Python 在Flask-Sqlalchemy中动态创建和持久化模型

我正在写一个烧瓶网络应用程序。我需要能够基于用户输入创建一个模型，并基于该模型创建一个表。此外，我还希望以后能够使用该模型（在重新启动web服务器之后）。这样做的最佳方式是什么

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我将flask与sqlalchemy一起用于ORM。

您将有很多动态查询

你见过他长什么样吗

基本上，您将使用它们或在数据库中创建这些表的克隆

然后，您将从这些表中读取信息，以便动态执行如下操作：

 from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey

 def make_metadata(source):
     ...
     return MetaData(...)     

 def make_column(column_definition): 
     return Column(....)


 all_table_definitions = ... # array of records from your custom_tables
 all_column_definitions = ... # map of table name to array of column definition for your tables from custom_columns
 my_tables = {}

 for t in all_table_definition:
   columns = [make_column(c) for c in all_column_definitions[t.name]]
   new_table = Table(t.table_name, make_metadata(t.metadata), columns*)

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之后，您将有数组

all_table_定义

和所有表的说明，以及

my_tables

和ORM table对象以查询数据

请阅读Flask SQLAlchemy文档并询问您是否有更具体的问题。