Flask 连接关系型数据库

flask连接数据库,就不得不提flak_sqlalchemy 这个扩展,这个扩展采用orm 机制(关系对象映射)连接数据,使得我们操作数据库(增删改查)不在写SQL语句,只需调用方法即可。看到前面的orm 不知是否勾起了你的回忆,这东西是如何做的呢?还记得超类 type 吗?若是遗忘了,该看看之前的笔记了。

一、ORM

关系对象映射:

关系指的是数据库,对象指的是我们定义的类或创建的对象,映射:数据库字段和对象属性的映射。
在这里插入图片描述

优点:

①只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码.

  • 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作.
  • 不用编写各种数据库的sql语句.

②实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异.

  • 不在关注用的是mysql、oracle…等.
  • 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码.

缺点:

  • 相比较直接使用SQL语句操作数据库,有性能损失.
  • 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失.

二、Flask-SQLAlchemy 安装与配置

1、安装

对于安装就不需要多言了,直接使用pip安装。

pip install flask-sqlalchemy

我接下来要使用mysql数据库,还需安装:

pip install flask-mysqldb

2、数据库连接配置

一下是数据库配置的可配置项(SQLAlchemy 类中)

app.config.setdefault('SQLALCHEMY_DATABASE_URI', 'sqlite:///:memory:')
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_BINDS', None)
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE', None)
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_ECHO', False)
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES', None)
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_SIZE', None)
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT', None)
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE', None)
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW', None)
app.config.setdefault('SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN', False)
track_modifications = app.config.setdefault(
            'SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS', None
        )

查看SQLalchemy源码的方法如图:跳转的快捷键(ctrl+鼠标左键)
在这里插入图片描述

根据上面我们知道配置必须在初始化SQLAlchemy之前,而且是给flask应用配置,还记得flask 的配置方法吗?
讲解几个常用的配置:

  • 连接数据库:
# 配置数据库URL,指定连接哪个数据库
# key: SQLALCHEMY_DATABASE_URI
# value格式(大部分数据库): 数据库类型://用户名:密码@ip:端口号/数据库名 
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:[email protected]:3306/flask_test"

注意:这里使用的数据库必须先创建好。
连接其他数据库的字符串(value):

数据库类型 配置
Postgres postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase
MySQL mysql://scott:tiger@localhost/mydatabase
Oracle oracle://scott:[email protected]:1521/sidname
SQLite sqlite:////absolute/path/to/foo.db (注意开头的四个斜线)
  • 显示原始SQL语句
#查询时会显示原始SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
  • 追踪数据库
# 动态追踪修改设置,如未设置只会提示警告
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
  • 数据库修改自动提交
# 是否自动提交,不用自己调用 commit()
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True 
  • 其他配置
名字 备注
SQLALCHEMY_BINDS 一个映射 binds 到连接 URI 的字典。更多 binds 的信息见用 Binds 操作多个数据库。
SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES 可以用于显式地禁用或启用查询记录。查询记录 在调试或测试模式自动启用。更多信息见get_debug_queries()。
SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE 可以用于显式禁用原生 unicode 支持。当使用 不合适的指定无编码的数据库默认值时,这对于 一些数据库适配器是必须的(比如 Ubuntu 上 某些版本的 PostgreSQL )。
SQLALCHEMY_POOL_SIZE 数据库连接池的大小。默认是引擎默认值(通常 是 5 )
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT 设定连接池的连接超时时间。默认是 10 。
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE 多少秒后自动回收连接。这对 MySQL 是必要的, 它默认移除闲置多于 8 小时的连接。注意如果 使用了 MySQL , Flask-SQLALchemy 自动设定 这个值为 2 小时。

给 flask对象 配置完成数据库配置之后,初始化SQLAlchemy对象(flask 对象当参数),整体代码如下:

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:[email protected]:3306/book_test_flask'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True

app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
# 创建SQLAlchemy对象,以后 增删查 使用这个对象的方法
db =SQLAlchemy(app)

三、类模型

# 继承Model
class Author(db.Model):
	__tablename__ = authors
    id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64),unique=True)

