flask-SQLALchemy連接數據庫的實現示例
SQLALchemy介紹：
具體詳情：flask連接數據庫
具體詳情2
sqlalchemy是數據庫的orm框架，讓我們操作數據庫的時候不要再用sql語句瞭，跟直接操作模型一樣。
請求鉤子：
在請求開始時，建立數據庫連接；
在請求開始時，根據需求進行權限校驗；
在請求結束時，指定數據的交互格式；
@app.before_first_request #隻有第一次請求之前調用，可以在此方法內部做一些初始化操作 @app.before_request #每次請求之前都會觸發 #在每一次請求之前調用，這時候已經有請求瞭，可能在這個方法裡面做請求的校驗 #如果請求的校驗不成功，可以直接在此方法中進行響應，直接return之後那麼就不會執行視圖函數 @app.after_request #在每次執行完視圖函數之後會調用，要傳入函數響應 #在執行完視圖函數之後會調用，並且會把視圖函數所生成的響應傳入，可以在此方法中對應響應做最後一步統一的處理 @app.teardown_request #每一次請求之後都會調用，會接受一個參數，參數是服務器出現的錯誤信息
sqlalchemy與Flask-sqlalchemy的區別：
sqlalchemy：是一個獨立的ORM框架，可以獨立於Flask存在，也可以在其他項目中使用，比如Django中。
Flask-sqlalchemy：對sqlalchemy的一個封裝，能夠更適合在flask中使用。
一、安裝
1、安裝連接數據庫的庫：pip install pymysql
2、安裝：pip install flask-sqlalchemy
二、連接數據庫：
基本的配置：
1: 首先先安裝兩個依賴的包。
2：配置數據庫的連接：app.config[‘SQLALCHEMY_DATABASE_URI’] = “mysql://root:[email protected]:3306/test39”
3：關閉數據庫的跟蹤：app.config[‘SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS’] = False
4：開啟輸出sql語句：app.config[‘SQLALCHEMY_ECHO’] = True
5：兩種處理python2和python3的名字不一致問題。
from flask import Flask from flask_restful import Api, Resource from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy #import pymysql #pymysql.install_as_MySQLdb() """ python2中數據庫客戶端： MySqldb python3中數據庫客戶端：pymysql 解決方案一：讓python2和python3的包進行轉換。 import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb() 方案二：表示隻使用python3的包，不使用python2的包 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test39" """ app = Flask(__name__) db = SQLAlchemy(app) #創建一個對象，設置名為db # app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://賬號:密碼@數據庫ip地址:端口號/數據庫名" app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test39" # app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = {} # 關閉數據庫修改跟蹤操作[提高性能]，可以設置為True，這樣可以跟蹤操作： app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False # 開啟輸出底層執行的sql語句 app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True # 開啟數據庫的自動提交功能[一般不使用] app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True @app.route('/') def hello_word(): return "hello, word" if __name__ == '__main__': print(app.url_map) app.run(host='0.0.0.0', port= 8000, debug=True)
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) db = SQLAlchemy(app) #創建一個對象，設置名為db #建立數據庫連接 #app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://賬號:密碼@數據庫ip地址:端口號/數據庫名" app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test39" 驗證是否連接成功 @app.route('/') def hello_word(): engine = db.get_engine() conn = engine.connect() conn.close() #跟open函數一樣，可以用with語句 #with engine.connect() as conn: # result = conn.execute('select 1') #這兩步打開數據庫並且創建表 # print (result.fetchone()) #打印一條數據 return "hello, word" 創建模型並進行數據增刪改查 #創建orm模型--- class mmm(db.Model): __tablename__ = 'mmm' # 設置表名 id = db.Column(db.Integer,primary_key,autoincreament) title = db.Column(db.string(200),nullable=Flase) content = db.Column(db.Text,nullable=Flase) db.create_all() # 刪除所有繼承自db.Model的表 # db.drop_all() # 創建所有繼承自db.Model的表 #db.create_all() 數據操作——增刪改查 1：給模型對象設置數據 可以通過 初始化參數 或者 賦值屬性 兩種方式 2：session.add(模型對象) 添加單條數據到會話中, session.add_all(列表) 添加多條數據到會話中 3：sqlalchemy 會 自動創建事務, 並將數據操作包含在事務中, 提交會話時就會提交事務，事務提交失敗會自動回滾。 @app.route('/mmm") def mmm_view(): #1. 添加數據 # sql語句為 insert table mmm value （xxx），這裡不用 #之前創建瞭mmm類對象，所以直接調用即可 article = mmm（title= "",content=""） #數據添加 db.session.add(article) #數據提交 db.session.commit() #最後進行返回操作 return "數據操作成功" #2.查詢數據 # filter_by() 返回一個類列表的對象 artice = mmm.query.filter_by(id=1)[0] #進行查詢，根據誰進行查詢,必須用 []將值取出來 print（artice.title） #將id為1的title取出來 return "數據操作成功" #3.修改數據 artice = mmm.query.filter_by(id=1)[0] artice.content = "xxx" #將id為一的content的數據改成xxx #修改數據的進行數據提交 db.session.commit return "數據操作成功" #4.刪除數據 mmm.query.filter_by(id=1).delete() db.session.commit() return "數據操作成功"
表關系：
表之間的關系存在三種：
一對一，一對多，多對多，而SQLAlchemy中的ORM也可以模擬這三種關系，因為一對一其實在SQLAlchemy中底層是通過一對多的方式模擬的，所以先看一下一對多的關系：
