Python（Web时代）—— Flask的数据库操作
简介
SQLAlchamy
是 Python 中一个通过 ORM 操作数据库的框架
SQLAlchemy（对象关系映射器）提供了一种方法，用于将用户定义的Python类与数据库表相关联，并将这些类（对象）的实例与其对应表中的行相关联。
简单理解： 创建一个类，一个类对应了一个数据库中的一张表，类的属性名对应了表中的字段名，这个类称为映射类
SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须使用 pymsql 等第三方插件，从而实现对数据库的操作，如：mysql数据库
mysql+pymysql://:@/[?] 使用
flask_sqlalchamy
Flask 中最方便用的数据库框架是 flask_sqlalchamy，是对 SQLAlchamy 在 Flask 中的扩展，它主要在于简化Flask 中 sqlalchamy的使用
安装
pip install flask_sqlalchemy初始化
为了方便管理数据库相关的配置项，flask_sqlalchamy 中采用app.config进行相关属性配置
配置变量的名称必须使用大写，写入配置的语句一般会放到扩展类实例化语句之前
| 配置项 | 说明 |
| SQLALCHEMY_DATABASE_URI | 数据库的链接地址 |
| SQLALCHEMY_BINDS | 访问多个数据库时，用于设置数据库链接池地址 |
| SQLALCHEMY_ECHO | 是否打印底层执行的SQL语句 |
| SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES | 是否记录执行的查询语句，用于慢查询分析 |
| SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS | 是否追踪数据库变化 |
| SQLALCHEMY_ENGINE_OPTIONS | 设置针对 sqlalchemy本体的配置项 |
设置数据库链接
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
# 设置数据库链接地址
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test'
# 设置显示底层执行的sql语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
# 初始化组件对象，关联flask应用
db = SQLAlchemy(app)构建模型
模型简单来说就是数据库中的一张表定义，需要有名称，字段，在 Python 中用一个类来表示，由于需要和数据库的表对应，模型必须继承自 SQLAlchamy 的 Model 类
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import datetime
app = Flask(__name__)
# 设置数据库链接地址
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test'
# 设置显示底层执行的sql语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
# 初始化组件对象，关联flask应用
db = SQLAlchemy(app)
# 构建模型类
class User(db.Model):
# 设置表名，表名默认为类名小写
__tablename__ = 'user'
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True) # 设置主键，默认自增
name = db.Column(db.String(20))
age = db.Column(db.Integer,default=20) #设置默认值
createtime=db.Column(db.DateTime())
def __repr__(self): # 自定义 交互模式 & print() 的对象打印
return "(%s, %s, %s, %s)" % (self.id, self.name, self.age,self.createtime)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)__repr__ 方法定义了一个对象的比较易读的显式方式
常用字段类
| 字段类型 | 说明 |
|---|---|
| db.Integer | 整数 |
| db.String(size) | 字符串 size 为字符串长度 |
| db.DateTime | 日期时间 |
| db.Date | 日期 |
| db.Text | 长文本，可以存放 CLOB (二进制数据) |
| db.Float | 浮点数字 |
| db.Boolean | 布尔值 |
常用字段选项
| 字段类型 | 说明 |
|---|---|
| primary_key | 设置表的主键，默认自增 |
| unique | 设置唯一索引 |
| nullable | 非空约束 |
| default | 设置默认值 |
| index | 创建索引 |
创建库表
@app.route("/initDB")
def init_db():
# 删除所有继承睡在db.Model的表
db.drop_all()
# 创建所有继承自 db.Model的表
db.create_all()
return "initdb"注：db.drop_all() 和 db.create_all() 放在 main中不启作用，所以单独写一个方法进行初始化。
一般库表的创建与应用都是分开的，单独创建库表，没必要将此类语句写在应用中
数据操作
增加数据
@app.route("/add")
def add():
# 添加数据
user1 = User(name='zhao', age=33, createtime=datetime.datetime.now())
# 将模型添加到会话中
db.session.add(user1)
# 添加多条记录
# db.session.add_all([user1,user2,user3])
# 提交会话， sqlalchemy会自动创建隐式事务，失败会自动回滚
db.session.commit()
return "add"
注：
-
sqlalchemy会自动创建事务，并将数据的操作都包含在一个事务中，提交会话就会提交事务
-
session 是一个与数据库通信的会话，是 SQLAlchamy 框架与数据库交互的代理
-
可以调用 session.rollback() 回滚掉未提交的变化
查询数据
简单查询
@app.route("/query")
def query():
# 查询所有用户数据, 返回User列表,
data = User.query.all()
for item in data:
print(item.name,item.age)
# 查询有多少个用户，返回结果数
data = User.query.count()
print(data)
# 查询第1个用户 ， 返回User对象
data = User.query.first()
print(data)
# 查询id为4的用户， 返回User对象
data = User.query.get(4)
print(data)
return "query"
条件过滤查询
