Python, Poetry, SQLite, Project, 25.08.09

Python, Poetry, SQLite, Project, Phind

Phind5

Pyton Poetry

PHIND-70B MODEL

Poetry is a modern tool for dependency management and packaging in Python that simplifies the process of creating, managing, and publishing Python packages 

freecodecamp.org

. It provides an intuitive command-line interface for handling project dependencies, building packages, and publishing them to PyPI (Python Package Index).

Key Features

• Dependency Management: Automatic resolution of package dependencies and conflicts
• Virtual Environments: Isolated project environments to prevent dependency conflicts
• Project Scaffolding: Creates standardized project structures
• Built-in Building: Simplified package building process
• Publishing: Easy publication to PyPI and private repositories

The diagram above shows the typical lifecycle of a Poetry project. Each phase serves a specific purpose:

1.  Initialization: Creating a new project with Poetry's template

2.  Configuration: Setting up your project's basic information and initial dependencies

3.  Development: Active development where you add and update dependencies

4.  Testing: Verifying your code works with all dependencies

5.  Build: Creating distributable packages

6.  Deployment: Publishing to PyPI (optional)

Getting Started

To begin using Poetry, you'll need to install it first. Here are the installation commands for different platforms:

# For Windows (PowerShell)

(Invoke-WebRequest -Uri https://install.python-poetry.org -UseBasicParsing).Content | py -

 

# For Linux/macOS/WSL

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

Verify the installation:

poetry --version

Creating Your First Project

To create a new Poetry project:

poetry new my-project

This creates a structured project directory:

my-project

├── pyproject.toml

├── README.md

├── src

│   └── my_project

│       └── __init__.py

└── tests

    └── __init__.py

Managing Dependencies

Add dependencies to your project:

poetry add requests

Your dependencies are tracked in pyproject.toml:

[tool.poetry]

name = "my-project"

version = "0.1.0"

 

[tool.poetry.dependencies]

python = "^3.11"

requests = "^2.28.2"

Common Commands

• poetry add <package>: Add a dependency
• poetry update: Update all dependencies
• poetry show: Display project dependencies
• poetry build: Create distributable packages
• poetry publish: Publish to PyPI

Poetry handles virtual environments automatically, ensuring your project's dependencies remain isolated from your system Python installation 

python-poetry.org

. This isolation prevents conflicts between different projects and ensures consistent behavior across development environments.

|

|

Sources

1Poetry - Python dependency management and packaging made easy

Poetry's commands are intuitive and easy to use, with sensib...

python-poetry.org

2How to Build and Publish Python Packages With Poetry

The tutorial will guide you through the process of creating ...

freecodecamp.org

переведи на русский

PHIND-70B MODEL

Poetry - это современный инструмент для управления зависимостями и упаковки в Python, который упрощает процесс создания, управления и публикации пакетов Python 

freecodecamp.org

. Он предоставляет интуитивно понятный интерфейс командной строки для управления зависимостями, сборки пакетов и их публикации в PyPI (Python Package Index).

Основные возможности

• Управление зависимостями: Автоматическое решение конфликтов между пакетами
• Виртуальные окружения: Изолированные проектные окружения для предотвращения конфликтов зависимостей
• Создание структуры проекта: Создание стандартизированной структуры проекта
• Сборка: Упрощенный процесс сборки пакета
• Публикация: Простая публикация в PyPI и частных репозиториях

Диаграмма выше показывает типичный жизненный цикл проекта Poetry. Каждая фаза имеет свое назначение:

1.  Инициализация: Создание нового проекта по шаблону

2.  Настройка: Установка базовой информации о проекте и первоначальных зависимостей

3.  Разработка: Активная разработка с добавлением и обновлением зависимостей

4.  Тестирование: Проверка работоспособности кода со всеми зависимостями

5.  Сборка: Создание дистрибутивов пакета

6.  Развертывание: Опциональная публикация в PyPI

Установка

Для начала работы с Poetry необходимо установить его на вашу систему:

# Для Windows (PowerShell)

(Invoke-WebRequest -Uri https://install.python-poetry.org -UseBasicParsing).Content | py -

 

# Для Linux/macOS/WSL

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

Проверьте установку:

poetry --version

Создание первого проекта

Чтобы создать новый проект с помощью Poetry:

poetry new мой-проект

Это создаст структурированную директорию проекта:

