Flask-SQLAlchemy详解
flask中一般使用flask-sqlalchemy来操作数据库,使用起来比较简单,易于操作。
安装
pip install flask-sqlalchemy
配置
配置选项 | 说明 |
---|---|
SQLALCHEMY_DATABASE_URI |
连接数据库。示例:mysql://username:password@host/post/db?charset=utf-8 |
SQLALCHEMY_BINDS |
一个将会绑定多种数据库的字典。 更多详细信息请看官文 绑定多种数据库. |
SQLALCHEMY_ECHO |
调试设置为true |
SQLALCHEMY_POOL_SIZE |
数据库池的大小,默认值为5。 |
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT |
连接超时时间 |
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE |
自动回收连接的秒数。 |
SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW |
控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的 连接回收到连接池后将会被断开和抛弃。 |
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS |
如果设置成 True (默认情况),Flask-SQLAlchemy 将会追踪对象的修改并且发送信号。这需要额外的内存, 如果不必要的可以禁用它。 |
操作数据库需要先创建一个db对象,通常写在exts.py
文件里。
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()
flask项目一般将数据库配置写入configs.py
文件里面,配置在创建引擎前需写好,不要在程序运行时修改配置,如下。
HOST = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'flask1'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = '123456'
DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8".format(username=USERNAME,password=PASSWORD, host=HOST,port=PORT, db=DATABASE)
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = DB_URI
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
SQLALCHEMY_ECHO = True
写完数据库配置后需要和app绑定,app.py
文件里写flask应用的创建和蓝图的注册等等,如下:
from flask import Flask
import configs
from exts import db
app = Flask(__name__)
# 加载配置文件
app.config.from_object(configs)
# db绑定app
db.init_app(app)
模型
数据类型 | 说明 |
---|---|
Integer | 整型 |
String | 字符串 |
Text | 文本 |
DateTime | 日期 |
Float | 浮点型 |
Boolean | 布尔值 |
PickleType | 存储一个序列化( Pickle )后的Python对象 |
LargeBinary | 巨长度二进制数据 |
1.表的创建
# 建表写在models.py文件里面
from ext import db
"""
以下表关系:
一个用户对应多篇文章(一对多)
一篇文章对应多个标签,一个标签对应多个文章(多对多)
"""
"""
一对一关系中,需要设置relationship中的uselist=Flase,其他数据库操作一样。
一对多关系中,外键设置在多的一方中,关系(relationship)可设置在任意一方。
多对多关系中,需建立关系表,设置 secondary=关系表
"""
# 用户表
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
username = db.Column(db.String(50))
email = db.Column(db.String(50))
# 关系表(多对多)
article_tag_table = db.Table('article_tag',
db.Column('article_id', db.Integer, db.ForeignKey('article.id'), primary_key=True),
db.Column('tag_id', db.Integer, db.ForeignKey('tag.id'), primary_key=True))
# 文章表
class Article(db.Model):
__tablename__ = 'article'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
title = db.Column(db.String(100))
content = db.Column(db.Text)
author_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'))
author = db.relationship("User", backref="articles")
tags = db.relationship("Tag", secondary=article_tag_table, backref='tags')
# 标签表
class Tag(db.Model):
__tablename__ = 'tag'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = db.Column(db.String(50))
2.表的映射
创建好表后需要映射到数据库中,这里需要用到flask-migrate
库。下面是启动文件manage.py
。
from flask_script import Manager, Server
from app import app
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
from ext import db
from first import models # 模型文件必须导入进来,否则运行报错
manager = Manager(app)
Migrate(app=app, db=db)
manager.add_command('db', MigrateCommand) # 创建数据库映射命令
manager.add_command('start', Server(port=8000, use_debugger=True)) # 创建启动命令
if __name__ == '__main__':
manager.run()
配置好启动文件后,进入项目根目录,在命令行输入以下代码:
>python manage.py db init
>python manage.py db migrate
>python manage.py db upgrade
3.表的增删查改
# 原生sql语句操作
sql = 'select * from user'
result = db.session.execute(sql)
# 查询全部
User.query.all()
# 主键查询
User.query.get(1)
# 条件查询
User.query.filter_by(User.username='name')
# 多条件查询
from sqlalchemy import and_
User.query.filter_by(and_(User.username =='name',User.password=='passwd'))
# 比较查询
User.query.filter(User.id.__lt__(5)) # 小于5
User.query.filter(User.id.__le__(5)) # 小于等于5
User.query.filter(User.id.__gt__(5)) # 大于5
User.query.filter(User.id.__ge__(5)) # 大于等于5
# in查询
User.query.filter(User.username.in_('A','B','C','D'))
# 排序
User.query.order_by('age') # 按年龄排序,默认升序,在前面加-号为降序'-age'
# 限制查询
User.query.filter(age=18).offset(2).limit(3) # 跳过二条开始查询,限制输出3条
# 增加
use = User(id,username,password)
db.session.add(use)
db.session.commit()
# 删除
User.query.filter_by(User.username='name').delete()
# 修改
User.query.filter_by(User.username='name').update({'password':'newdata'})