设置开发环境
本节中的文档有点像是知识的大杂烩，
代表了运行 Superset 的多种方式（docker-compose，仅使用 "docker"，在 "metal(裸机)" 上，或使用 Makefile）。
我们现在演进到更积极地推荐和支持 docker-compose 作为主要的运行方式，
用于 Superset 的开发并保持你的理智。
大多数人应该坚持阅读前面几节 - ("Fork & Clone"，"docker-compose" 和 "安装开发工具")
Fork 和 Clone
首先，在 GitHub 上 Fork 仓库， 然后克隆它。
其次，你可以直接克隆主仓库，但是你将无法发送 PRs。
git clone git@github.com:your-username/superset.git
cd superset
docker-compose (推荐!)
设置好环境以便在 Superset 的任何部分挤出一句 "hello world" 应该像下面这样简单
docker-compose up
请注意：
- 这将拉取/构建 Docker 镜像并运行一组服务，包括：
- 一个 Superset Flask web server，挂载本地的 Python 仓库/代码
- 一个 Superset Celery worker，同样挂载本地的 Python 仓库/代码
- 一个 Superset Node service，挂载、编译和打包 JS/TS 资源
- 一个 Superset Node websocket service 来驱动异步后端
- Postgres 作为元数据数据库和存储示例数据集、图表和仪表板，这些应该在启动时填充
- Redis 作为我们的异步后端的消息队列和缓存后端
- 在首次启动时，它会向数据库加载示例
- 所有其他细节和指向可在 docker-compose.yml 中找到
- 本地仓库在服务内部挂载，这意味着在主机上更新代码将在 Docker 镜像中反映出来
- Superset 在 localhost:8088/ 提供服务
- 您可以使用 admin/admin 登录
安装开发工具
虽然 docker-compose 简化了很多设置，但你仍然希望在本地设置许多东西来为你的 IDE 提供动力，
以及像 commit hooks、linters 和 test-runners 这样的工具。
请注意，你可以使用像 docker-compose exec superset_app bash 这样的命令在 Docker 镜像内执行这些操作，
但许多人喜欢从主机运行这些工具。
Python 环境
假设你已经有了一种设置 Python 环境的方法，如 pyenv、virtualenv 或其他方法，
你所需要做的就是安装我们的开发、固定的 Python 依赖包
pip install -r requirements/development.txt
Git Hooks
Superset 使用 pre-commit 提供的 Git 预提交钩子。 要安装，请运行以下命令：
pre-commit install
一系列检查现在会在你进行 Git 提交时运行。
docker-compose 的替代方案
这部分文档是一些与不使用 docker-compose 设置开发环境相关的信息的大杂烩，
它们被不同程度地记录和支持。很难维护如此广泛的方法，并确保它们在不同环境中都能正常工作。
Flask server
OS 依赖
在遵循这些步 骤之前，请确保你的机器满足 OS 依赖。 你也需要安装 MySQL 或 MariaDB。
确保你正在使用 Python 版本 3.9、3.10 或 3.11，然后继续执行：
# 创建虚拟环境并激活它（推荐）
python3 -m venv venv # 设置 Python3 虚拟环境
source venv/bin/activate
# 安装外部依赖项
pip install -r requirements/development.txt
# 以可编辑（开发）模式安装 Superset
pip install -e .