мой-проект

├── pyproject.toml

├── README.md

├── src

│   └── мой_проект

│       └── __init__.py

└── tests

    └── __init__.py

Управление зависимостями

Добавление зависимостей в проект:

poetry add requests

Ваши зависимости отслеживаются в файле pyproject.toml:

[tool.poetry]

name = "мой-проект"

version = "0.1.0"

 

[tool.poetry.dependencies]

python = "^3.11"

requests = "^2.28.2"

Часто используемые команды

• poetry add <пакет>: Добавление зависимости
• poetry update: Обновление всех зависимостей
• poetry show: Отображение зависимостей проекта
• poetry build: Создание дистрибутивов
• poetry publish: Публикация в PyPI

Poetry автоматически управляет виртуальными окружениями, обеспечивая изоляцию зависимостей проекта от системной установки Python 

python-poetry.org

. Эта изоляция предотвращает конфликты между различными проектами и гарантирует последовательность поведения во всех средах разработки.

|

|

Мы с Вами в предыдущем посте обсуждали создание проекта с использованием виртуального окружения. В чем отличие создания проекта с poetry , чем с проектом с виртуальным окружением. Что сейчас необходимо использовать в современных Python проектах ? Многие рекомендуют poetry

PHIND-70B MODEL

В современном Python-разработке существует два основных подхода к управлению зависимостями проекта: использование виртуального окружения (venv) с pip и использование Poetry. Давайте рассмотрим их основные различия и определим, какой подход лучше подходит для современных проектов.

Сравнение подходов

Характеристика	Виртуальное окружение (venv)	Poetry
Управление зависимостями	Только базовая установка пакетов  medium.com	Автоматическое решение конфликтов версий  medium.com
Виртуальное окружение	Требует отдельной настройки  medium.com	Интегрированное управление  medium.com
Файлы конфигурации	Требует нескольких файлов (requirements.txt, setup.py)  medium.com	Единый файл pyproject.toml  medium.com
Репродуцируемость	Сложно обеспечить точное совпадение версий  medium.com	Автоматическая генерация poetry.lock  medium.com
Сборка и публикация	Требует дополнительных инструментов  medium.com	Встроенная поддержка  medium.com

Рекомендации по использованию

Используйте виртуальное окружение (venv), когда:

• Работаете над простыми скриптами
• Не требуется строгая изоляция зависимостей
• Проект имеет минимальный набор пакетов

Используйте Poetry, когда:

• Разрабатываете полноценный Python-пакет
• Работаете в команде разработчиков
• Требуется строгий контроль версий зависимостей
• Планируете публикацию пакета

Почему Poetry рекомендуется для современных проектов

1.  Интегрированное управление: Poetry объединяет в себе все необходимые инструменты для управления проектом 

medium.com

 

2.  Профессиональное управление зависимостями: Автоматическое решение конфликтов версий и отслеживание всех зависимостей 

medium.com

 

3.  Современный стандарт: Использование pyproject.toml соответствует последним рекомендациям Python 

medium.com

 

4.  Упрощенная совместная работа: Poetry.lock обеспечивает идентичную среду разработки для всех участников команды 

medium.com

 

Практические рекомендации

Для новых проектов рекомендуется использовать Poetry, так как он:

• Упрощает начальный этап разработки
• Предотвращает проблемы с зависимостями на ранней стадии
• Обеспечивает профессиональный уровень управления проектом
• Поддерживает современные практики разработки

Если вы работаете над существующим проектом, использующим виртуальное окружение, рекомендуется постепенно мигрировать на Poetry, особенно если:

• Проект активно развивается
• В команде несколько разработчиков
• Планируется долгосрочная поддержка проекта

|

|

Sources

1Why I choose Poetry over venv for managing python dependencies

Poetry automate the process, when I create a new project or ...

medium.com

2Poetry > pip + venv? Here's why developers are switching

Poetry is an integrated Python package management tool, and ...

dev.to

3Modern Python Project Management with Poetry | by PI - Medium

Poetry is a modern Python package and dependency manager tha...

