Flask-SQLAlchemy

```

1. Flask-SQLAlchemy: دليل شامل للمبتدئين

Flask-SQLAlchemy هي إضافة (extension) لإطار العمل Flask تسهل عملية التعامل مع قواعد البيانات باستخدام مكتبة SQLAlchemy. توفر هذه الإضافة واجهة بسيطة وفعالة لتعريف نماذج البيانات (data models)، وإجراء عمليات قاعدة البيانات، وإدارة الاتصال بقاعدة البيانات بسهولة. هذا المقال موجه للمبتدئين الذين يرغبون في تعلم كيفية استخدام Flask-SQLAlchemy لبناء تطبيقات ويب تتفاعل مع قواعد البيانات العلائقية.

ما هي Flask-SQLAlchemy؟

في جوهرها، Flask-SQLAlchemy تعمل كطبقة تجريد (abstraction layer) فوق SQLAlchemy. SQLAlchemy هي مكتبة قوية ومرنة لبايثون توفر أدوات للوصول إلى قواعد البيانات العلائقية (مثل MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle). ومع ذلك، يمكن أن تكون SQLAlchemy معقدة بعض الشيء للاستخدام المباشر، خاصة بالنسبة للمشاريع الصغيرة والمتوسطة. Flask-SQLAlchemy تبسط هذه العملية من خلال توفير:

• **واجهة بسيطة:** تسهيل تعريف نماذج البيانات باستخدام فئات بايثون عادية.
• **إدارة الاتصال:** التعامل مع تفاصيل الاتصال بقاعدة البيانات (مثل عنوان الخادم، اسم المستخدم، كلمة المرور) بشكل تلقائي.
• **الدعم للعديد من قواعد البيانات:** القدرة على التبديل بين قواعد البيانات المختلفة دون تغيير كبير في الكود.
• **التكامل مع Flask:** العمل بسلاسة مع ميزات Flask الأخرى، مثل Blueprints وForms.

المتطلبات الأساسية

قبل البدء، تأكد من أن لديك ما يلي:

• بايثون مثبتة: يفضل استخدام الإصدار 3.6 أو أحدث.
• Flask مثبتة: يمكن تثبيتها باستخدام الأمر `pip install flask`.
• SQLAlchemy مثبتة: يمكن تثبيتها باستخدام الأمر `pip install sqlalchemy`.
• Flask-SQLAlchemy مثبتة: يمكن تثبيتها باستخدام الأمر `pip install flask-sqlalchemy`.
• قاعدة بيانات: اختر قاعدة بيانات تدعمها SQLAlchemy (SQLite هي خيار جيد للبدء، لأنها لا تتطلب خادمًا منفصلاً).

خطوات البدء

1. إنشاء تطبيق Flask: ابدأ بإنشاء تطبيق Flask أساسي.

   ```python
   from flask import Flask

   app = Flask(__name__)

   @app.route('/')
   def index():
       return "Hello, World!"

   if __name__ == '__main__':
       app.run(debug=True)
   ```

2. تهيئة Flask-SQLAlchemy: قم بتهيئة Flask-SQLAlchemy في تطبيق Flask الخاص بك.

   ```python
   from flask import Flask
   from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

   app = Flask(__name__)
   app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'  # استخدم URI لقاعدة البيانات الخاصة بك
   app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False  # تعطيل التعديلات لتجنب التحذيرات

   db = SQLAlchemy(app)

   @app.route('/')
   def index():
       return "Hello, World!"

   if __name__ == '__main__':
       app.run(debug=True)
   ```

   *   `SQLALCHEMY_DATABASE_URI`  يحدد سلسلة الاتصال بقاعدة البيانات.  في هذا المثال، نستخدم SQLite وقاعدة بيانات باسم `test.db`.  يمكنك استبدال هذا بـ URI لقاعدة بيانات أخرى، مثل PostgreSQL أو MySQL.
   *   `SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS`  يتحكم فيما إذا كانت SQLAlchemy ستتتبع التعديلات التي يتم إجراؤها على النماذج.  تعطيل هذا الخيار يمكن أن يحسن الأداء ويمنع التحذيرات.

3. تعريف نماذج البيانات: حدد نماذج البيانات الخاصة بك كفئات بايثون ترث من `db.Model`.

   ```python
   from flask import Flask
   from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

   app = Flask(__name__)
   app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'
   app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

   db = SQLAlchemy(app)

   class User(db.Model):
       id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
       username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
       email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

       def __repr__(self):
           return f'<User {self.username}>'