# 初始化数据库
superset db upgrade
# 在您的元数据数据库中创建管理员用户（使用 `admin` 作为用户名以便能够加载示例）
superset fab create-admin
# 创建默认的角色和权限
superset init
# 加载一些数据来操作。
# 注意：在此之前必须使用用户名 `admin` 创建一个管理员用户，这条命令才能生效。
superset load-examples
# 从虚拟环境中启动 Flask 开发 Web 服务器。
# 注意此时页面可能没有 CSS。
# 请参阅下面的说明来构建前端资源。
superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger --debug
或者你可以通过我们的 Makefile 进行安装
# 创建虚拟环境并激活它（推荐）
$ python3 -m venv venv # 设置 Python3 虚拟环境
$ source venv/bin/activate
# 安装 pip 包以及预提交（pre-commit）配置
$ make install
# 安装 Superset 的 pip 包并仅设置环境
$ make superset
# 仅设置预提交（pre-commit）
$ make pre-commit
注意：FLASK_APP env 变量通常不需要手动设置，因为它当前是通过 .flaskenv 控制的，但如果确实需要设置的话，应该设为 superset.app:create_app()
如果你对 FAB 管理的模板进行了更改，这些模板的构建方式与较新的、基于 React 的前端资源不同，你需要不带 --with-threads 参数启动应用，如下所示：
superset run -p 8088 --reload --debugger --debug
依赖项
如果你添加了一个新的依赖或更新了现有的依赖（参见 setup.py 中的 install_requires 部分），你必须重新编译（freeze）Python 依赖项，以确保对于持续集成（CI）、测试等场景，构建是确定性的。这可以通过以下命令实现，
$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
$ python3 -m pip install -r requirements/development.txt
$ pip-compile-multi --no-upgrade
当升级单个包的版本号时，你应该使用 pip-compile-multi 命令加上 -P 标志：
$ pip-compile-multi -P my-package
要根据 setup.py 和 requirements/*.in 中定义的限制更新所有依赖项，请运行 pip-compile-multi，无需添加任何标志：
$ pip-compile-multi
这应该定期执行，但建议彻底手动测试应用程序，以确 保没有引入未被单元测试和集成测试捕获的破坏性更改。
将日志记录到浏览器控制台
此功能仅适用于 Python 3。当你调试应用程序时，可以使用 ConsoleLog 包将服务器日志直接发送到浏览器控制台。你需要通过在 config.py 或 superset_config.py 中添加以下内容来修改应用：
from console_log import ConsoleLog
def FLASK_APP_MUTATOR(app):
app.wsgi_app = ConsoleLog(app.wsgi_app, app.logger)
然后确保你使用正确的 worker 类型运行你的 WSGI 服务器：
gunicorn "superset.app:create_app()" -k "geventwebsocket.gunicorn.workers.GeventWebSocketWorker" -b 127.0.0.1:8088 --reload
你可以将任何内容记录到浏览器控制台，包括对象：
from superset import app
app.logger.error('An exception occurred!')
app.logger.info(form_data)
前端
前端资源（TypeScript、JavaScript、CSS 和 images）必须被编译才能正确显示 Web UI。
superset-frontend 目录包含了所有由 NPM 管理的前端资源。
请注意，对于某些遗留页面，还有额外的前端资源与 Flask-Appbuilder 捆绑在一起（例如 jQuery 和 bootstrap）。
这些资源不由 NPM 管理，未来可能会逐步淘汰。
前提条件
nvm 和 node
首先，确保你使用的是以下版本的 Node.js 和 npm：
Node.js: 版本 18npm: 版本 10
我们推荐使用 nvm 来管理你的 node 环境：
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.37.0/install.sh | bash
in case it shows '-bash: nvm: command not found'
export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" # This loads nvm
[ -s "$NVM_DIR/bash_completion" ] && \. "$NVM_DIR/bash_completion" # This loads nvm bash_completion
cd superset-frontend
nvm install --lts
nvm use --lts
或者，如果你使用的是 macOS Catalina 及更高版本的默认 shell zsh，可以尝试：
sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.37.0/install.sh)"
对于感兴趣的人来说，你也可以尝试使用 avn 来自动切换到运行 Superset 前端所需的 node 版本。
安装依赖
通过以下命令安装 package.json 中列出的第三方依赖：
# 从仓库的根目录
cd superset-frontend
# 安装 `package-lock.json` 中的依赖项
npm ci
请注意，Superset 使用 Scarf 来捕获关于安装版本的遥测/分析数据，包括 scarf-js npm 包和分析像素。如本文档其他地方所述，Scarf 收集聚合统计信息以利于安全/发布策略，不会捕获/保留 PII。你可以在这里阅读关于 scarf-js 包的详细信息，以及各种退出方式，但你可以通过将 SCARF_ANALYTICS 环境变量设置为 false 来退出 npm 包 和 分析像素，或者通过在 superset-frontent/package.json 中添加以下设置来退出分析像素：
// your-package/package.json
{
// ...
"scarfSettings": {
"enabled": false
}
// ...