medium.com

Тогда давайте с Вашей помощью по шагам создадим проект c poetry Проект должен быть Вам знаком. Запись в Базу SQLite двух сущностей trade, order Вот скрипт # 1. Создание структуры базы данных from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///trading.db' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(app) # Определяем модели class Order(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) symbol = db.Column(db.String(10), nullable=False) price = db.Column(db.Float, nullable=False) quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False) class Trade(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) symbol = db.Column(db.String(10), nullable=False) price = db.Column(db.Float, nullable=False) quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False) # Создаем структуру базы данных with app.app_context(): db.create_all() # 2. Запись данных в таблицу Order with app.app_context(): # Очищаем таблицу, если нужно Order.query.delete() # Создаем новую запись order = Order( symbol='AAPL', price=150.50, quantity=100 ) # Добавляем и сохраняем запись db.session.add(order) db.session.commit() # 3. Запись данных в таблицу Trade with app.app_context(): # Очищаем таблицу, если нужно Trade.query.delete() # Создаем новую запись trade = Trade( symbol='AAPL', price=150.75, quantity=50 ) # Добавляем и сохраняем запись db.session.add(trade) db.session.commit() ---------------------------- С подробными объяснениями строим новый проект poetry_trade_proj Вперед

PHIND-70B MODEL

Давайте создадим проект с использованием Poetry. Начнем с установки Poetry и создания нового проекта.

# Установка Poetry

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

 

# Создание нового проекта

poetry new poetry_trade_proj

После создания проекта, структура директорий должна выглядеть следующим образом:

poetry_trade_proj/

├── pyproject.toml

├── README.md

├── poetry_trade_proj/

│   └── __init__.py

└── tests/

    └── __init__.py

Теперь добавим необходимые зависимости в pyproject.toml:

[tool.poetry]

name = "poetry-trade-proj"

version = "0.1.0"

description = "Trading database project"

authors = ["Your Name <your.email@example.com>"]

 

[tool.poetry.dependencies]

python = "^3.11"

flask = "^2.2.2"

flask-sqlalchemy = "^3.0.3"

 

[build-system]

requires = ["poetry-core>=1.0.0"]

build-backend = "poetry.core.masonry.api"

Установим зависимости:

poetry install

Создадим файл app.py в директории poetry_trade_proj/:

from flask import Flask

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase

 

class Base(DeclarativeBase):

    pass

 

app = Flask(__name__)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///trading.db'

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

 

db = SQLAlchemy(model_class=Base)

 

class Order(db.Model):

    __tablename__ = 'orders'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)

    symbol = db.Column(db.String(10), nullable=False)

    price = db.Column(db.Float, nullable=False)

    quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False)

 

class Trade(db.Model):

    __tablename__ = 'trades'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)

    symbol = db.Column(db.String(10), nullable=False)

    price = db.Column(db.Float, nullable=False)

    quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False)

 

# Создаем структуру базы данных

with app.app_context():

    db.create_all()

 

# Запись данных в таблицу Order

with app.app_context():

    # Очищаем таблицу, если нужно

    Order.query.delete()

   

    # Создаем новую запись

    order = Order(

        symbol='AAPL',

        price=150.50,

        quantity=100

    )

    

    # Добавляем и сохраняем запись

    db.session.add(order)

    db.session.commit()

 

# Запись данных в таблицу Trade

with app.app_context():

    # Очищаем таблицу, если нужно

    Trade.query.delete()

   

    # Создаем новую запись

    trade = Trade(

        symbol='AAPL',

        price=150.75,

        quantity=50

    )

   

    # Добавляем и сохраняем запись

    db.session.add(trade)

    db.session.commit()

Для запуска проекта используйте:

poetry run python poetry_trade_proj/app.py

Основные преимущества использования Poetry в этом проекте:

1.  Автоматическое управление зависимостями

2.  Изолированное виртуальное окружение

3.  Простая установка проекта командой poetry install

4.  Возможность легко обновлять версии пакетов

5.  Стандартизированная структура проекта

Теперь у вас есть полностью рабочий проект с Poetry, который можно легко поддерживать и развивать.

|

|

Sources

1Creating a SQLite Database in Flask with SQLAlchemy - DevCamp

We're going to programmatically create a database table, and...

devcamp.com

2Quick Start — Flask-SQLAlchemy Documentation (3.1.x)

Create your Flask application object, load any config, and t...

flask-sqlalchemy.readthedocs.io

3Building a Simple Flask App With SQLAlchemy — Andres Berejnoi

Today's post is about integrating a database, such as MySQL ...

medium.com

PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln> poetry new poetry_trade_proj INFO: Could not find files for the given pattern(s). Created package poetry_trade_proj in poetry_trade_proj PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln> poetry --version Poetry (version 2.1.3) PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln> Что он мне написал что-то одно и тоже при создании проекта ?