   @app.route('/')
   def index():
       return "Hello, World!"

   if __name__ == '__main__':
       app.run(debug=True)
   ```

   *   `db.Column`  يحدد عمودًا في جدول قاعدة البيانات.  تأخذ وسيطتين: نوع البيانات (مثل `db.Integer`, `db.String`, `db.Date`) وقيود العمود (مثل `primary_key`, `unique`, `nullable`).
   *   `__repr__`  هي طريقة خاصة تحدد كيفية تمثيل الكائن كسلسلة نصية.  تستخدم بشكل أساسي لأغراض التصحيح.

4. إنشاء الجداول: قم بإنشاء الجداول في قاعدة البيانات باستخدام `db.create_all()`.

   ```python
   from flask import Flask
   from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

   app = Flask(__name__)
   app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'
   app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

   db = SQLAlchemy(app)

   class User(db.Model):
       id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
       username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
       email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

       def __repr__(self):
           return f'<User {self.username}>'

   with app.app_context():
       db.create_all()

   @app.route('/')
   def index():
       return "Hello, World!"

   if __name__ == '__main__':
       app.run(debug=True)
   ```

   *   `app.app_context()`  يوفر سياق تطبيق Flask، وهو ضروري لتنفيذ عمليات قاعدة البيانات.

عمليات قاعدة البيانات الأساسية

بعد تعريف النماذج وإنشاء الجداول، يمكنك إجراء عمليات قاعدة البيانات الأساسية:

• إضافة بيانات:

   ```python
   new_user = User(username='john.doe', email='john.doe@example.com')
   db.session.add(new_user)
   db.session.commit()
   ```

• استعلام عن بيانات:

   ```python
   user = User.query.filter_by(username='john.doe').first()
   print(user.email)
   ```

• تحديث بيانات:

   ```python
   user = User.query.filter_by(username='john.doe').first()
   user.email = 'john.doe.updated@example.com'
   db.session.commit()
   ```

• حذف بيانات:

   ```python
   user = User.query.filter_by(username='john.doe').first()
   db.session.delete(user)
   db.session.commit()
   ```

   *   `db.session`  يمثل جلسة قاعدة البيانات، والتي تستخدم لتتبع التغييرات التي يتم إجراؤها على النماذج.
   *   `db.session.add()`  يضيف نموذجًا جديدًا إلى الجلسة.
   *   `db.session.commit()`  يحفظ التغييرات التي تم إجراؤها في الجلسة في قاعدة البيانات.
   *   `db.session.query`  يبدأ استعلامًا عن قاعدة البيانات.
   *   `filter_by()`  يضيف شرطًا إلى الاستعلام.
   *   `first()`  يعيد أول نتيجة تطابق الشرط.
   *   `delete()`  يحذف نموذجًا من الجلسة.

العلاقات بين الجداول

Flask-SQLAlchemy يدعم تعريف العلاقات بين الجداول باستخدام `db.relationship`. على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا جدولين: `Author` و `Book`. يمكننا تعريف علاقة "واحد إلى متعدد" (one-to-many) بينهما، حيث يمكن لكل مؤلف كتابة عدة كتب.

```python class Author(db.Model):

   id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
   name = db.Column(db.String(80), nullable=False)
   books = db.relationship('Book', backref='author', lazy=True)

class Book(db.Model):