外鍵：
在mysql中，外鍵可以讓表之間的關系更加緊密，而SQLAlchemy同樣也支持外鍵，通過foreignkey類來實現，並且可以指定表的外鍵約束。
class user(db.Model):
__tablename__ = 'mmm' # 設置表名
id = db.Column(db.Integer,primary_key,autoincreament)
username = db.Column(db.string(200),nullable=)
class Article(db.Model):
__tablename__ = 'ggg' # 設置表名
id = db.Column(db.Integer,primary_key,autoincreament)
title = db.Column(db.string(200),nullable=Flase)
content = db.Column(db.Text,nullable=Flase)
#外鍵
#1.外鍵的數據類型一定要看所引用的字段類型，要一樣
#2. db.Foreignkey("表名. 字段名")
#3.外鍵是屬於數據庫層面的，不推薦直接在ORM直接使用
author_id = db.Column(db.Integer,db.Foreignkey("user.id"))
#relationship
#1.第一個參數是模型的名字，必須要和模型的名字一致
#2.backref（bsck reference）：代表反向引用，代表對方訪問我的時候的字段名稱
author = db.relationship("user",backref="articles")
#一對一：
# db.backref
#1. 在反向引用的時候，如果需要傳遞一些其他的參數，那麼就需要用到這個函數，否則不需要使用，隻要在relationship的backref參數上，設置反向引用的名稱就可以瞭。
#2. uselist=Flase ：代表反向引用的名稱就可以瞭
user = db.relationship("User",backref=db.backref("extension",uselist=Flase))
flask——Migrate插件
在實際的開發環境中，經常會發生數據庫修改的行為。一般我們修改數據庫不會直接手動的去修改，而是去修改ORM對應的模型，然後再把模型映射到數據庫中。這時候如果有一個工具能專門做這種事情，就顯得非常有用瞭，而flask-migrate就是做這個事情的。flask-migrate是基於Alembic進行的一個封裝，並集成到Flask中，而所有的遷移操作其實都是Alembic做的，他能跟蹤模型的變化，並將變化映射到數據庫中。
使用Flask-Migrate需要安裝，命令如下：
pip install flask-migrate
一、基本用法
要讓Flask-Migrate能夠管理app中的數據庫，需要使用Migrate(app,db)來綁定app和數據庫。假如現在有以下app文件：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from constants import DB_URI
from flask_migrate import Migrate
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = DB_URI
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
db = SQLAlchemy(app)
# 綁定app和數據庫
migrate = Migrate(app,db)
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
username = db.Column(db.String(20))
addresses = db.relationship('Address',backref='user')
class Address(db.Model):
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
email_address = db.Column(db.String(50))
user_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey('user.id'))
db.create_all()
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
之後，就可以在命令行中映射ORM瞭。首先需要初始化一個遷移文件夾：
flask db init
然後再把當前的模型添加到遷移文件中：
flask db migrate
最後再把遷移文件中對應的數據庫操作，真正的映射到數據庫中：
flask db upgrade
二、項目重構：
現在是所有代碼都寫在一個文件中，這樣會導致文件會越來越亂。所以進行一下項目重構，設置為以下的目錄結構：
以下對各個文件的作用進行解釋。
constants.py文件：
常量文件，用來存放數據庫配置。
# constants.py
HOSTNAME = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'xt_flask_migrate'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root'
DB_URI = 'mysql+mysqldb://{}:{}@{}:{}/{}'.format(USERNAME,PASSWORD,HOSTNAME,PORT,DATABASE)
ext.py文件：
把db變量放到一個單獨的文件，而不是放在主app文件。這樣做的目的是為瞭在大型項目中如果db被多個模型文件引用的話，會造成from your_app import db這樣的方式，但是往往也在your_app.py中也會引入模型文件定義的類，這就造成瞭循環引用。所以最好的辦法是把它放在不依賴其他模塊的獨立文件中。
# ext.py from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy()
models.py文件：
模型文件，用來存放所有的模型，並且註意，因為這裡使用的是flask-script的方式進行模型和表的映射，因此不需要使用db.create_all()的方式創建數據庫。
# models.py
from ext import db
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
username = db.Column(db.String(50))
addresses = db.relationship('Address',backref='user')
def __init__(self,username):
self.username = username
class Address(db.Model):
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
email_address = db.Column(db.String(50))
user_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey('user.id'))
def __init__(self,email_address):
self.email_address = email_address
app.py文件：
這個是主app文件，運行文件。並且因為db被放到另外一個文件中，所以使用db.init_app(app)的方式來綁定數據庫。
# app.py
from flask import Flask
from ext import db
app = Flask(__name__)
db.init_app(app)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
三、遷移命令：
通過以上項目重構後，後續我們就隻要通過以下三個命令即可完成遷移操作瞭。
在命令行中映射ORM瞭。首先需要初始化一個遷移文件夾：
flask db init
然後再把當前的模型添加到遷移文件中：
flask db migrate
最後再把遷移文件中對應的數據庫操作，真正的映射到數據庫中：
flask db upgrade
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