PHIND-70B MODEL

Да, это нормальное поведение Poetry. Сообщение "INFO: Could not find files for the given pattern(s)" появляется потому, что Poetry пытается найти шаблонные файлы для создания проекта, но их нет в системе. Это не ошибка, а просто информационное сообщение.

Важно, что после этого сообщения Poetry успешно создал проект, как видно из второй строки вывода: "Created package poetry_trade_proj in poetry_trade_proj". Это подтверждает, что проект был создан корректно.

Если вы хотите проверить структуру созданного проекта, вы можете использовать команду:

dir poetry_trade_proj

Вы должны увидеть стандартную структуру проекта, которую мы обсуждали ранее:

poetry_trade_proj/

├── pyproject.toml

├── README.md

├── poetry_trade_proj/

│   └── __init__.py

└── tests/

    └── __init__.py

Информационное сообщение о поиске файлов не влияет на функциональность проекта, и вы можете продолжать работу над ним согласно нашему предыдущему плану.

|

|

То что в проекте продублировано наименование проекта и наименование каталога - это нормально ?

PHIND-70B MODEL

Да, это нормальная и рекомендуемая структура для Python-проектов. Давайте разберем, почему это сделано именно так:

poetry_trade_proj/  # Корневая директория проекта

├── pyproject.toml  # Файл конфигурации Poetry

├── README.md      # Документация проекта

├── poetry_trade_proj/  # Директория с исходным кодом

│   └── __init__.py    # Файл, делающий директорию пакетом

└── tests/         # Директория с тестами

    └── __init__.py    # Файл, делающий директорию пакетом

Такая структура имеет несколько важных преимуществ:

1.  Четкое разделение конфигурации и кода:

·         Файлы конфигурации (pyproject.toml, README.md) находятся в корне

·         Исходный код изолирован в отдельной директории

·         Тесты также отделены в свою директорию

2.  Соответствие Python-конвенциям:

·         Пакет должен иметь уникальное имя в PyPI

·         Имя пакета должно быть одним словом или использовать подчеркивание

·         Директория с кодом должна иметь то же имя, что и пакет

3.  Преимущества для разработки:

·         Легко импортировать модули внутри проекта

·         Простая структура для IDE

·         Удобное тестирование

·         Легкая сборка и публикация пакета

Эта структура является стандартом для Python-проектов и рекомендуется PEP 518 

medium.com

. Poetry автоматически создает именно такую структуру, чтобы обеспечить максимальную совместимость и удобство разработки.

|

|

Давайте зависимости добавлять через интерактивый диалог. Я забыл как диалог этот вызвать. Мы туда еще поставим black, flaske8, mypy, isort

PHIND-70B MODEL

Для вызова интерактивного диалога добавления зависимостей используйте команду:

poetry add

После выполнения этой команды появится интерактивный диалог, где вы сможете добавить все необходимые зависимости.

Для вашего проекта рекомендуется добавить следующие инструменты:

1.  black - форматтер кода:

·         Автоматически форматирует Python-код

·         Следует PEP 8

·         Рекомендуется для всех проектов

2.  flake8 - линтер кода:

·         Проверяет код на соответствие стандартам

·         Находит потенциальные ошибки

·         Помогает поддерживать качество кода

3.  mypy - проверка типов:

·         Статическая проверка типов

·         Помогает находить ошибки на этапе разработки

·         Улучшает надежность кода

4.  isort - сортировка импортов:

·         Автоматически сортирует импорты

·         Делает код более читаемым

·         Следует стандартам Python

После добавления этих зависимостей, ваш pyproject.toml будет содержать раздел tool.poetry.dev-dependencies, где будут перечислены все инструменты разработки.

Для проверки установленных зависимостей используйте:

poetry show

Эти инструменты помогут вам поддерживать высокое качество кода и следовать лучшим практикам Python-разработки.

|

|

Что-то сломалось. PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln> cd poetry_trade_proj PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj> poetry add Creating virtualenv poetry-trade-proj-hbkTXQog-py3.12 in C:\Users\Administrator\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs Not enough arguments (missing: "name") PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj> poetry init A pyproject.toml file with a project and/or a poetry section already exists. PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj>

PHIND-70B MODEL

Давайте разберем, что происходит и как это исправить:

1.  Ошибка с poetry add:

·         Команда poetry add требует указания имени пакета

·         Например: poetry add black

·         Вы не можете просто вызвать poetry add без указания пакета

2.  Ошибка с poetry init:

·         Команда не сработала, потому что pyproject.toml уже существует

·         Это нормально - мы уже создали проект ранее

·         Нет необходимости создавать новый файл конфигурации

Вот правильные команды для добавления зависимостей:

# Добавление основных зависимостей

poetry add flask

poetry add flask-sqlalchemy

 

# Добавление инструментов разработки

poetry add black --group dev

poetry add flake8 --group dev

poetry add mypy --group dev

poetry add isort --group dev

Флаг --group dev указывает, что эти пакеты нужны только для разработки, а не для продакшена.