@app.route("/query2")
def query2():
# 查询 name 等于 zhao 的记录集中第一条记录
data = User.query.filter(User.name =='zhao').first()
# 查询 name 不等于 zhao 的所有记录
data = User.query.filter(User.name != 'zhao').all()
# 前模糊查询
data = User.query.filter(User.name.like("%zhao")).all()
print(data)
# 查询名字以 zhao 开头的用户
data = User.query.filter(User.name.startswith('zhao')).all()
# 查询名字是 zhao，并且年龄是22岁的用户
from sqlalchemy import and_
data = User.query.filter(and_(User.name=='zhao', User.age==22)).all()
# 查询名字是 zhao或者hong的用户
from sqlalchemy import or_
data = User.query.filter(or_(User.name=='zhao', User.name=='hong')).all()
# 查询id为[1, 2, 3]的用户
data = User.query.filter(User.id.in_([1, 2, 3])).all()
# 分页查询
# 所有用户先按年龄从小到大, 再按id从大到小排序, 取前5个
data = User.query.order_by(User.age, User.id.desc()).limit(5).all()
# 分页查询, 每页1个, 查询第2页的数据 paginate(页码, 每页条数)
pn = User.query.paginate(page=2, per_page=1)
print("总页数:"+str(pn.pages)+" 当前页码:"+str(pn.page)+"当前页的数据："+ str(pn.items)+" 总条数:"+str(pn.total))
# 分组查询
# 查询每个年龄的人数 select age, count(name) from t_user group by age 分组聚合
from sqlalchemy import func
data = db.session.query(User.age, func.count(User.id).label("count")).group_by(User.age).all()
return "query2"常用查询方法
| 方法名称 | 说明 |
|---|---|
| all() | 返回所有查询记录的列表 |
| first() | 返回查询的第一条记录，如果未找到，则返回None |
| get(id) | 传入主键值作为参数，返回指定主键值的记录，如果未找到，则返回None |
| count() | 返回查询结果的数量 |
| paginate（) | 返回一个Pagination对象，可以对记录进行分页处理 |
更新数据
@app.route("/update")
def update():
# 更新用户年龄为44，条件是：用户名=zhao
# 相当于：update user set age = 44 where name = 'zhao';
User.query.filter(User.name == 'zhao').update({'age': 44})
# 提交会话
db.session.commit()
return "update"删除数据
@app.route("/del")
def delete():
# 删除id=1的用户
# 相当于：delete from user where id=1
User.query.filter(User.id == 1).delete()
# 提交会话
db.session.commit()
return "del"多表关联查询
连接查询
-
开发中有 联表查询需求 时, 一般会使用 join连接查询
db.session.query(主表模型字段1, 主表模型字段2, 从表模型字段1, xx.. ).join(从表模型类, 主表模型类.主键 == 从表模型类.外键)示例
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import datetime
app = Flask(__name__)
# 设置数据库链接地址
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test'
# 设置显示底层执行的sql语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
# 初始化组件对象，关联flask应用
db = SQLAlchemy(app)
# 构建模型类
class User(db.Model):
# 设置表名，表名默认为类名小写
__tablename__ = 'user'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) # 设置主键，默认自增
name = db.Column(db.String(20))
age = db.Column(db.Integer, default=20) # 设置默认值
createtime = db.Column(db.DateTime())
def __repr__(self): # 自定义 交互模式 & print() 的对象打印
return "(%s, %s, %s, %s)" % (self.id, self.name, self.age, self.createtime)
class Address(db.Model):
__tablename__ = 'address'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
detail = db.Column(db.String(20))
user_id = db.Column(db.Integer) # 定义外键
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
@app.route("/")
def index():
return "index"
@app.route("/query")
def query():
""" 查询多表数据 需求: 查询姓名为"hong" 的用户id和地址信息"""
# sqlalchemy的join查询
# 相当于：SELECT user.id AS user_id, address.detail AS address_detail
# FROM user INNER JOIN address ON user.id = address.user_id
data = db.session.query(User.id, Address.detail).join(Address, User.id == Address.user_id).filter(
User.name == 'hong').all()
for item in data:
print(item.detail, item.id)
return "query"程序猿与投资生活实录已改名为 程序猿知秋，WX 公众号同款，欢迎关注！!