SQLAlchemy 基于模型类对数据库表进行操作，所以，如果你想对已存在的数据库表进行操作，就要先为它编写对应的模型类。

对于简单的数据库，比如只有几张表，没有复杂的关系，表字段也很少，你可以直接对照表模式手写模型类。

其他情况下，使用自动化工具 SQLAcodegen / Flask-SQLAcodegen 自动生成模型类定义会更加方便，根据单独使用 SQALchemy 还是使用扩展 Flask-SQLAlchemy，你可以选择阅读对应的章节。

单独使用 SQLAlchemy

首先使用 pip 安装：

$ pip install sqlacodegen

执行下面的命令将模型类输出到 models.py 文件里（将覆盖目标文件原内容）：

$ sqlacodegen --outfile models.py sqlite:///database.db

这个命令的格式如下：

$ sqlacodegen --outfile <输出的文件名> <数据库连接 URI>

–outfile / -o 选项设置输出的目标文件，不给出这个选项将直接在命令行输出生成的模型类定义，比如：

$ sqlacodegen sqlite:///data.db
# coding: utf-8
from sqlalchemy import Column, DateTime, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base


Base = declarative_base()
metadata = Base.metadata


class Message(Base):
    __tablename__ = 'message'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    body = Column(String(200))
    timestamp = Column(DateTime, index=True)

提示 如上所示，生成的模型类定义会包含 Base 和 metadata 对象定义和相关导入语句，你或许需要进行细微的调整。

你可以使用下面的命令查看更多可用的设置选项：

$ sqlacodegen --help

提示 除了使用 SQLAcodegen，你也可以直接使用内置的 Automap 扩展生成模型类。

使用 Flask-SQLAlchemy

首先使用 pip 安装 Flask-SQLAcodegen：

$ pip install flask-sqlacodegen

执行下面的命令将模型类输出到 models.py 文件里（将覆盖目标文件原内容）：

$ flask-sqlacodegen --flask --outfile models.py sqlite:///database.db

这个命令的格式如下：

$ flask-sqlacodegen --flask --outfile <输出的文件名> <数据库连接 URI>

–flask 选项设置输出 Flask-SQLAlchemy 模型类，不给出这个选项将直接输出 SQLAlchemy 原生模型类定义；–outfile 选项设置输出的目标文件，不给出这个选项将直接在命令行输出生成的模型类定义，比如：

$ flask-sqlacodegen --flask sqlite:///data.db
# coding: utf-8
from sqlalchemy import Column, DateTime, Integer, String
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

class Message(db.Model):
    __tablename__ = 'message'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(20))
    body = db.Column(db.String(200))
    timestamp = db.Column(db.DateTime, index=True)

提示 如上所示，生成的模型类定义会包含一个 db 对象定义和相关导入语句，你或许需要进行细微的调整。

你可以使用下面的命令查看更多可用的设置选项：

$ flask-sqlacodegen --help