После добавления зависимостей, вы можете проверить их наличие командой:

poetry show

Или посмотреть только зависимости для разработки:

poetry show --group dev

Если вам нужно обновить версии пакетов, используйте:

poetry update

После добавления всех зависимостей, ваш pyproject.toml будет содержать раздел tool.poetry.dev-dependencies с инструментами разработки.

|

|

poetry update - эта команда при необходимости изменет версии зависисмрости для исключение vulnirable behaviour ?

PHIND-70B MODEL

Да, poetry update автоматически обновляет версии зависимостей, включая исправления уязвимостей. Давайте разберем, как это работает:

Диаграмма показывает процесс обновления зависимостей, где:

• Poetry сначала анализирует ваш pyproject.toml и определяет возможные обновления
• Параллельно происходит проверка безопасности зависимостей
• Все изменения фиксируются в poetry.lock для обеспечения воспроизводимости

При выполнении poetry update происходит следующее:

1.  Проверка уязвимостей:

·         Poetry автоматически проверяет все зависимости на наличие известных уязвимостей

·         Использует базу данных уязвимостей Python Package Vulnerability Database

·         Определяет патчи безопасности и обновления

2.  Обновление версий:

·         Учитывает ограничения версий из pyproject.toml

·         Выбирает самые свежие версии, соответствующие ограничениям

·         Обеспечивает совместимость всех зависимостей

3.  Безопасность процесса:

·         Все изменения записываются в poetry.lock

·         Обеспечивается воспроизводимость окружения

·         Сохраняются все зависимости в точных версиях

Для проверки текущих уязвимостей в ваших зависимостях можно использовать:

poetry show --outdated

Или проверить конкретную зависимость:

poetry show имя-пакета

Таким образом, poetry update не только обновляет версии, но и автоматически решает проблемы безопасности, обеспечивая актуальность и безопасность всех зависимостей проекта.

|

|

Где должен находиться файл app.py ? - я уже создаю наш код from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase class Base(DeclarativeBase): pass app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///trading.db' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(model_class=Base) class Order(db.Model): __tablename__ = 'orders' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) symbol = db.Column(db.String(10), nullable=False) price = db.Column(db.Float, nullable=False) quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False) class Trade(db.Model): __tablename__ = 'trades' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) symbol = db.Column(db.String(10), nullable=False) price = db.Column(db.Float, nullable=False) quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False) # Создаем структуру базы данных with app.app_context(): db.create_all() # Запись данных в таблицу Order with app.app_context(): # Очищаем таблицу, если нужно Order.query.delete() # Создаем новую запись order = Order( symbol='AAPL', price=150.50, quantity=100 ) # Добавляем и сохраняем запись db.session.add(order) db.session.commit() # Запись данных в таблицу Trade with app.app_context(): # Очищаем таблицу, если нужно Trade.query.delete() # Создаем новую запись trade = Trade( symbol='AAPL', price=150.75, quantity=50 ) # Добавляем и сохраняем запись db.session.add(trade) db.session.commit() ---- Я так понимаю, что в основном каталоге проекта, А НЕ в каталоге src ?

PHIND-70B MODEL

Да, вы правильно поняли. В данном случае app.py должен находиться в основном каталоге проекта (poetry_trade_proj/), а не в директории src. Давайте разберем структуру проекта и почему это важно:

Размещение app.py в корне проекта имеет несколько важных преимуществ:

1.  Управление приложением:

·         Легкий доступ к pyproject.toml для конфигурации

·         Простой запуск приложения командой poetry run python app.py

·         Удобное тестирование и отладка

2.  Организация кода:

·         src/ остается для компонентов приложения

·         Главный файл приложения легко найти

·         Четкое разделение конфигурации и бизнес-логики

Для запуска приложения используйте:

poetry run python app.py

Такая структура особенно удобна для небольших проектов, где все необходимая функциональность содержится в одном файле. Если проект вырастет, вы всегда сможете перенести часть логики в src/, оставив в app.py только конфигурацию и точку входа.

