一、简介
二、内容
三、问题
一、简介
- Flask-SQLAlchemy 是一个为 Flask 应用增加 SQLAlchemy 支持的扩展。它致力于简化在 Flask 中 SQLAlchemy 的使用。
- SQLAlchemy 是目前python中最强大的 ORM框架, 功能全面, 使用简单。
ORM优缺点 优点 有语法提示, 省去自己拼写SQL，保证SQL语法的正确性 orm提供方言功能(dialect, 可以转换为多种数据库的语法), 减少学习成本 防止sql注入攻击 搭配数据迁移, 更新数据库方便 面向对象, 可读性强, 开发效率高 缺点 需要语法转换, 效率比原生sql低 复杂的查询往往语法比较复杂 (可以使用原生sql替换)
flask-migrate
在实际的系统开发中，经常碰到需要更新数据库中的表或修改字段等操作。 如果通过手工编写SQL脚本进行处理，修改起来就会非常麻烦。 Flask-Migrate数据库迁移框架就是专门解决这个问题的。 使用Flask-Migrate数据库迁移框架可以保证数据库结构在发生变化时，改变数据库结构不至于丢失数据库的数据。
二、内容
1 安装
1.1 命令安装
pip3 install flask-sqlalchemy
pip3 install flask-migrate
2.1 使用
2.1.1 安装数据库驱动
我这里使用的mysql 数据库，所以使用flask-sqlalchemy， 还得装一个驱动
pip3 install pymysql
2.1.2 在python项目文件里 flask 配置连接数据库
# MySQL所在主机名
HOSTNAME = "127.0.0.1"
# MySQL监听的端口号，默认3306
PORT = 3306
# 连接MySQL的用户名，自己设置
USERNAME = "root"
# 连接MySQL的密码，自己设置
PASSWORD = "123456"
# MySQL上创建的数据库名称
DATABASE = "test2"
# 通过修改以下代码来操作不同的SQL比写原生SQL简单很多 --》通过ORM可以实现从底层更改使用的SQL
# SQLALCHEMY_DATABASE_URI= f"mysql+pymysql://{USERNAME}:{PASSWORD}@{HOSTNAME}:{PORT}/{DATABASE}?charset=utf8mb4"
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = f"mysql+pymysql://{USERNAME}:{PASSWORD}@{HOSTNAME}:{PORT}/{DATABASE}"
2.1.3 创建flask实例对象，并导入配置
flask_app = Flask(__name__)
# 导入配置项目
flask_app.config.from_object(config[config_name])
2.1.4 创建flask-sqlalchemy 对象并加载进flask
db = SQLAlchemy()
db.init_app(flask_app)
2.1.5 定义一个测试模型类， 注意这个类必须再上一步之后，在不同文件包之间导入时要注意
class Role(db.Model):
__tablename__= 'roles'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
def _repr_(self):
return '<Role %r>' % self.name
2.1.6当定义模型好了后，就需要运行去数据库创建表
我这里使用的是 flask cli 插件。
@app.cli.command("create_table")
def say_hello():
from application import db
# 创建表
db.create_all()
print('处理完成')
2.1.7 声明flask变量
要使用这个，就得先在环境中声明flask 命令
linux $ export FLASK_APP=app $ flask run windows > set FLASK_APP=app > flask run windows powershell > $env:FLASK_APP="app" > flask run
如果不声明，有可能找不到flask 命令
其中 参数的意思, 有不懂的可以参考这里： 去看看
FLASK_APP=src/app
设置src为当前工作目录，并导入app.py
FLASK_APP=app:app2
使用app.py中的app2实例
FLASK_APP=app:create_app('dev')
使用app.py中的工厂函数create_app并传入参数dev
测试下效果
@app.cli.command("hello")
def say_hello():
click.echo("Hello World!")
