数据库的设置
Web应用中普遍使用的是关系模型的数据库，关系型数据库把所有的数据都存储在表中，表用来给应用的实体建模，表的列数是固定的，行数是可变的。它使用结构化的查询语言。关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性。比如：商品表里有name、price、number等。 Flask本身不限定数据库的选择，你可以选择SQL或NOSQL的任何一种。也可以选择更方便的SQLALchemy，类似于Django的ORM。SQLALchemy实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和SQL语句打交道，而是通过Python对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升。
SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的ORM和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy是一个简化了SQLAlchemy操作的flask扩展。
下面使用mysql作为示例进行说明。
创建mysql数据库
1.登录数据库
mysql -u root -p password
2.创建数据库，并设定编码
create database <数据库名> charset=utf8;
3.显示所有数据库
show databases;
4.执行
create database flask_test charset=utf8;
安装flask-sqlalchemy的扩展
pip install -U Flask-SQLAlchemy
python2：要连接mysql数据库，仍需要安装flask-mysqldb
pip install flask-mysqldb
python3：要连接mysql数据库，仍需要安装pymysql
pip install pymysql
本篇章内容以python3作为开讲。
使用Flask-SQLAlchemy连接mysql数据库
使用Flask-SQLAlchemy扩展操作数据库，首先需要建立数据库连接。数据库连接通过URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的SQLALCHEMY_DATABASE_URI键中。
对比下Django和Flask中的数据库设置：
Django的数据库设置：
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 修改后端数据库使用mysql
'NAME': 'mydb', # 设置访问数据库名称
'USER': 'root', # 访问访问mysql用户名
'PASSWORD': 'password', # 设置访问密码
'HOST': 'localhost', # 设置访问ip地址
'PORT': 3306, # 设置访问端口号
}
}
Flask的数据库设置：
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://user:password@127.0.0.1:3306/database'
常用的SQLAlchemy字段类型
上面看完了如何设置连接数据库，那么来看看，使用SQLAlchemy创建数据模型的时候，基本的字段类型如下：
| 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 |
| UnicodeText | unicode | 变长Unicode字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化 |
| 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 |
常用的SQLAlchemy列选项
| 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 |
常用的SQLAlchemy关系选项
| 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 | 指定多对多中记录的排序方式 |
| 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 |
上面这些有很多基本选项的说明，下面来进行数据库的基本增删改等操作来加强理解。
数据库基本操作
在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理。会话用db.session表示。在准备把数据写入数据库前，要先将数据添加到会话中然后调用commit()方法提交会话。
数据库会话是为了保证数据的一致性，避免因部分更新导致数据不一致。提交操作把会话对象全部写入数据库，如果写入过程发生错误，整个会话都会失效。
数据库会话也可以回滚，通过db.session.rollback()方法，实现会话提交数据前的状态。
在Flask-SQLAlchemy中，查询操作是通过query对象操作数据。最基本的查询是返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。
下面先来创建两个表的数据模型：用户表和角色表。
在视图函数中定义模型类
看完了上面那么多的概念说明，下面来看看如何创建数据模型以及创建数据表，如下：
1.在脚本15_SQLAlchemy.py编写创建User和Role数据模型
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
app = Flask(__name__)
class Config(object):
"""配置参数"""
# 设置连接数据库的URL
user = 'root'
password = '********'
database = 'flask_test'
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://%s:%s@127.0.0.1:3306/%s' % (user,password,database)
# 设置sqlalchemy自动更跟踪数据库
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
# 查询时会显示原始SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
# 禁止自动提交数据处理
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = False
# 读取配置
app.config.from_object(Config)
# 创建数据库sqlalchemy工具对象
db = SQLAlchemy(app)
class Role(db.Model):
# 定义表名
__tablename__ = 'roles'
# 定义字段
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
users = db.relationship('User',backref='role') # 反推与role关联的多个User模型对象
class User(db.Model):
# 定义表名
__tablename__ = 'users'
# 定义字段
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
email = db.Column(db.String(64),unique=True)
pswd = db.Column(db.String(64))
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id')) # 设置外键
if __name__ == '__main__':
# 删除所有表
db.drop_all()
# 创建所有表
db.create_all()
- 执行脚本，创建数据库
python3 15_SQLAlchemy.py
3.在mysql查看已经创建的表结构