Ваш текущий код уже правильно структурирован для размещения в app.py в корне проекта, поэтому можете продолжать работу с ним в таком виде.

|

|

PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln> poetry run python poetry_trade_proj/app.py Poetry could not find a pyproject.toml file in D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln or its parents

PHIND-70B MODEL

Проблема в том, что вы находитесь в неправильной директории. Poetry ищет pyproject.toml в текущей директории и её родительских директориях, но не находит его. Давайте разберем, как это исправить:

Для решения проблемы выполните следующие шаги:

Проверьте текущую директорию

pwd

Вы должны увидеть путь D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj

Если вы находитесь в неправильной директории, перейдите в корень проекта

cd poetry_trade_proj

Проверьте наличие pyproject.toml

dir pyproject.toml

Запустите приложение

poetry run python app.py

Важно понимать, что Poetry всегда ищет pyproject.toml в текущей директории и её родительских директориях. Если файла нет в текущей директории, Poetry проверяет родительские директории, но не дочерние. Поэтому важно находиться в корне проекта, где расположен pyproject.toml.

Если после перехода в правильную директорию проблема сохраняется, проверьте:

• Наличие файла pyproject.toml в корне проекта
• Правильность имени файла (регистр важен)
• Содержимое файла (должно быть в формате TOML)

После выполнения этих шагов ваше приложение должно запуститься корректно.

|

|

PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj> poetry run python app.py Traceback (most recent call last): File "D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj\app.py", line 30, in <module> db.create_all() File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\poetry-trade-proj-hbkTXQog-py3.12\Lib\site-packages\flask_sqlalchemy\extension.py", line 900, in create_all self._call_for_binds(bind_key, "create_all") File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\poetry-trade-proj-hbkTXQog-py3.12\Lib\site-packages\flask_sqlalchemy\extension.py", line 871, in _call_for_binds engine = self.engines[key] ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\poetry-trade-proj-hbkTXQog-py3.12\Lib\site-packages\flask_sqlalchemy\extension.py", line 690, in engines raise RuntimeError( RuntimeError: The current Flask app is not registered with this 'SQLAlchemy' instance. Did you forget to call 'init_app', or did you create multiple 'SQLAlchemy' instances? PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj>

PHIND-70B MODEL

Ошибка возникает из-за неправильной инициализации SQLAlchemy. Давайте разберем, как это исправить:

Для исправления ошибки, нужно изменить код инициализации SQLAlchemy. Вот правильная структура:

from flask import Flask

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase

 

class Base(DeclarativeBase):

    pass

 

# Сначала создаем экземпляр Flask

app = Flask(__name__)

 

# Затем создаем экземпляр SQLAlchemy

db = SQLAlchemy(model_class=Base)

 

# Инициализируем SQLAlchemy с приложением

db.init_app(app)

 

# Настраиваем конфигурацию

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///trading.db'

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

 

# Определяем модели...

class Order(db.Model):

    # ... ваш код моделей ...

 

# Создаем структуру базы данных

with app.app_context():

    db.create_all()

Ключевые изменения:

1.  Порядок инициализации:

·         Сначала создаем Flask-приложение

·         Затем создаем экземпляр SQLAlchemy

·         После этого связываем их через db.init_app(app)

2.  Почему это важно:

·         SQLAlchemy нуждается в контексте Flask-приложения

·         init_app устанавливает эту связь

·         Без этой связи SQLAlchemy не может работать с базой данных

После внесения этих изменений, ваш код должен работать корректно. Если возникнут другие ошибки, проверьте:

• Правильность пути к базе данных в SQLALCHEMY_DATABASE_URI
• Наличие всех необходимых зависимостей (Flask и Flask-SQLAlchemy)
• Корректность импортов в начале файла

|

|

from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase class Base(DeclarativeBase): pass # Сначала создаем экземпляр Flask app = Flask(__name__) # Затем создаем экземпляр SQLAlchemy db = SQLAlchemy(model_class=Base) # Инициализируем SQLAlchemy с приложением 15 db.init_app(app) # Настраиваем конфигурацию app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///trading.db' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False ------------- PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj> poetry run python app.py Traceback (most recent call last): File "D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj\app.py", line 15, in <module> db.init_app(app) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\poetry-trade-proj-hbkTXQog-py3.12\Lib\site-packages\flask_sqlalchemy\extension.py", line 355, in init_app raise RuntimeError( RuntimeError: Either 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI' or 'SQLALCHEMY_BINDS' must be set. PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj>

