对数据库基本操作
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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 db.session.commit() 方法提交会话。
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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。
一、定义模型类
表关系为一对多
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
#设置连接数据库的URL
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test'
#设置数据库追踪信息,压制警告
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
#创建SQLAlchemy对象,读取app中配置信息
db = SQLAlchemy(app)
#定义角色模型(一方) 模型类必须继承db.Model
class Role(db.Model):
# 定义表名,不写此段表名默认为类名小写
__tablename__ = 'roles'
# 定义列对象,即sql中字段
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
#设置关系属性,方便查询使用
us = db.relationship('User', backref='role')
#重写__repr__方法,方便查看对象输出内容
def __repr__(self):
return 'Role:%s'% self.name
#定义用户模型类(多方)
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))
# 外键的定义
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))
def __repr__(self):
return 'User:%s'%self.name
if __name__ == '__main__':
#删除所有和db相关联的表
db.drop_all()
#创建所有和db相关联的表
db.create_all()
app.run(debug=True)
二、关键代码格式,说明
- 一对多关系
class Role(db.Model):
...
#关键代码
us = db.relationship('User', backref='role', lazy='dynamic')
...
class User(db.Model):
...
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))
- 其中realtionship描述了Role和User的关系。
- 第一个参数为对应参照的类"User"
- 第二个参数backref为类User,反向引用属性
- 第三个参数lazy决定了什么时候SQLALchemy从数据库中加载数据
- 如果设置为子查询方式(subquery),则会在加载完Role对象后,就立即加载与其关联的对象,这样会让总查询数量减少,但如果返回的条目数量很多,就会比较慢
- 设置为 subquery 的话,role.users 返回所有数据列表
- 另外,也可以设置为动态方式(dynamic),这样关联对象会在被使用的时候再进行加载,并且在返回前进行过滤,如果返回的对象数很多,或者未来会变得很多,那最好采用这种方式
三、常见的操作语句
- db.session.add(obj) 添加对象
- db.session.add_all([obj1,obj2,..]) 添加多个对象
- db.session.delete(obj) 删除对象
- db.session.commit() 提交会话
- db.session.rollback() 回滚
- db.session.remove() 移除会话
四、常用的SQLAlchemy查询过滤器
- 用来过滤数据,返回查询的结果集
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 |
五、常用的SQLAlchemy查询执行器
- 用来执行结果集,得到具体数据
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 |
六、完整操作
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
#配置信息
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test"
#设置压制警告信息,如果True会追踪数据库变化,会增加显著开销,所以建议设置为False
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False
#创建SQLAlchemy类对象,关联app
db = SQLAlchemy(app)
#编写模型类,继承db.Model
#角色,用户之间的关系
class Role(db.Model):
__tablename__ = "roles" #指定表名称
#参数1:表示整数类型, 参数2:表示主键
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
#角色名唯一的
name = db.Column(db.String(64),unique=True)
#需要设置关系属性relationship(不会产生字段),设置在一方
#给Role添加了users关系属性, 查询格式: role.users
#给User添加了role关系属性(反向引用),查询格式: user.role
users = db.relationship('User',backref='role')
#为了方便的看到对象输出的内容__repr__, 如果是普通类__str__
def __repr__(self):
return "<Role:%s>"%self.name
# 用户(多方)
class User(db.Model):
__tablename__ = "users" # 指定表名称
#参数1:表示整数类型, 参数2:表示主键
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
#用户名唯一的
name = db.Column(db.String(64),unique=True)
#邮箱密码
email = db.Column(db.String(64),unique=True)
password = db.Column(db.String(64))
#外键
role_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey(Role.id))
#为了方便的看到对象输出的内容__repr__, 如果是普通类__str__
def __repr__(self):
return "<User:%s,%s,%s,%s>"%(self.id,self.name,self.email,self.password)
if __name__ == '__main__':
#为了演示方便,先删除数据库表,和模型类关联的表
db.drop_all()
#创建表,所有继承自dbModel的表
db.create_all()
#创建测试数据
ro1 = Role(name='admin')
db.session.add(ro1)
db.session.commit()
# 再次插入一条数据
ro2 = Role(name='user')
db.session.add(ro2)
db.session.commit()
#多条用户数据
us1 = User(name='wang', email='wang@163.com', password='123456', role_id=ro1.id)
us2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', password='201512', role_id=ro2.id)
us3 = User(name='chen', email='chen@126.com', password='987654', role_id=ro2.id)
us4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', password='456789', role_id=ro1.id)
us5 = User(name='tang', email='tang@qq.com', password='158104', role_id=ro2.id)
us6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', password='5623514', role_id=ro2.id)
us7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', password='1543567', role_id=ro1.id)
us8 = User(name='liu', email='liu@icloud.com', password='867322', role_id=ro1.id)
us9 = User(name='li', email='li@163.com', password='4526342', role_id=ro2.id)
us10 = User(name='sun', email='sun@163.com', password='235523', role_id=ro2.id)
db.session.add_all([us1, us2, us3, us4, us5, us6, us7, us8, us9, us10])
db.session.commit()
app.run(debug=True)