}
构建资源
你可以构建三种类型的资源：
npm run build: 生产资源，CSS/JSS 已 minified 并 optimizednpm run dev-server: 本地开发资源，带有源映射（sourcemaps）和热刷新支持npm run build-instrumented: 用于从 Cypress 测试收集代码覆盖率的 instrumented 后的应用程序代码
如果在使用上述命令时遇到与文件监视器限制相关的错误：
Error: ENOSPC: System limit for number of file watchers reached
这个错误是因为系统监视的文件数量达到了限制。 你可以通过增加 inotify 观察者的数量来解决这个错误。
当前的最大监视文件数可以通过以下命令查看：
cat /proc/sys/fs/inotify/max_user_watches
编辑文件 /etc/sysctl.conf 来增加这个值。
这个值需要根据系统内存来决定 (更多信息请参阅这个 StackOverflow 回答)。
在编辑器中打开文件，在底部添加一行指定最大监视文件数的值：
fs.inotify.max_user_watches=524288
保存文件并退出编辑器。
为了确认更改成功，运行以下命令来从 sysctl.conf 加载更新后的 max_user_watches 值：
sudo sysctl -p
Webpack dev server
开发服务器默认启动于 http://localhost:9000 并将
后端请求代理到 http://localhost:8088。
因此，典型的开发工作流程如下：
-
使用 Flask 在本地运行 Superset, 端口为
8088— 但不要直接访问它，# Install Superset and dependencies, plus load your virtual environment first, as detailed above.
superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger --debug -
同时，在端口
9000上本地运行 Webpack 开发服务器，npm run dev-server -
在你的浏览器中访问
http://localhost:9000（Webpack server，不是 Flask）。这样会使用来自 Webpack 开发服务器的热重载前端资源，并将后端查询重定向到 Flask/Superset：你对 Superset 代码库的更改 — 无论是前端还是后端 — 都将在浏览器中实时反映出来。
可以更改 Webpack 服务器设置：
# 启动开发服务器至 `http://localhost:9000`
npm run dev-server
# 在非默认端口上运行开发服务器
npm run dev-server -- --port=9001
# 将后端请求代理到运行在非默认端口上的 Flask 服务器
npm run dev-server -- --env=--supersetPort=8081
# 将请求代理到远程后端但提供本地资源
npm run dev-server -- --env=--superset=https://superset-dev.example.com
--superset= 选项在你需要调试生产环境问题或需要在防火墙后面设置 Superset 时很有用。
它允许你在另一个环境中运行 Flask 服务器，同时保持本地构建资产，以获得最佳的开发者体验。
其他 npm 命令
另外，还有一些其他的 NPM 命令你可能会发现有用：
npm run build-dev：在开发模式下构建资源。npm run dev：在监视模式下构建开发资源，当文件发生变化时会自动重建。
Docker (docker compose)
请参阅文档 这里
更新 NPM 包
按照规定的方式使用 npm，确保
superset-frontend/package-lock.json 根据 npm 推荐的最佳实践进行更新。
功能标志
Superset 支持一个服务器范围的 feature flag 系统，这有助于逐步开发新功能。
要添加一个新的功能标志，只需在 superset_config.py 中进行如下修改：
FEATURE_FLAGS = {
'SCOPED_FILTER': True,
}
如果你想在客户端代码中使用相同的标志，还需将其添加到 @superset-ui/core 中的 FeatureFlag TypeScript 枚举。例如，
export enum FeatureFlag {
SCOPED_FILTER = "SCOPED_FILTER",
}
superset/config.py 包含 DEFAULT_FEATURE_FLAGS，
它会被 superset_config.py 中指定的 FEATURE_FLAGS 覆盖。
例如，在 superset/config.py 中有 DEFAULT_FEATURE_FLAGS = { 'FOO': True, 'BAR': False }，
而在 superset_config.py 中有 FEATURE_FLAGS = { 'BAR': True, 'BAZ': True }，
那么最终合并后的功能标志将是 { 'FOO': True, 'BAR': True, 'BAZ': True }。
每个标志的可用状态（稳定版 vs 测试版等）可以在 RESOURCES/FEATURE_FLAGS.md 中找到。
Git Hooks
Superset 使用 Git 预提交钩子， 这得益于 pre-commit。要安装，请运行以下命令：
pip3 install -r requirements/development.txt
pre-commit install
当你进行 Git 提交时，一系列检查现在将会运行。
或者，也可以通过 tox 运行 pre-commit：
tox -e pre-commit
或者手动运行 pre-commit：
pre-commit run --all-files
代码检查
Python
我们使用 Pylint 进行代码检查，可以通过以下方式调用：
# for python
tox -e pylint
关于最佳实践，请避免全局禁用 Pylint 消息（通过 .pylintrc 文件）或在文件头部顶层禁用，
尽管存在一些例外情况。禁用应该在 inline 内进行，因为这样做可以防止掩盖问题，
并且能够提供禁用某条消息的原因上下文。
此外，Python 代码使用 Black 自动格式化， 它被配置为预提交钩子。 还有许多 编辑器集成
TypeScript
cd superset-frontend
npm ci
# 运行 eslint 代码检查
npm run eslint -- .