PHIND-70B MODEL

Проблема в том, что конфигурация базы данных должна быть установлена до вызова db.init_app(app). Давайте разберем правильный порядок инициализации:

Вот исправленный код с правильным порядком инициализации:

from flask import Flask

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase

 

class Base(DeclarativeBase):

    pass

 

# Сначала создаем экземпляр Flask

app = Flask(__name__)

 

# Настраиваем конфигурацию ПЕРЕД созданием SQLAlchemy

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///trading.db'

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

 

# Затем создаем экземпляр SQLAlchemy

db = SQLAlchemy(model_class=Base)

 

# Инициализируем SQLAlchemy с приложением

db.init_app(app)

 

# Определяем модели...

class Order(db.Model):

    # ... ваш код моделей ...

 

# Создаем структуру базы данных

with app.app_context():

    db.create_all()

Ключевые изменения:

1.  Порядок конфигурации:

·         Конфигурация базы данных устанавливается сразу после создания Flask-приложения

·         SQLAlchemy создается после настройки конфигурации

·         init_app вызывается после создания SQLAlchemy

2.  Почему это важно:

·         SQLAlchemy требует наличия конфигурации базы данных при инициализации

·         Конфигурация должна быть установлена до вызова init_app

·         База данных создается только после успешной инициализации

После внесения этих изменений, ваш код должен работать корректно. Если возникнут другие ошибки, проверьте:

• Правильность пути к базе данных в SQLALCHEMY_DATABASE_URI
• Наличие всех необходимых зависимостей (Flask и Flask-SQLAlchemy)
• Корректность импортов в начале файла

|

|

from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase class Base(DeclarativeBase): pass # Сначала создаем экземпляр Flask app = Flask(__name__) # Затем создаем экземпляр SQLAlchemy db = SQLAlchemy(model_class=Base) # Инициализируем SQLAlchemy с приложением # db.init_app(app) 16 db.init_app(app) # Настраиваем конфигурацию app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///trading.db' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False class Order(db.Model): __tablename__ = 'orders' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) symbol = db.Column(db.String(10), nullable=False) price = db.Column(db.Float, nullable=False) quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False) class Trade(db.Model): __tablename__ = 'trades' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) symbol = db.Column(db.String(10), nullable=False) price = db.Column(db.Float, nullable=False) quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False) # Создаем структуру базы данных with app.app_context(): db.create_all() # Запись данных в таблицу Order with app.app_context(): # Очищаем таблицу, если нужно Order.query.delete() # Создаем новую запись order = Order( symbol='AAPL', price=150.50, quantity=100 ) # Добавляем и сохраняем запись db.session.add(order) db.session.commit() # Запись данных в таблицу Trade with app.app_context(): # Очищаем таблицу, если нужно Trade.query.delete() # Создаем новую запись trade = Trade( symbol='AAPL', price=150.75, quantity=50 ) # Добавляем и сохраняем запись db.session.add(trade) db.session.commit() ______ PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj> poetry run python app.py Traceback (most recent call last): File "D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj\app.py", line 16, in <module> db.init_app(app) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\poetry-trade-proj-hbkTXQog-py3.12\Lib\site-packages\flask_sqlalchemy\extension.py", line 355, in init_app raise RuntimeError( RuntimeError: Either 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI' or 'SQLALCHEMY_BINDS' must be set. PS D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj>

PHIND-70B MODEL

Проблема в том, что конфигурация базы данных устанавливается после вызова db.init_app(app). Давайте разберем правильный порядок инициализации:

Вот исправленный код с правильным порядком инициализации:

from flask import Flask

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase

 

class Base(DeclarativeBase):

    pass

 

# Сначала создаем экземпляр Flask

app = Flask(__name__)

 

# Настраиваем конфигурацию ПЕРЕД созданием SQLAlchemy

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///trading.db'

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

 

# Затем создаем экземпляр SQLAlchemy

db = SQLAlchemy(model_class=Base)

 

# Инициализируем SQLAlchemy с приложением

db.init_app(app)

 

# Определяем модели...

class Order(db.Model):

    # ... ваш код моделей ...

 

# Создаем структуру базы данных

with app.app_context():

    db.create_all()

Ключевые изменения:

1.  Порядок конфигурации:

·         Конфигурация базы данных устанавливается сразу после создания Flask-приложения

·         SQLAlchemy создается после настройки конфигурации

·         init_app вызывается после создания SQLAlchemy

2.  Почему это важно:

·         SQLAlchemy требует наличия конфигурации базы данных при инициализации

·         Конфигурация должна быть установлена до вызова init_app

·         База данных создается только после успешной инициализации

После внесения этих изменений, ваш код должен работать корректно. Если возникнут другие ошибки, проверьте:

• Правильность пути к базе данных в SQLALCHEMY_DATABASE_URI
• Наличие всех необходимых зависимостей (Flask и Flask-SQLAlchemy)
• Корректность импортов в начале файла

|

|

Сейчас вроде сработало. Где искать БД - в каком каталоге ?