在这里插入图片描述

1、常用字段的类型

类型名 python中类型 说明
Integer int 普通整数,一般是32位
SmallInteger int 取值范围小的整数,一般是16位
BigInteger int或long 不限制精度的整数
Float float 浮点数
Numeric decimal.Decimal 普通整数,一般是32位
String str 变长字符串
Text str 变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
Unicode unicode 变长Unicode字符串
Boolean bool 布尔值
Date datetime.date 时间
Time datetime.datetime 日期和时间
LargeBinary str 二进制文件

2、字段的类型

选项名 说明
primary_key 如果为True,代表表的主键
unique 如果为True,代表这列不允许出现重复的值
index 如果为True,为这列创建索引,提高查询效率
nullable 如果为True,允许有空值,如果为False,不允许有空值
default 为这列定义默认值

3、常用的关系选项(一对对,多对多,自关联)

选项名 说明
backref 在关系的另一模型中添加反向引用
primary join 明确指定两个模型之间使用的联结条件
uselist 如果为False,不使用列表,而使用标量值
order_by 指定关系中记录的排序方式
secondary 指定多对多关系中关系表的名字
secondary join 在SQLAlchemy中无法自行决定时,指定多对多关系中的二级联结条件

四、常用数据库操作

前面讲了那么多,只是讲解了如何定义一个模型,当然这里面还有数据库的关联关系,没有说明,我们后面在代码里说明:对于数据库操作,我们就先创建一些表:

1、创建表模型

class Role(db.Model): 
    # 定义表名
    __tablename__ = 'roles'
    # 定义列对象
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    us = db.relationship('User', backref='role')

    #repr()方法显示一个可读字符串
    def __repr__(self):
        return 'Role:%s'% self.name
class User(db.Model):
    __tablename__ = 'users'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
    email = db.Column(db.String(64),unique=True)
    password = db.Column(db.String(64))
    # 定义外键,传入的是“一”的一方唯一表示
    role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))

    def __repr__(self):
        return 'User:%s'%self.name

说明:

  • 上面定义了两个模型:Role模型、User模型,Role 和 User 是 一对多的关系;Role是一,User是多,对于一对多我们给多的一方添加外键(这点应该没有疑义),外键约束ForeignKey(外键) ,这里外键可以传入 数据表名.字段名 ,方便操作。
  • us = db.relationship(‘User’, backref=‘role’) , 可以在数据表中加入一列,好直接查询关联的数据表,直接可以查询当前role的用户有哪些和当前用户对应哪个role,只是为了查询方便才使用这个,真正关联数据库的是前面使用ForeignKey 进行关联

2、具体操作

创建(删除)表

# 删除表
db.drop_all()
# 创建表
db.create_all() # db为我们上面配置完flask创建的SQLAlchemy 对象

运行结果
在这里插入图片描述

插入数据

  • add()
ro1 = Role(name='admin')
# 添加数据
db.session.add(ro1)
# 数据提交,pyhton默认开启事务了,所以必须自己提交
db.session.commit()

在这里插入图片描述
当然可以一次性插入多条数据:

  • add_all():增加多条数据
#再次插入一条数据
ro2 = Role(name='user')
db.session.add(ro2)
db.session.commit()
us1 = User(name='wang',email='[email protected]',password='123456',role_id=ro1.id)
us2 = User(name='zhang',email='[email protected]',password='201512',role_id=ro2.id)
us3 = User(name='chen',email='[email protected]',password='987654',role_id=ro2.id)
us4 = User(name='zhou',email='[email protected]',password='456789',role_id=ro1.id)
us5 = User(name='tang',email='[email protected]',password='158104',role_id=ro2.id)
us6 = User(name='wu',email='[email protected]',password='5623514',role_id=ro2.id)
us7 = User(name='qian',email='[email protected]',password='1543567',role_id=ro1.id)
us8 = User(name='liu',email='[email protected]',password='867322',role_id=ro1.id)
us9 = User(name='li',email='[email protected]',password='4526342',role_id=ro2.id)
us10 = User(name='sun',email='[email protected]',password='235523',role_id=ro2.id)
db.session.add_all([us1,us2,us3,us4,us5,us6,us7,us8,us9,us10])
db.session.commit()

注意:
    在这里,Role和User是一对多的数据关联,所以我们在多的一方引用一的一方的数据,就需要先将少的一方插入并且必须提交,不然会报错。
在这里插入图片描述

  • commit():提交数据,默认开启了事务,需要自己提交,但也可以配置让代码自动提交。
  • rollback() :回滚

查询数据

query

常见的过滤器

过滤器 说明
filter() 把过滤器添加到原查询上,返回一个新查询
filter_by() 把等值过滤器添加到原查询上,返回一个新查询
limit 使用指定的值限定原查询返回的结果
offset() 偏移原查询返回的结果,返回一个新查询
order_by() 根据指定条件对原查询结果进行排序,返回一个新查询
group_by() 根据指定条件对原查询结果进行分组,返回一个新查询

常见的查询执行器

方法 说明
all() 以列表形式返回查询的所有结果
first() 返回查询的第一个结果,如果未查到,返回None
first_or_404() 返回查询的第一个结果,如果未查到,返回404
get() 返回指定主键对应的行,如不存在,返回None
get_or_404() 返回指定主键对应的行,如不存在,返回404
count() 返回查询结果的数量
paginate(n,m) 返回一个Paginate对象,它包含指定范围内的结果,n:第几页 m:每页的个数

查询练习

# 查询所有用户数据
User.query..all()
# 查询有多少个用户
User.query.count()
# 查询第1个用户
User.query.first()
# 查询id为4的用户[3种方式]
User.query.filter(User.id == 4).first()
User.query.get(4)
User.query.filter_by(id=4).first()
# 查询名字结尾字符为g的所有数据[开始/包含]
User.query.filter(User.name.startswith('g')).all()
User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()
User.query.filter(User.name.contains('g')).all()
# 查询名字不等于wang的所有数据[2种方式]
User.query.filter(User.name != 'wang').all()
User.query.filter(not_(User.name=='Wang')).all()
# 查询名字和邮箱都以 li 开头的所有数据[2种方式]
User.query.filter(User.name.startswith('li'),User.email.startswith('li')).all()
User.query.filter(and_(User.name.startswith('li'),User.email.startswith('li'))).all()
# 查询password是 `123456` 或者 `email` 以 `itheima.com` 结尾的所有数据
User.query.filter(or_(User.password=='123456',User.email.endswith('itheima.com'))).all()
# 查询id为 [1, 3, 5, 7, 9] 的用户列表
User.query.filter(User.id.in_([1,3,5,7,9])).all()
# 查询name为liu的角色数据
User.query.filter(User.name == 'liu').first().role
# 查询所有用户数据,并以邮箱排序,升序 asc(默认) 降序: desc()
User.query.order_by(User.email.desc())
# 每页3个,查询第2页的数据 paginate(n,m) n:第几页 m:每页的个数
paginate = User.query.paginate(2,3) # 返回值是个paginate对象
current_page = paginate.page  # 当前页
total_pages = paginate.pages # 总页数
query_data = paginate.items  # 当前页的具体内容,返回值为一个列表,列表中的每一个数据都是一个User对象    

删除和修改数据

  • delete():删除数据
del_prv_data = User.query.all() # 查询所有数据'
print(del_prv_data)
user = User.query.filter(User.name=='wang').first() # 查询name为wang的数据
db.session.delete(user) # 删除name为wang 的数据
db.session.commit()  # 提交
del_after_data = User.query.all() # 查询所有数据进行对比
print(del_after_data )

结果展示:
在这里插入图片描述

  • 修改数据
update_prv_data = User.query.all() # 查询所有数据'
print(update_prv_data)
user = User.query.filter(User.name=='wang').first() # 查询name为wang的数据
 # 修改name为wang 的数据
 user.name = '请叫我好人,不要叫我老王'
db.session.commit()  # 提交
update_after_data = User.query.all() # 查询所有数据进行对比
print(update_after_data )

在这里插入图片描述

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_38803950/article/details/86005993