ORM概述

1_ORM概述[理解]

• 解释: 对象关系映射模型
• 特点:
  • 1.将类名,属性, 映射成数据库的表名和字段
  • 2.类的对象,会映射成为数据库表中的一行一行的数据
• 优缺点:
  • 优点:
    • 1.不再需要编写sql语句
    • 2.不再关心使用的是什么数据库了
  • 缺点:
    • 1.由于不是直接通过sql操作数据库,所以有性能损失

2_ORM操作流程[掌握]

• 操作流程:
  • 1.安装扩展
    • pip install flask_sqlalchemy
    • pip install flask_mysqldb / pymysql
  • 2.设置数据库的配置信息
  • 3.创建sqlalchemy对象db,关联app
  • 4.编写模型类,继承自db.Model,编写字段
  • 5.操作数据库
    • 增删改
    • 查询

3_ORM操作注意[理解]

• 注意点:

  • 1.因为SQLALChemy去app身上读取了配置信息,所以需要设置到app.config身上

  • 2.数据库的链接信息

    • 如果安装的是flask_mysqldb, 那么链接信息: mysql://<用户名>:<密码>@:<端口号>/<数据库名字>
    • 如果安装的是pymysql, 那么链接信息: mysql+pymysql://<用户名>:<密码>@:<端口号>/<数据库名字>

  • 3.编写的模型类必须继承自db.Model才能被映射

  • 4.如果不指定表名称,默认生成的就是模型类的小写,如果需要自己指定表名使用_tablename_=‘表名’

  • 5.ORM在进行映射的时候不能生成数据库的

4_数据库增删改[掌握]

• 增删改
  • 全部都是使用db.session操作
  • 常见方法:
    • db.session.add(obj) 添加单个对象
    • db.session.add_all([obj1,obj2]) 添加多个对象
    • db.session.delete(obj) 删除单个对象
    • db.session.commit() 提交会话
    • db.drop_all() 删除继承自db.Model所有表
    • db.create_all() :创建继承自db.Model的所有表
    • 其他:
      • db.session.rollback() 回滚
      • db.session.remove() 移除会话
    • 案例: 编写两个模型类, 一个角色模型类, 还有一个用户模型类
      • 关系: 一对多
    • 注意点:
      • 如果想要打印一个对象的时候看到指定的信息, 那么重写__repr__方法

5_数据库基本查询[掌握]

• 全部都是通过, 模型类.query来进行的
  • 使用常见的12条语句

6_数据库关系查询relationship[掌握]

• 解释: 为了方便数据库的关联查询

• 特点:

  • 1.不会在数据库产生实体字段
  • 2.关系属性,需要在一方添加
  • 3.外键是添加在一方的, 并且关系属性的使用,需要依赖于外键

• 需求:

  • 1.如果知道了角色的情况下,能否快速查询出,哪些用户扮演了该角色

    • 原始查询方法:
      • role = Role.query.get(1)
      • users = User.query.filter(User.role_id == role.id).all()
    • 快速查询:
      • 使用relationship添加关系属性,就可以快速查询了.
      • 格式:
        • users = db.relationship(“多方的模型类”)
      • 使用格式:
        • role = Role.query.get(1)
        • users = role.users

7_数据库反向查询backref[掌握]

• 解释:如果知道了用户的情况下,能否快速查询出,哪些该用户扮演了哪个角色

• 原始查询方法:
  • user = User.query.get(1)
  • role = Role.querye.filter(Role.id == user.role_id).first()
• 快速查询:
  • 使用backref添加反向属性,就可以快速查询了
  • 格式:
    • users = db.relationship(“多方的模型类”,backref=“role”)
  • 快速查询:
    • user = User.query.get(1)
    • role = user.role

8_数据库懒查询lazy[了解]

• 解释: 一旦使用了relationship,backref,那么系统会自动做子查询
  • 子查询(subquery): 查询出了一方, 就会自动的讲关联的一方查询出来
  • 动态查询(dynamic): 只有用到了才去查询
• lazy使用
  • db.relationship(“多方的模型类”,backref=“role”,lazy=“dynamic”)

9_图书馆数据库搭建[掌握]

• 分析图书馆案例
  • 1.数据库配置
    • 作者模型(一方)
    • 书籍模型(多方)
  • 2.添加测试数据
  • 3.添加作者,书籍
  • 4.删除作者,删除书籍

10_图书馆测试数据添加[掌握]

• 提示: 测试数据,见讲义文档

11_图书馆测试数据显示[掌握]

• 步骤
  • 1.查询所有作者信息
  • 2.携带作者信息,渲染页面

12_图书馆添加数据[掌握]

• 添加的逻辑分析:
  • 1.如果作者存在,书籍存在, 不能添加
  • 2.如果作者存在,书籍不存在,可以添加
  • 3.如果作者不存在,可以添加

13_图书馆删除书籍[掌握]

• 步骤
  • 1.根据书籍编号获取书籍对象
  • 2.删除书籍对象
  • 3.重定向到页面展示

14_图书馆删除作者[掌握]

• 步骤
  • 1.根据作者编号获取作者对象
  • 2.遍历删除,作者书籍对象
  • 3.删除作者,提交数据库
  • 4.重定向到页面展示

15_图书馆CSRFProtect应用[掌握]

• 作用: 防止csrf攻击的[项目倒数第二天看源代码校验过程]
• 使用步骤:
  • 1.导入类CSRFProtect
  • 2.使用CSRFProtect保护app
    • 一旦使用POST,PUT,DELTE,PATCH方式提交的时候就需要校验csrf_token
  • 3.需要设置SECRET_KEY,用来加密csrf_token
  • 4.设置csrf_token到表单中

16_表结构多对多分析[掌握]

• 解释: 多对多的关系,一般会被拆分成两张一对多的表

17_表结构多对多代码演练[掌握]

• 中间表:

  tb_student_course = db.Table(
      "tb_student_course",
  	db.Column("student_id",db.Integer,db.Foreign("students.id"))
      db.Column("courses_id",db.Integer,db.Foreign("courses.id"))
  )
  

18_表结构模板代码分析[了解]

• 提示: 见keynote, PDF文档

19_数据库迁移[掌握]

• 目的: 当数据库的表结构发生变化之后,如果直接删除原有的数据,再添加新的数据,有可能导致数据丢失
• 注意点:
  • 1.是为了备份表结构,而不是数据
  • 2.如果想要备份数据,需要使用工具,navicat,mysqlworkbench,等等
  • 3.更新的过程数据一般不会丢失,做降级的时候需要谨慎操作
• 操作流程:
  • 1.安装扩展
    • pip install flask_script
    • pip install flask_migrate
  • 2.导入三个类
    • from flask_script import Manager
    • from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
  • 3.通过Manager类创建对象manager,管理app
    • manager = Manager(app)
  • 4.使用Migrate,关联db,app
    • Migrate(app,db)
  • 5.给manager添加一条操作命令
    • manager.add_command(“db”,MigrateCommand)
  • 相关迁移命令:
    • 生成迁移文件夹[一次就好]
      • python xxx.py db init
    • 将模型类生成迁移脚本[重复执行]
      • python xxx.py db migrate -m ‘注释’
    • 将迁移脚本更新到数据库中[重复执行]
      • python xxx.py db upgrade/downgrade [version]
    • 其他命令
      • 查看最新版本的命令
        • python xxx.py db show
      • 查看当前版本
        • python xxx.py db current
      • 查看所有的历史版本
        • python xxx.py db history