Flask_admin 笔记六 modelView的内置方法

增加model后端
Flask-Admin对与之配合的数据库模型做了一些假设。如果要实现自己的数据库后端，并且Flask-Admin的模型视图仍可按预期工作，则应注意以下事项：
1) 每一个model必须有主键，但不限定数据类型和主键名
2) 确保每一个model的属性都是可以访问的

在此基础上，你可以通过继承BaseMiodelView类来实现数据库后端的扩展，并实现下面列出的一系列方法：
1 扩展BaseModelView
首先定义一个从BaseModelView派生的新类：

class MyDbModel(BaseModelView):
        pass

这个类继承了BaseModelView的__init__方法，它接受一个模型类作为第一个参数。模型类存储为属性self.model，以便其他方法可以访问它。

现在，为新的类实现以下脚手架方法：
1.1 get_pk_value()
该方法从模型实例中返回一个主键值。在SQLAlchemy后端，它使用scaffold_pk（）从模型获得主键，缓存它，然后在需要时从模型返回值。
例子：

class MyDbModel(BaseModelView):
    def get_pk_value(self, model):
    return self.model.id

1.2 scaffold_list_columns()
返回列表视图要展示的列。例子：

class MyDbModel(BaseModelView):
    def scaffold_list_columns(self):
          columns = []

          for p in dir(self.model):
            attr = getattr(self.model, p)
            if isinstance(attr, MyDbColumn):
                columns.append(p)

           return columns

1.3 scaffold_sortable_columns()
返回可排序列的字典。字典中的键应该对应于模型的字段名称。值应该是那些将用于排序的变量。

例如，在SQLAlchemy后端可以按外键字段进行排序。所以，如果有一个名为user的字段，它是Users表的一个外键，并且Users表也有一个名称字段，那么这个键将是user的value将是：Users.name。

如果您的后端不支持排序，则返回None或空字典。

1.4 init_search()
初始化搜索功能。如果您的后端支持全文搜索，请进行初始化并返回True。如果您的后端不支持全文搜索，请返回False。

例如，SQLAlchemy后端读取self.searchable_columns的值，并验证是否所有字段都是文本类型，如果它们定位到当前的模型（如果不是，则会添加一个连接等）并缓存这些信息以备将来使用。
1.5 scaffold_form()
在模型里定义WTForms表单，例子：

class MyDbModel(BaseModelView):
        def scaffold_form(self):
        class MyForm(Form):
              pass

      # Do something
       return MyForm

1.6 get_list()
这个方法应该返回带有分页，排序等应用的模型实例列表。

对于SQLAlchemy后端，它看起来像：
1）如果搜索已启用且提供的搜索值不为空，将会为self.searchable_columns中的每个字段生成LIKE语句

2）如果传递过滤值，请使用值调用apply方法：

for flt, value in filters:
    query = self._filters[flt].apply(query, value)

3）执行查询获取数据库中的总行数（count）
4）如果sort_column被传递，会做类似的事情（带有一些额外的FK逻辑，在这个例子中省略）：

if sort_desc:
     query = query.order_by(desc(sort_field))
else:
     query = query.order_by(sort_field)

5）应用分页
6）返回总条数和列表的元组

1.7 get_one()
根据主键返回model数据
1.8 create_model()
通过表单创建一个model的实例
1.9 update_model()
更新表单model的实例
1.10 delete_model()
从数据存储中删除特定的model数据
1.11 is_valid_filter()
验证返回的数据是否是有效的
1.12scaffold_filters()
返回一个模型字段的过滤器对象列表。
对于self.column_filters设置中的每个条目，该方法都会被调用一次。
如果后端不知道如何为提供的字段生成过滤器，则应该返回None。

例如：

class MyDbModel(BaseModelView):
       def scaffold_filters(self, name):
       attr = getattr(self.model, name)

        if isinstance(attr, MyDbTextField):
        return [MyEqualFilter(name, name)]

2，实现过滤
每个模型后端都应该有自己的一组过滤器实现。在非SQLAlchemy后端不能使用SQLAlchemy模型中的过滤器。这也意味着不同的后端可能有不同的可用过滤器集合。

过滤器是从BaseFilter派生的类，它实现了至少两种方法：
1. apply()
2. operation()
apply方法接受两个参数：查询对象和来自客户端的值。在这里您可以为过滤器类型添加过滤逻辑。

让我们以SQLAlchemy模型后端为例：
所有SQLAlchemy过滤器都从BaseSQLAFilter类派生。
每个过滤器都实现一个简单的过滤器SQL操作（如，not like，大于等），并接受一列作为输入参数。每当模型视图要将筛选器应用于查询对象时，它将在具有查询和值的筛选器类中调用apply方法。过滤器将应用实际的过滤器操作。

class MyBaseFilter(BaseFilter):
    def __init__(self, column, name, options=None, data_type=None):
        super(MyBaseFilter, self).__init__(name, options, data_type)

        self.column = column

class MyEqualFilter(MyBaseFilter):
    def apply(self, query, value):
        return query.filter(self.column == value)

    def operation(self):
        return gettext('equals')

    # You can validate values. If value is not valid,
    # return `False`, so filter will be ignored.
    def validate(self, value):
        return True

    # You can "clean" values before they will be
    # passed to the your data access layer
    def clean(self, value):
        return value

如果您在添加新模型后端时遇到问题，请随时提问。此外，如果遇到困难，请尝试查看SQLAlchemy模型后端并将其用作参考。