+--------------------+ | Tables_in_flask_ex | +--------------------+ | roles | | users | +--------------------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> mysql> desc users; +---------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(64) | YES | UNI | NULL | | | email | varchar(64) | YES | UNI | NULL | | | pswd | varchar(64) | YES | | NULL | | | role_id | int(11) | YES | MUL | NULL | | +---------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> mysql> desc roles; +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(64) | YES | UNI | NULL | | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql>
创建好了数据表之后，下面来看看如何执行数据的增删查改的。
常用的SQLAlchemy查询过滤器
| 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 |
常用的SQLAlchemy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() | 返回一个Paginate对象，它包含指定范围内的结果 |
创建表：
db.create_all()
删除表
db.drop_all()
每次插入单条数据
if __name__ == '__main__':
# 插入一条角色数据
role1 = Role(name='admin')
db.session.add(role1)
db.session.commit()
# 再次插入一条数据
role2 = Role(name='user')
db.session.add(role2)
db.session.commit()
执行脚本：
python3 15_SQLAlchemy.py
在mysql中查看插入的数据，如下：
mysql> select * from roles G *************************** 1. row *************************** id: 1 name: admin *************************** 2. row *************************** id: 2 name: user 2 rows in set (0.00 sec)
一次插入多条数据
# 一次性插入多条数据
user1 = User(name='wang',email='wang@163.com',pswd='123456',role_id=role1.id)
user2 = User(name='zhang',email='zhang@189.com',pswd='201512',role_id=role2.id)
user3 = User(name='chen',email='chen@126.com',pswd='987654',role_id=role2.id)
user4 = User(name='zhou',email='zhou@163.com',pswd='456789',role_id=role1.id)
db.session.add_all([user1,user2,user3,user4])
db.session.commit()
执行插入数据，如下：
python3 15_SQLAlchemy.py
在mysql中查询插入的数据如下：
mysql> select * from users G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
name: wang
email: wang@163.com
pswd: 123456
role_id: 1
*************************** 2. row ***************************
id: 2
name: zhang
email: zhang@189.com
pswd: 201512
role_id: 2
*************************** 3. row ***************************
id: 3
name: chen
email: chen@126.com
pswd: 987654
role_id: 2
*************************** 4. row ***************************
id: 4
name: zhou
email: zhou@163.com
pswd: 456789
role_id: 1
4 rows in set (0.00 sec)
mysql>
虽然这里在python中看上去是一次性插入多条数据，其实在mysql也是执行多行插入的语句，通过mysql的日志可以看到如下：
2019-11-23T16:48:56.984459Z 9061 Query INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('wang', 'wang@163.com', '123456', 1)
2019-11-23T16:48:56.997132Z 9061 Query INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('zhang', 'zhang@189.com', '201512', 2)
2019-11-23T16:48:57.010175Z 9061 Query INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('chen', 'chen@126.com', '987654', 2)
2019-11-23T16:48:57.024134Z 9061 Query INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('zhou', 'zhou@163.com', '456789', 1)
实际上并没有将多个values合并到一个insert语句，依然是多个insert语句逐个插入的。
查询:filter_by精确查询
返回名字等于'wang'的所有user
User.query.filter_by(name='wang').all()
first()返回查询到的第一个对象
User.query.first()
all()返回查询到的所有对象
User.query.all()
filter模糊查询，返回名字结尾字符为g的所有数据。
User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()
get()，参数为主键，如果主键不存在没有返回内容
User.query.get(1)
逻辑非，返回名字不等于wang的所有数据。
User.query.filter(User.name!='wang').all()
逻辑与，需要导入and_，返回and_()条件满足的所有数据。
from sqlalchemy import and_
User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()
逻辑或，需要导入or_
from sqlalchemy import or_
User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()
not_ 相当于取反
from sqlalchemy import not_ User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()
查询数据后删除
user = User.query.first() db.session.delete(user) db.session.commit() User.query.all()
更新数据
user = User.query.first() user.name = 'dong' db.session.commit() User.query.first()
使用update
User.query.filter_by(name='zhang').update({'name':'li'})
关联查询示例：角色和用户的关系是一对多的关系，一个角色可以有多个用户，一个用户只能属于一个角色。
关联查询角色的所有用户：
#查询roles表id为1的角色 role1 = Role.query.get(1) #查询该角色的所有用户 role1.users
关联查询用户所属角色：
#查询users表id为3的用户 user1 = User.query.get(3) #查询用户属于什么角色 user1.role
参考链接：
https://www.jianshu.com/p/7e32074e4fad
https://juejin.cn/post/6844904030892900366