   id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
   title = db.Column(db.String(80), nullable=False)
   author_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('author.id'), nullable=False)

```

• `db.relationship` يحدد علاقة بين جدولين.
• `backref` يحدد اسم العلاقة العكسية. في هذا المثال، يمكن الوصول إلى المؤلف من خلال خاصية `author` في نموذج `Book`.
• `lazy` يحدد كيفية تحميل العلاقة. `lazy=True` يعني أن العلاقة سيتم تحميلها فقط عند الوصول إليها.
• `db.ForeignKey` يحدد مفتاحًا خارجيًا (foreign key) يشير إلى جدول آخر.

نصائح وأفضل الممارسات

• استخدم أسماء واضحة وذات معنى: اختر أسماء واضحة وذات معنى للنماذج والأعمدة والعلاقات.
• استخدم القيود: استخدم القيود (مثل `unique`, `nullable`, `primary_key`) لضمان سلامة البيانات.
• فكر في العلاقات: خطط بعناية للعلاقات بين الجداول لضمان تصميم قاعدة بيانات فعال.
• استخدم السياقات: استخدم `app.app_context()` لتنفيذ عمليات قاعدة البيانات.
• تعامل مع الأخطاء: تعامل مع الأخطاء التي قد تحدث أثناء عمليات قاعدة البيانات باستخدام كتل `try...except`.
• تحسين الأداء: فكر في تحسين الأداء باستخدام الفهرسة (indexing) والتخزين المؤقت (caching).

Flask-SQLAlchemy والخيارات الثنائية

على الرغم من أن Flask-SQLAlchemy هو إطار عمل لتطبيقات الويب، إلا أنه يمكن استخدامه في تطبيقات متعلقة بالخيارات الثنائية. على سبيل المثال:

• تخزين بيانات المستخدم: يمكن استخدام Flask-SQLAlchemy لتخزين معلومات المستخدمين، مثل اسم المستخدم، وعنوان البريد الإلكتروني، والرصيد، وسجل التداول.
• تخزين بيانات التداول: يمكن استخدام Flask-SQLAlchemy لتخزين بيانات التداول، مثل سعر الأصل، ووقت التداول، ونوع التداول (call/put)، وحجم التداول، والنتيجة.
• تحليل البيانات: يمكن استخدام البيانات المخزنة في قاعدة البيانات لتحليل أداء التداول وتحديد الاتجاهات.

هذا يتطلب دمج Flask-SQLAlchemy مع مكتبات أخرى لتحليل البيانات والتداول، مثل `pandas` و `numpy`. يمكن أيضاً استخدامها لتخزين نتائج استراتيجيات التداول المختلفة، مثل استراتيجية Bollinger Bands أو MACD، أو RSI، أو استراتيجية Pin Bar، أو استراتيجية Engulfing Pattern، أو استراتيجية Head and Shoulders. يمكن أيضاً تخزين بيانات حجم التداول لتحليل Volume Spread Analysis. تحليل Candlestick Patterns يمكن أن يستفيد أيضاً من تخزين البيانات في قاعدة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام قاعدة البيانات لتخزين بيانات Support and Resistance Levels و Trend Lines و Fibonacci Retracements. يمكن أيضاً تتبع Risk/Reward Ratio و Drawdown لكل صفقة. تحليل Correlation بين الأصول المختلفة يمكن أن يتم أيضاً باستخدام قاعدة البيانات. يمكن أيضاً استخدام قاعدة البيانات لتتبع أداء Automated Trading Systems. تخزين بيانات Market Sentiment و News Sentiment يمكن أن يساعد في تحسين استراتيجيات التداول. تحليل Volatility باستخدام مؤشرات مثل ATR (Average True Range) يمكن أن يتم أيضاً باستخدام قاعدة البيانات. يمكن أيضاً استخدام قاعدة البيانات لتخزين بيانات Implied Volatility و Greeks للخيارات. يمكن أيضاً تتبع Order Flow و Depth of Market باستخدام قاعدة البيانات. يمكن أيضاً استخدام قاعدة البيانات لتخزين بيانات Economic Calendar و Central Bank Policies. يمكن أيضاً تحليل Technical Indicators مثل Stochastic Oscillator و Ichimoku Cloud. يمكن أيضاً تتبع Trading Psychology من خلال تحليل بيانات التداول. يمكن أيضاً استخدام قاعدة البيانات لتخزين بيانات Backtesting Results و Optimization Results.

الموارد الإضافية

• Flask-SQLAlchemy Documentation: [1](https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/2.5.x/)
• SQLAlchemy Documentation: [2](https://www.sqlalchemy.org/)
• Flask Documentation: [3](https://flask.palletsprojects.com/en/2.3.x/)

الخلاصة

Flask-SQLAlchemy هي أداة قوية ومفيدة لتطوير تطبيقات ويب تتفاعل مع قواعد البيانات. من خلال توفير واجهة بسيطة وفعالة لـ SQLAlchemy، تجعل Flask-SQLAlchemy عملية التعامل مع قواعد البيانات أسهل وأكثر متعة. باتباع الخطوات والنصائح الواردة في هذا المقال، يمكنك البدء في استخدام Flask-SQLAlchemy لبناء تطبيقات ويب قوية ومرنة. (Category:Python frameworks) ```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين