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模型类(表)不是一成不变的，当你添加了新的模型类，或是在模型类中添加了新的字段，甚至是修改了字段的名称或类型，都需要更新表。如果我们不在乎数据的话，可以删除表，然后重新生成新表。

在开发时，以删除表再重建的方式更新数据库简单直接，但明显的缺陷是会丢掉数据库中的所有数据。在生产环境下，你绝对不会想让数据库里的数据都被删除掉，这时你需要使用数据库迁移工具来完成这个工作。SQLAlchemy的开发者Michael Bayer写了一个数据库迁移工具——Alembic来帮助我们实现数据库的迁移，数据库迁移工具可以在不破坏数据的情况下更新数据库表的结构。蒸馏器(Alembic)是炼金术士最重要的工具，要学习SQL炼金术( SQLAlchemy)，我们当然要掌握蒸馏器的使用。

我们安装下flask-Migrate库

pip install flask-Migrate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然后创建migrate对象

# 实例化Migrate
migrate = Migrate(app, db)

做数据迁移的时候，第一步就是要创建迁移环境

终端执行命令：

flask db init

项目目录下会自动创建migrations目录及子文件。

接着StudentModle添加一个remark字段

我们执行生成下迁移脚本，-m是添加备注信息

flask db migrate -m "t_student add remark  field"

versions目录下生成了迁移文件：

"""t_student add remark  fieldRevision ID: fa43fee367b2
Revises: 
Create Date: 2025-03-23 12:39:18.130872"""
from alembic import op
import sqlalchemy as sa# revision identifiers, used by Alembic.
revision = 'fa43fee367b2'
down_revision = None
branch_labels = None
depends_on = Nonedef upgrade():# ### commands auto generated by Alembic - please adjust! ###with op.batch_alter_table('t_student', schema=None) as batch_op:batch_op.add_column(sa.Column('remark', sa.Text(), nullable=True))# ### end Alembic commands ###def downgrade():# ### commands auto generated by Alembic - please adjust! ###with op.batch_alter_table('t_student', schema=None) as batch_op:batch_op.drop_column('remark')# ### end Alembic commands ###

最后我们执行迁移文件，更新数据库，通过upgrade命令：

flask db upgrade

执行完后，t_student表就多了remark字段：