tips:
本文主要介绍Flask与SqlAlchemy的集成和简单使用
本文基于python3编写
前言
在实际的生产中，往往都需要数据库来做数据存储以及信息交互。
本文选用SQLAlchemy作为orm工具，可以减少sql代码编写以及防止sql注入的风险的存在。
本文使用免费的mysql数据库。
- Flask与SQLAlchemy结合
1、安装flask-sqlalchemy pip install flask-sqlalchemy
2、安装pymysql pip install pymysql
3、实例化SQLAlchemy(core.py)
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()
4、注册到flask App中(app.py)并配置数据库连接
from flask import Flask
from core import db
app=Flask(__name__)
USERNAME = 'root' # 用户名
PASSWORD = 'mad123'# 密码
HOST = '127.0.0.1' # 数据库地址
PORT = '3306' # 端口
DATABASE = 'test' # 数据库名
database_url ='mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(
USERNAME,PASSWORD,HOST,PORT,DATABASE)
#添加数据库配置文件到flask App中
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = database_url
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = False
# 注册数据库连接
db.app =app
db.init_app(app)
定义model及创建数据库表
- 定义model(model.py)
from core import db
# 新建用户
class User(db.Model):
"""
用户表
"""
__tablename__ = 'user'
id = db.Column(db.Integer, autoincrement=True, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(20), nullable=False) # 用户姓名
age = db.Column(db.Integer, nullable=False) # 用户年龄
# 新建文章model
class Article(db.Model):
"""
文章表
"""
__tablename__ = 'article'
id = db.Column(db.Integer, autoincrement=True, primary_key=True)
title = db.Column(db.String(20), nullable=False) # 文章标题
body = db.Column(db.String(255), nullable=False) # 文章内容
last_change_time = db.Column(db.DateTime, nullable=False) # 最后一次修改日期
author_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id')) # 作者
author = db.relationship('User', backref=db.backref('articles'))
# 新建文章修改日志
class ChangeLogs(db.Model):
"""
修改日志
"""
__tablename__ = 'change_logs'
id = db.Column(db.Integer, autoincrement=True, primary_key=True)
author_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id')) # 作者
article_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('article.id')) # 文章
modify_content = db.Column(db.String(255), nullable=False) # 修改内容
create_time = db.Column(db.DateTime, nullable=False) # 创建日期
创建数据库表 执行db.create_all()命令，需要在启动FlaskApp之后再命令行执行
增
单个新建
# 方法一,声明实例后赋值
new_user = User()
new_user.name = 'qin'
new_user.age =23
db.session.add(new_user)
db.session.commit()
# 方法二,声明实例直接赋值
new_user = User(name='zhang',age=26)
db.session.add(new_user)
db.session.commit()
# 方法三，利用字典赋值
user_dict=dict(name='xiong',age=24)
new_user = User(**user_dict)
db.session.add(new_user)
db.session.commit()
批量新建
# 方法一:声明多个实例，逐条插入
new_user_qin = User(name='qin',age=26)
new_user_zhang = User(name='zhang',age=26)
new_user_xiong = User(name='xiong',age=24)
db.session.add_all([new_user_qin ,new_user_zhang,new_user_xiong ])
db.session.commit()
# 方法二：一次性插入
new_users = [
dict(name='qin',age=24),
dict(name='zhang',age=24),
dict(name='xiong',age=24)]
db.session.execute(User.__table__.insert(), new_users )
db.session.commit()
查
查询一个元素
# 方法一,first()
user = db.session.query(User).filter(User.id == 1).first()
user = User.query.filter(User.id ==1).first()
# 方法二,get() 此方法用于主键查询
user = db.session.query(User).get(1)
user = User.query.get(1)
# 查询一个值
name = db.session.query(User.name).filter(User.id==1).scalar()
查询所有元素
users = db.session.query(User).all()
users = User.query.all()
查询条件过滤 filter
# 等于
users = db.session.query(User).filter(User.id ==1).all()
users = User.query.filter(User.id==1).all()
# 大于等于
users = db.session.query(User).filter(User.id >=1).all()
users = User.query.filter(User.id>=1).all()
# 小于等于
users = db.session.query(User).filter(User.id <=1).all()
users = User.query.filter(User.id<=1).all()
# 不等于
users = db.session.query(User).filter(User.id !=1).all()
users = User.query.filter(User.id !=1).all()
# 两者之间
users = db.session.query(User).filter(User.id.between(1,10)).all()
users = User.query.filter(User.id.between(1,10)).all()
# 模糊查询
users = db.session.query(User).filter(User.name.like('%qin%')).all()
users = User.query.filter(User.name.like('%qin%')).all()