# 运行 tsc (typescript) 代码检查
npm run type
如果你在使用 vscode 的 eslint 扩展，请在你的工作区 settings.json 文件中加入以下内容：
"eslint.workingDirectories": [
"superset-frontend"
]
测试
Python 测试
所有 Python 测试都在 tox 中执行，这是一个标准化的测试框 架。 所有 Python 测试都可以通过 tox 的任何 environments 运行，例如，
tox -e <environment>
例如，
tox -e py38
或者，你可以通过以下命令运行单个文件中的所有测试：
tox -e <environment> -- tests/test_file.py
或者针对特定测试运行：
tox -e <environment> -- tests/test_file.py::TestClassName::test_method_name
请注意，测试环境使用临时目录定义 SQLite 数据库，每次调用测试命令组之前都会清除这些数据库。
Superset 代码库中还包含了一个实用脚本来运行 Python 集成测试。 README 可以在这里找到
例如，要运行所有集成测试，请从根目录运行此脚本：
scripts/tests/run.sh
你还可以使用 pytest 运行位于 './tests/unit_tests' 中的单元测试。 这是一种简单的运行不需要任何数据库设置的独立测试的方法。
pytest ./link_to_test.py
前端测试
我们使用 Jest 和 Enzyme 来测试 TypeScript/JavaScript。测试可以通过以下命令运行：
cd superset-frontend
npm run test
要运行单一测试文件：
npm run test -- path/to/file.js
集成测试
我们使用 Cypress 进行集成测试。测试可以通过 tox -e cypress 运行。要打开 Cypress 并探索测试，请首先设置并运行测试服务器：
export SUPERSET_CONFIG=tests.integration_tests.superset_test_config
export SUPERSET_TESTENV=true
export CYPRESS_BASE_URL="http://localhost:8081"
superset db upgrade
superset load_test_users
superset load-examples --load-test-data
superset init
superset run --port 8081
运行 Cypress 测试：
cd superset-frontend
npm run build-instrumented
cd cypress-base
npm install
# 通过无头 Chrome 浏览器运行测试（需要 Chrome 64+ 版本）
npm run cypress-run-chrome
# 从特定文件运行测试
npm run cypress-run-chrome -- --spec cypress/e2e/explore/link.test.ts
# 以视频捕获方式运行特定文件
npm run cypress-run-chrome -- --spec cypress/e2e/dashboard/index.test.js --config video=true
# 打开 Cypress UI
npm run cypress-debug
# 要让 Cypress 指向除默认 URL (http://localhost:8088) 之外的其他 URL，请在运行脚本前设置环境变量
# 例如，CYPRESS_BASE_URL="http://localhost:9000"
CYPRESS_BASE_URL=<your url> npm run cypress open
请参阅 superset-frontend/cypress_build.sh。
作为替代方案，你可以使用 docker compose 环境进行测试：
请确保你已在你的 /etc/hosts 文件中添加了以下行：
127.0.0.1 db
如果你已经启动了 Docker 环境，请使用以下命令确保有一个全新的数据库实例：
docker compose down -v
启动环境：
CYPRESS_CONFIG=true docker compose up
它将在端口 8088 上提供后端和前端服务。
运行 Cypress 测试：
cd cypress-base
npm install
npm run cypress open
调试 Server App
本地
对于使用 VSCode 在本地进行调试，你可以配置一个启动配置文件 .vscode/launch.json 如下：
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Python: Flask",
"type": "python",
"request": "launch",
"module": "flask",
"env": {
"FLASK_APP": "superset",
"SUPERSET_ENV": "development"
},
"args": ["run", "-p 8088", "--with-threads", "--reload", "--debugger"],
"jinja": true,
"justMyCode": true
}
]
}
原始 Docker（不使用 docker-compose）
按照以下步骤来调试运行在 Docker 容器内的 Flask 应用。注意， 这将运行一个基本的 Superset web server，
首先，在 ./docker-compose.yaml 文件中添加以下内容：
superset:
env_file: docker/.env
image: *superset-image