2.1.8然后你可以使用类似的方式去创建数据表
@app.cli.command("create_table")
def create_table():
from application import db
# 创建表
db.create_all()
print('处理完成')
@app.cli.command("drop_table")
def drop_table():
from application import db
# 只删除有的模型表
db.drop_all()
print('处理完成')
但是，这个有个缺点，就是模型有变化，flask-sqlalchemy 不能同步数据库的字段变化，他的主要作用还是在模型的操作上，这个flask-migrate就可以解决，这里只是方便展示用。
试试 添加数据
@app.cli.command("add_data")
def drop_table():
from application.models.test import User
from application import db
add_ = User(name='Admin')
db.session.add(add_)
db.session.commit()
调用命令
查看数据库
2.2 flask-sqlalchemy使用方法
2.2.1 可供参考
flask-sqlalchemy， 还有很多其他操作命令： 可参考这
还有这里可以参考实际操作： 去看看
2.2.2 添加数据
# 单个 admin_role1 = User(name='Admin1') db.session.add(admin_role1)
db.session.commit()
#多个同时添加 admin_role1 = User(name='Admin1') admin_role2 = User(name='Admin2') admin_role3 = User(name='Admin3') db.session.add_all([admin_role1 , admin_role2 , admin_role3]) #提交更改 db.session.commit()
2.2.3 查询数据
all() : 查询所有 类似sql语句 select * from 表名; User.query.all() first(): 查出第一个 User.query.first() get() : 根据主键查 User.query.get(主键id) count(): 数据条数 User.query.count() 还有其他的，自行了解 也可以使用这种语法 db.session.query(User).all()
查询过滤
一般是两个 filter filter_by
filter_by 是简单列查询，不支持比较和逻辑查询
filter 是复杂查询，可以支持大小，逻辑等判断查询
# 只能在里面放入等号赋值的方式查询 User.query.filter_by(name='admin', age=10).first() # 逻辑查询 from sqlalchemy import or_，and_, not_ User.query.filter(or_(User.id>2, User.age<10)).all()
其中还有很多查询函数
user = User.query.filter(User.name.startswith('n')).all()
user = User.query.filter(User.name.endswith("n")).all()
user = User.query.filter(User.name.contains("n")).all()
然后 常用的排序
# 正序 User.query.order_by(User.id).all() # 倒序 User.query.order_by(User.id.desc()).all()
以上都可以组合起来用
User.query.filter(User.name.startswith('ad')).order_by(User.id.desc()).offset(2).limit(3).all()
2.2.4 修改数据
如果需要修改，需要先查询
# 1.执行查询语句, 获取目标模型对象
user = User.query.filter(User.name == 'admin').first()
# 2.对模型对象的属性进行赋值 (更新数据)
user.age = 9
# 3.提交会话
db.session.commit()
最好的处理方式是组合一起操作，因为SQLAlchemy 默认是事务性的，分行会使操作两步，降低效率
User.query.filter(User.name == 'admin').update({'age': 9})
db.session.commit()
2.2.5 删除数据
这种删除会真删除，实际尽量伪删除
# 方式1: 先查后删除
user= User.query.filter(User.name == 'admin').first()
# 删除数据
db.session.delete(user)
# 提交会话 增删改都要提交会话
db.session.commit()
# 方式2: delete子查询
User.query.filter(User.name == 'admin').delete()
# 提交会话
db.session.commit()
2.3 flask-migrate
2.3.1模型数据库同步
配置 flask-migrate
# 创建flask 实例
app = create_app('production') from application import db migrate = Migrate(app, db)
然后就可以在命令行进行操作
第一次操作，创建数据库操作文件
flask db init
后续，创建数据库脚本，这个会修改对模型修改同步到数据库表
flask db migrate
提交修改
flask db upgrade
如果需要其他操作
# 查看历史版本
flask db history
# 切换到任何版本
flask db downgrade 版本号
三、问题
标签：SQLAlchemy,name,Flask,app,db,flask,User,query From： https://www.cnblogs.com/nobody-/p/17861463.html