# 多条件查询
users = db.session.query(User).filter(User.id ==1, User.age==10).all()
users = User.query.filter(User.id>=1, User.age==10).all()
多表关联查询
# 外键关联,由于只存在一个ForeignKey, SQLAlchemy知道如何选取合适的列进行JOIN。
# 如果没有定义ForeignKey,或者存在多个，此时你需要手动指明你参与JOIN的列
article_user = User.query.join(Article).filter(Article.id == 1).first()
article_user = db.session.query(User).\
join(Article).filter(Article.id == 1).first()
# 指定键关联，查询某篇文章作者
article_user = User.query.join(Article,Article.author_id == User.id).\
filter(Article.id == 1).first()
article_user = db.session.query(User).\
join(Article,Article.author_id == User.id).filter(Article.id == 1).first()
# 多键关联，查询某篇文章的修改内容
change_logs = ChangeLogs.query.join(User, ChangeLogs.author_id == User.id). \
join(Article, Article.id == ChangeLogs.article_id). \
filter(Article.id == 1, User.id == 1).all()
change_logs = db.session.query(ChangeLogs). \
join(User, ChangeLogs.author_id == User.id). \
join(Article, Article.id == ChangeLogs.article_id). \
filter(Article.id == 1, User.id == 1).all()
# 筛选多个表的字段，查询某篇文章的所有修改内容
change_logs = db.session.query(ChangeLogs.modify_content,
ChangeLogs.create_time,
User.name, Article.title). \
join(User, ChangeLogs.author_id == User.id). \
join(Article, Article.id == ChangeLogs.article_id). \
filter(Article.id == 1, User.id == 1).all()
# 子查询关联一，查询文章最新修改的内容
# 定义子查询
from sqlalchemy import and_
stmt =db.session.query(ChangeLogs.article_id, ChangeLogs.modify_content,
ChangeLogs.create_time ). \
filter(ChangeLogs.article_id == Article.id,
ChangeLogs.create_time == Article.last_change_time
).subquery()
# 连接子查询内容
last_change_logs = db.session.query(Article.title,stmt.c.modify_content,
Article.last_change_time
).\
outerjoin(stmt, and_(stmt.c.article_id== Article.id,
stmt.c.create_time == Article.last_change_time
)).all()
# 子查询关联二,查询所有作者的文章数
# 查询文章数
article_count = db.session.query(db.func.count(Article.id)). \
filter(Article.user_id == User.id).correlate(User).as_scalar()
user_article = db.session.query(User.name, article_count.label("count")). \
all()
排序
# oder_by asc正序 desc 倒叙
# 查询某个作者的所有文章并按照最后修改时间倒叙排列
user_articles= db.session.query(Article).\
join(User,Article.author_id == User.id).filter(User.id == 1).\
order_by(Article.last_change_time.desc()).all()
分组
# group_by，统计不同年龄段的用户
group_age = db.session.query(User.age, db.func.count(User.id)). \
group_by(User.age).all()
函数 相关文档
# 简单的介绍几种函数，更多的可以看官方文档
# count 统计不同年龄段的用户
group_age = db.session.query(User.age, db.func.count(User.id)). \
group_by(User.age).all()
# sum 总年龄
sum_age= db.session.query(db.func.sum(User.age)).first()
# max 最大年龄
max_age = db.session.query(db.func.max(User.age)).first()
# min 最新年龄
min_age = db.session.query(db.func.min(User.age)).first()
# avg 平均年龄
avg_age = db.session.query(db.func.avg (User.age)).first()
改
单个修改(更新)
# 方法一
user =db.session.query(User).fitler(User.id == 1).first()
user.age = 25
user.name ="qinzq"
db.session.add(user)
db.session.commit()
# 方法二
db.session.query(User).filter(User.id == 1).\
update({"age ":25,"name":"qinzq"})
批量修改(更新)
db.session.query(User).filter(User.id.in_((1, 2, 3))).update({"age ":25})
db.session.commit()
删
单个删除
user =db.session.query(User).fitler(User.id == 1).first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()
批量删除
db.session.query(User).filter(User.id.in_((1, 2, 3))).\
delete(synchronize_session=False)
db.session.commit()
删除整个表数据
db.session.query(User).delete(synchronize_session=False)
db.session.commit()
事务
rollback回滚错误操作
new_user = User()
new_user.name = 'qin'
new_user.age =23
try:
db.session.add(new_user)
db.session.commit()
except:
db.session.rollback()
flush预提交数据
new_user_qin = User(name = 'qin',age =23)
db.session.add(new_user_qin)
db.session.flush()
new_user_zhang = User(name='zhang',age=26)
db.session.add(new_user_zhang )
db.session.flush()
# 统一执行commit操作，如果发生错误回滚添加的两个用户
try:
db.session.commit()
except:
db.session.rollback()
总结
本文简单的介绍了Flask与SQLAlchemy集成方法以及SQLAlchemy的简单使用
读者想了解更多可以去SQLAlchemy官方文档详细了解