container_name: superset_app
command: ["/app/docker/docker-bootstrap.sh", "app"]
restart: unless-stopped
+ cap_add:
+ - SYS_PTRACE
ports:
- 8088:8088
+ - 5678:5678
user: "root"
depends_on: *superset-depends-on
volumes: *superset-volumes
environment:
CYPRESS_CONFIG: "${CYPRESS_CONFIG}"
启动 Superset 如常
docker compose up
在 Docker 容器中安装所需的库和包
进入 superset_app 容器
docker exec -it superset_app /bin/bash
root@39ce8cf9d6ab:/app#
在容器内部运行以下命令
apt update
apt install -y gdb
apt install -y net-tools
pip install debugpy
找到 Flask 进程的 PID。确保使用第一个 PID。 Flask app 每次你更改任何 Python 代码时都会重新生成一个子进程。 所以使用第一个 PID 很重要。
ps -ef
UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD
root 1 0 0 14:09 ? 00:00:00 bash /app/docker/docker-bootstrap.sh app
root 6 1 4 14:09 ? 00:00:04 /usr/local/bin/python /usr/bin/flask run -p 8088 --with-threads --reload --debugger --host=0.0.0.0
root 10 6 7 14:09 ? 00:00:07 /usr/local/bin/python /usr/bin/flask run -p 8088 --with-threads --reload --debugger --host=0.0.0.0
将 debugpy 注入到正在运行的 Flask 进程中。在这个例子中 PID 为 6。
python3 -m debugpy --listen 0.0.0.0:5678 --pid 6
验证 debugpy 是否正在监听端口 5678
netstat -tunap
Active Internet connections (servers and established)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name
tcp 0 0 0.0.0.0:5678 0.0.0.0:* LISTEN 462/python
tcp 0 0 0.0.0.0:8088 0.0.0.0:* LISTEN 6/python
你现在可以将调试器附加到进程中。使用 VSCode，你可以配置一个启动配置文件 .vscode/launch.json 如下：
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Attach to Superset App in Docker Container",
"type": "python",
"request": "attach",
"connect": {
"host": "127.0.0.1",
"port": 5678
},
"pathMappings": [
{
"localRoot": "${workspaceFolder}",
"remoteRoot": "/app"
}
]
}
]
}
VSCode 不会立即在断点处停止。我们已附加到 PID 6，但它还不知道任何子进程。 为了 “唤醒” debugger，你需要修改一个 Python 文件。 这将触发 Flask 重新加载代码并创建一个新的子进程。 这个新的子进程将被 VSCode 检测到，断点将被激活。
在 Kubernetes 环境中调试 Server App
要在 Kubernetes 集群内的 POD 中调试运行的 Flask， 你需要确保 POD 以 root 用户身份运行并且被授予 SYS_TRACE 能力。 这些设置不应该用于生产环境。
securityContext:
capabilities:
add: ["SYS_PTRACE"]
请参见 为容器设置能力 获取更多详细信息。
一旦 POD 以 root 用户身份运行并且具有 SYS_PTRACE 能力，它将能够 调试 Flask 应用。
你可以遵循与 docker-compose 相同的指令。 进入 POD 并安装所需的库和包；gdb、netstat 和 debugpy。
通常在 Kubernetes 环境中，节点无法从集群外部访问。 因此 VSCode 无法远程连接到 Kubernetes 节点上的端口 5678。 为了实现这一点，你需要创建一个隧道，将 5678 端口转发到你的本地机器。
kubectl port-forward pod/superset-<some random id> 5678:5678
你现在可以使用与上面相同的配置启动你的 VSCode debugger。VSCode 将连接到 127.0.0.1:5678，该端口由 kubectl 转发到你的远程 Kubernetes POD。
Storybook
Superset 包含一个 Storybook， 用于预览各种 Superset 组件及其变体的布局/样式。要打开并查看 Storybook：
cd superset-frontend
npm run storybook
当向 Superset 贡献新的 React 组件时，请尝试在组件的 jsx/tsx 文件旁边添加一个 Story。
Tips
添加新的数据源
-
创建数据源的模型(Model)和视图(View)，并将它们添加到
