sqlalchemy 的 schema 合并模块 alembic 使用

alembic 很好的解决了升级数据库改变表结构的传统难题，官方的推荐用法是当一个工具用，这是从 Stack Overflow 扒到的直接用内部 api 的代码，操作有点像 diff_patch。

来源： https://stackoverflow.com/questions/67188666/how-to-migrate-sqlalchemy-database-without-generating-migration-script

mc = MigrationContext.configure(engine.connect())
# diff = compare_metadata(mc, Base.metadata)
# print(diff)

mg = produce_migrations(mc, Base.metadata)
operation = Operations(mc)
for outer_op in mg.upgrade_ops.ops:
    if isinstance(outer_op, OpContainer):
        for inner_op in outer_op.ops:
            # logger.info("Invoking %s", inner_op)
            operation.invoke(inner_op)
    else:
        operation.invoke(outer_op)

例如，第一次执行：

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "user_account"

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(30))
    fullname = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)

建立表 user_account。

第二次增加一个 profile 字段

class User(Base):
    __tablename__ = "user_account"

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(30))
    fullname = Column(String)
    profile = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)   # 表已存在，不会执行任何动作，但后面会提示缺少 profile 字段

用上面的 migrate 操作后输出：

sqlalchemy.engine.Engine ALTER TABLE user_account ADD COLUMN profile VARCHAR

显然也可以用于创建表。

这是一种轻量式的用法。对于严肃的用途，还是使用官方的工具式用法结合版本管理更稳当。