用程序的1.0版，现在开始使用2.0版，这需要对数据库进行一些更改。你如何做到这一点？这里的限制是
db.create_all（）
不修改表，它只能从头开始创建表。所以它是这样的：

对模型类进行必要的更改
现在有两个选项可以将这些更改传输到数据库：

5.1销毁数据库，以便再次运行
db.create_all（）
以获取更新的表，可能会备份和恢复数据，以免丢失。不幸的是，SQLAlchemy对数据没有帮助，您必须使用数据库工具来实现这一点

5.2手动将更改直接应用于数据库。这很容易出错，如果更改集很大，则会很乏味

现在考虑你有开发和生产数据库，这意味着这项工作需要完成两次。还要考虑一下，当您的应用程序有几个版本，每个版本都有不同的数据库模式，并且您需要调查其中一个较旧版本中的错误时，这将是多么乏味，为此您需要重新创建该版本中的数据库

看看没有迁移网络时会出现什么问题

使用Alembic，您在开始时会有一点额外的工作，但这是值得的，因为它简化了升级的工作流程。创建阶段如下所示：

编写模型类
创建并配置一个全新的数据库
手动或自动生成初始Alembic迁移。如果使用自动迁移，Alembic将查看您的模型并生成将这些模型应用于数据库的代码
运行
upgrade
命令，该命令运行迁移脚本，有效地在数据库中创建表
然后，当您达到升级点时，您将执行以下操作：

对模型类进行必要的更改
生成另一个Alembic迁移。如果让Alembic为您生成这个，那么它会将您的模型类与数据库中的当前模式进行比较，并生成使数据库与模型匹配所需的代码
运行
升级
命令。这会将更改应用于数据库，而无需销毁任何表或备份数据。您可以在所有数据库（生产、开发等）上运行此升级
<>使用AlbBIC时要考虑的重要事项：


迁移脚本将成为源代码的一部分，因此它们需要与您自己的文件一起提交到源代码管理中
如果使用自动迁移生成，则必须始终查看生成的迁移。Alembic并不总是能够确定确切的更改，因此生成的脚本可能需要一些手动微调
迁移脚本具有
升级
和
降级
功能。这意味着它们不仅简化了升级，还简化了降级。如果您需要将数据库同步到旧版本，则
降级
命令可为您执行此操作，而无需您进行任何额外工作
我可以补充一点，对于Django，有两个命令

makemigrations (which creates migrations files) 
migrate (which translates migrations into sql and executes them on database)

我发现在电池包括框架（Django）和其他框架（如Flask/Falcon）之间切换对某些人的理解是非常好的

因此，使用alembic迁移非常方便，并且易于跟踪数据库更改。
非常感谢。这对我来说已经很清楚了。不过我还有一些问题要问。通过手动迁移，您的意思是，在我向模型添加新类或修改模型中的现有类之后，我需要使用“alembic revision-m'tablename'”在alembic中进行新迁移。然后在versions文件夹中，我必须编辑（定义）新创建的.py文件以匹配我刚刚定义的模型类？手动操作是一种好的做法吗？是的。手动迁移需要您自己编写
升级
和
降级
功能，无需Alembic的帮助。自动迁移生成相当不错，所以我更喜欢自动生成一个脚本，然后检查它并在必要时进行任何更正，显然是在我运行
升级之前
@Miguel感谢您的总结。这有助于我更好地理解总体开发流程。正如您所指出的，升级的好处之一是它保留了数据，但当我运行降级然后升级到反向时会发生什么情况，这将破坏dat