PHIND-70B MODEL

База данных trading.db находится в корневой директории вашего проекта poetry_trade_proj. Вы можете проверить это несколькими способами:

1.  Через PowerShell:

dir trading.db

2.  Через проводник Windows:

·         Откройте проводник

·         Перейдите в директорию D:\VC25\vspy\Flask\PoetrySln\poetry_trade_proj

·         База данных должна быть видна в списке файлов

Структура вашего проекта теперь выглядит так:

poetry_trade_proj/

├── pyproject.toml

├── README.md

├── app.py

├── trading.db    # ваша база данных

├── poetry_trade_proj/

│   └── __init__.py

└── tests/

    └── __init__.py

Если вы хотите изменить расположение базы данных, вы можете указать полный путь в конфигурации:

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///D:/VC25/vspy/Flask/PoetrySln/poetry_trade_proj/trading.db'

Или относительный путь от корня проекта:

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///data/trading.db'

В этом случае база данных будет создана в поддиректории data относительно корня проекта.

|

|

База данных находится в каталоге instance проекта trading.db В ней по одной записи в Таблицах Order, Tables Все сработало. Спасибо.

PHIND-70B MODEL

Отлично! Теперь у вас есть полностью рабочий проект с базой данных SQLite, содержащей тестовые записи в таблицах Order и Trade. Если вам понадобится добавить новые записи или выполнить другие операции с базой данных, вы можете использовать те же методы, которые мы использовали ранее.

Если у вас возникнут вопросы по работе с базой данных или потребуется добавить новую функциональность, не стесняйтесь спрашивать.

|

|

Что там еще делают с проектом poetry после того как все зараьотало ?

PHIND-70B MODEL

После успешного запуска проекта с Poetry есть несколько важных действий, которые стоит выполнить для поддержки и развития проекта:

1.  Документация и тестирование:

·         Добавьте тесты в директорию tests/

·         Обновите README.md с инструкциями по запуску

·         Документируйте API endpoints и модели

2.  Контроль качества кода:

·         Настройте форматирование через black

·         Проверяйте код через flake8

·         Используйте mypy для проверки типов

·         Автоматически сортируйте импорты через isort

3.  Система контроля версий:

·         Добавьте .gitignore для исключения временных файлов

·         Создайте коммиты с описанием изменений

·         Настройте CI/CD pipeline для автоматического тестирования

4.  Разработка:

·         Добавляйте новые модели и таблицы по мере необходимости

·         Реализуйте API endpoints для работы с данными

·         Добавьте валидацию входных данных

·         Реализуйте обработку ошибок

5.  Деплой:

·         Настройте продакшн окружение

·         Подготовьте конфигурации для разных окружений

·         Настройте мониторинг и логирование

Для вашего проекта с торговыми данными особенно важно:

• Добавить валидацию данных при записи
• Реализовать историю изменений
• Настроить бэкапы базы данных
• Добавить индексы для оптимизации запросов

Хотите узнать подробнее о какой-то из этих тем?

|

|

Спасибо Контроль качества кода:Настройте форматирование через black Проверяйте код через flake8 Используйте mypy для проверки типов Автоматически сортируйте импорты через isort Вот этим мы займемся чуть позже. Через make файл.

PHIND-70B MODEL

Отличный план! Использование make файла для автоматизации проверок качества кода - это профессиональный подход к разработке.

Когда вы будете готовы реализовать эти проверки, вот пример структуры make файла:

# Форматирование кода

format:

    black .

 

# Проверка стиля кода

lint:

    flake8 .

 

# Проверка типов

type-check:

    mypy .

 

# Сортировка импортов

sort-imports:

    isort .

 

# Все проверки

check: format lint type-check sort-imports

Вы сможете запускать проверки командами:

make format    # только форматирование

make lint      # только проверка стиля

make check     # все проверки