superset文件夹下， 例如一个新的my_models.py文件， 其中包含 cluster、datasources、columns 和 metrics 的模型， 以及my_views.py文件， 其中包含 clustermodelview 和 datasourcemodelview。 -
为新模型创建数据库迁移文件。
-
在
config.py中指定变量，以添加数据源模型及其所属模块：For example:
ADDITIONAL_MODULE_DS_MAP = {'superset.my_models': ['MyDatasource', 'MyOtherDatasource']}这意味着它将在 source registry 中注册
MyDatasource和MyOtherDatasource，这两个模型位于superset.my_models模块中。
可视化插件
有关编写新插件的主题，无论你是否希望将其贡献回来， 已经在 文档 和 这篇博客文章 中进行了详细的记录。
要向 Superset 贡献一个插件，你的插件必须满足以下标准：
- 插件应适用于广大社区，而不是特别专业化的使用场景。
- 插件应使用 TypeScript 编写。
- 插件应包含足够的 unit/e2e 测试。
- 插件应使用适当的命名空间，例如文件夹名为
plugin-chart-whatever，包名为@superset-ui/plugin-chart-whatever。 - 插件应通过 Emotion 使用主题变量，这些变量由
ThemeProvider传递。 - 插件应提供充分的错误处理（未返回数据、数据格式错误、无效的控件等）。
- 插件应包含形式为填充的
README.md文件的文档。 - 插件应具有有意义且独特的图标。
- 最重要的是，插件应附带原始作者（们）的 维护承诺。
提交将根据具体情况考虑接受（或移除）。
添加数据库迁移
-
修改你想更改的模型。这个示例将向
ColumnAnnotations 模型添加一个字段。 -
生成迁移文件
superset db migrate -m 'add_metadata_column_to_annotation_model'这将在
migrations/version/{SHA}_this_will_be_in_the_migration_filename.py中生成一个文件。 -
升级数据库
superset db upgrade输出应该如下所示：
INFO [alembic.runtime.migration] Context impl SQLiteImpl.
INFO [alembic.runtime.migration] Will assume transactional DDL.
INFO [alembic.runtime.migration] Running upgrade 1a1d627ebd8e -> 40a0a483dd12, add_metadata_column_to_annotation_model.py -
向视图添加字段
由于有了新字段，我们需要将其添加到 AppBuilder Model 视图中。
-
测试迁移的
down方法superset db downgrade输出应该如下所示：
INFO [alembic.runtime.migration] Context impl SQLiteImpl.
INFO [alembic.runtime.migration] Will assume transactional DDL.
INFO [alembic.runtime.migration] Running downgrade 40a0a483dd12 -> 1a1d627ebd8e, add_metadata_column_to_annotation_model.py
合并数据库迁移
当两个数据库迁移发生冲突时，你会收到这样的错误消息：
alembic.util.exc.CommandError: Multiple head revisions are present for
given argument 'head'; please specify a specific target
revision, '<branchname>@head' to narrow to a specific head,
or 'heads' for all heads`
要解决这个问题：
-
获取迁移的头部
superset db heads这应该列出两个或更多的迁移哈希值。例如：
1412ec1e5a7b (head)
67da9ef1ef9c (head) -
选择其中一个作为父修订版本，打开另一个修订版本的脚本， 并更新
Revises和down_revision到新的父修订版本。例如：--- a/67da9ef1ef9c_add_hide_left_bar_to_tabstate.py
+++ b/67da9ef1ef9c_add_hide_left_bar_to_tabstate.py
@@ -17,14 +17,14 @@
"""add hide_left_bar to tabstate
Revision ID: 67da9ef1ef9c
-Revises: c501b7c653a3
+Revises: 1412ec1e5a7b
Create Date: 2021-02-22 11:22:10.156942
"""
# revision identifiers, used by Alembic.
revision = "67da9ef1ef9c"
-down_revision = "c501b7c653a3"
+down_revision = "1412ec1e5a7b"
import sqlalchemy as sa
from alembic import op或者，你也可以运行
superset db merge来创建一个仅用于合并头部的迁移脚本。superset db merge {HASH1} {HASH2} -
升级数据库到新的检查点
superset db upgrade