当前位置: 首页 > 知识库问答 >
问题:

Alembic SQLAlchemy自动生成元数据错误

孟安民
2023-03-14

我正在尝试创建一个迁移,alembic正在运行alembic revision--autogenerate-m'initial setup',但是我得到了一个错误:

失败:无法继续使用--autogenerate选项;环境脚本/Users/paul/python/my_project/alembic/env。py不向上下文提供元数据对象或对象序列。

我不知道为什么我得到这个错误,因为我已经在env.py文件中设置了target_metadata,并将文件夹添加到路径中。我尝试从我的另一个项目中复制alembic设置,该项目没有问题,但我仍然得到相同的错误。当我运行alembic当前时,数据库被创建没有问题。

我的alembic。ini文件:

# A generic, single database configuration.

[alembic]
# path to migration scripts
script_location = alembic

# template used to generate migration files
# file_template = %%(rev)s_%%(slug)s

# timezone to use when rendering the date
# within the migration file as well as the filename.
# string value is passed to dateutil.tz.gettz()
# leave blank for localtime
# timezone =

# max length of characters to apply to the
# "slug" field
# truncate_slug_length = 40

# set to 'true' to run the environment during
# the 'revision' command, regardless of autogenerate
# revision_environment = false

# set to 'true' to allow .pyc and .pyo files without
# a source .py file to be detected as revisions in the
# versions/ directory
# sourceless = false

# version location specification; this defaults
# to alembic/versions.  When using multiple version
# directories, initial revisions must be specified with --version-path
# version_locations = %(here)s/bar %(here)s/bat alembic/versions

# the output encoding used when revision files
# are written from script.py.mako
# output_encoding = utf-8

sqlalchemy.url = sqlite:///./src/db/data.sqlite


# Logging configuration
[loggers]
keys = root,sqlalchemy,alembic

[handlers]
keys = console

[formatters]
keys = generic

[logger_root]
level = WARN
handlers = console
qualname =

[logger_sqlalchemy]
level = WARN
handlers =
qualname = sqlalchemy.engine

[logger_alembic]
level = INFO
handlers =
qualname = alembic

[handler_console]
class = StreamHandler
args = (sys.stderr,)
level = NOTSET
formatter = generic

[formatter_generic]
format = %(levelname)-5.5s [%(name)s] %(message)s
datefmt = %H:%M:%S

我的env.py文件:

import sys

from logging.config import fileConfig
from pathlib import Path

from sqlalchemy import engine_from_config
from sqlalchemy import pool

from alembic import context

folder = Path(__file__).resolve().parents[1]
sys.path.insert(0, str(folder))

import src.data.__all_models
from src.data.modelbase import SqlAlchemyBase

# this is the Alembic Config object, which provides
# access to the values within the .ini file in use.
config = context.config

# Interpret the config file for Python logging.
# This line sets up loggers basically.
fileConfig(config.config_file_name)

# add your model's MetaData object here
# for 'autogenerate' support
# from myapp import mymodel
# target_metadata = mymodel.Base.metadata
target_metadata = SqlAlchemyBase.metadata

# other values from the config, defined by the needs of env.py,
# can be acquired:
# my_important_option = config.get_main_option("my_important_option")
# ... etc.


def run_migrations_offline():
    """Run migrations in 'offline' mode.

    This configures the context with just a URL
    and not an Engine, though an Engine is acceptable
    here as well.  By skipping the Engine creation
    we don't even need a DBAPI to be available.

    Calls to context.execute() here emit the given string to the
    script output.

    """
    url = config.get_main_option("sqlalchemy.url")
    context.configure(
        url=url, target_metadata=target_metadata, literal_binds=True
    )

    with context.begin_transaction():
        context.run_migrations()


def run_migrations_online():
    """Run migrations in 'online' mode.

    In this scenario we need to create an Engine
    and associate a connection with the context.

    """
    connectable = engine_from_config(
        config.get_section(config.config_ini_section),
        prefix="sqlalchemy.",
        poolclass=pool.NullPool,
    )

    with connectable.connect() as connection:
        context.configure(
            connection=connection, target_metadata=target_metadata
        )

        with context.begin_transaction():
            context.run_migrations()


if context.is_offline_mode():
    run_migrations_offline()
else:
    run_migrations_online()

我的模特库。py文件:

import sqlalchemy.ext.declarative as dec


SqlAlchemyBase = dec.declarative_base()

错误消息显示环境的正确路径。py file,因此它似乎正在查找该文件,但没有看到target_metadata=SqlAlchemyBase。元数据行。

共有2个答案

闻昊英
2023-03-14

我遇到了同样的错误。我的问题是格式错误的env.py。特别是,我的数据库定义如下:

# alembic.ini

[alembic]
...
databases = db1, db2
...

虽然元数据定义不一致,但如下所示:

#env.py

target_metadata = {
    "wrong_name_1": model_db1.Base.metadata,  # Key should be "db1"
    "wrong_name_2": model_db2.Base.metadata   # Key should be "db2"
}
陆才俊
2023-03-14

问题出在我的编辑身上。我关闭了环境。py文件,重新打开它,并按预期在那里进行所有更改。然后我决定,如果我从控制台的错误消息中单击命令打开文件(我使用的是VSCode),并且以这种方式打开文件时,没有任何更改,那么会发生什么。我再次尝试从侧文件资源管理器打开文件,我的更改在文件中,但alembic仍无法运行。我完全关闭了VSCode并重新打开它,之后更改就在我的文件中,alembic毫无问题地运行。

我以前从来没有遇到过这个问题,所以我不知道VSCode发生了什么,但不管重新启动它解决了这个问题。

 类似资料:
  • 问题内容: 我有一个带有id(guid)列的sql表。如何强制数据库为每条新记录自动生成新的Guid? 问题答案: 添加。

  • 问题内容: 有什么工具可以自动生成 Java 代码的单元测试? 更新: 主要用途是为将要重构的遗留代码快速生成单元测试。自动生成后,无需自动使测试与代码保持同步。 在这里提出了几乎相同的问题,但是答案是.NET而不是Java(Pex是公认的答案): 问题答案: CodePro Analytix有一个JUnit测试生成模块,听起来像它可以完成您想要的。请参阅《用户指南》。 [CoView]是价格合理

  • 问题内容: 是否有可用于Eclipse或Netbeans或任何其他IDE的插件,可以通过直接从数据库中读取模式来帮助我生成hbm.xml。 编写这些XML似乎是不必要的时间浪费,因此应该自动进行。 问题答案: 对于NetBeans,请参阅在Web应用程序中使用hibernate。 对于Eclipse,请使用Hibernate Tools 插件。这是一个演示如何使用其 逆向工程 功能的教程。

  • 我有一个自定义文件,其中包含我所有图像的路径及其标签,我在一个数据框中加载使用: MyIndex有两列感兴趣的ImagePath和ClassName 接下来我做一些训练测试拆分和编码输出标签为: 我面临的问题是一次性加载的数据太大,无法放入当前的机器内存,因此我无法处理完整的数据集。 我曾尝试使用datagenerator,但不想遵循它遵循的目录约定,也无法消除增强部分。 问题是,是否有一种方法可

  • 问题内容: 有人知道如何从1开始生成,以便下一个对象具有2,依此类推吗? 我尝试了以下方法,但不起作用: 问题答案: 您需要一个 静态的 类成员来跟踪上次使用的索引。确保还实现一个复制构造函数: 更新: 正如@JordanWhite建议的那样,您可能希望使static计数器成为 atomic ,这意味着可以安全地同时使用(即一次在多个线程中使用)。为此,将类型更改为: 增量读取和复位操作变为: