Flask-Sqlalchemy的基本使用詳解
一： 基本使用：
1：環境的安裝：
pip install flask-sqlalchemy pip install pymysql
2：組件初始化：
2.1： 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) # 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://root:[email protected]:3306/test39" # app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = {} # 關閉數據庫修改跟蹤操作[提高性能]： 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)
2.2：結合工廠方法進行配置：
1： 數據庫配置信息存放在環境類中加載。
2：由於數據庫對象和app對象不一定誰先創建，所以可以先創建數據庫對象，等app對象創建之後再進行關聯。
3：進行關聯的函數是：數據庫對象調用自己的init_app()方法。需要傳入app對象。
settings中配置：
# 開發環境
class DevelopmentConfig(BaseConfig):
"""開發環境配置類"""
DEBUG = True
# SQL數據庫連接信息
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test39"
# 關閉數據庫修改跟蹤操作 【提高性能】
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
# 開啟輸出底層執行sql語句
SQLALCHEMY_ECHO = True
主模塊：
from flask import Flask, make_response, Response, request, current_app
from settings import config_dict
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# 延後加載
# 創建瞭數據庫，此時數據庫對象還沒有跟app關聯
db = SQLAlchemy()
# 定義一個工廠方法：
def create_app(config_name):
app = Flask(__name__)
config_class = config_dict[config_name]
app.config.from_object(config_class)
app.config.from_envvar('CONFIG', silent=True)
# 懶加載
db.init_app(app)
return app
app = create_app("dev")
@app.route('/login')
def login():
return ""
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=True)
3：構建模型類：
- 模型類必須繼承 db.Model, 其中 db 指對應的組件對象
- 表名默認為類名小寫, 可以通過 __tablename__類屬性 進行修改
- 類屬性對應字段, 必須是通過 db.Column() 創建的對象
- 可以通過 create_all() 和 drop_all()方法 來創建和刪除所有模型類對應的表
- 註意點: 如果沒有給對應字段的類屬性設置default參數, 且添加數據時也沒有給該字段賦值, 則 sqlalchemy會給該字段設置默認值 None
<模型類創建案例>
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) # 相關配置 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:[email protected]:3306/test39" app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True # 創建組件對象 db = SQLAlchemy(app) # 構建模型類 類->表 類屬性->字段 實例對象->記錄 class User(db.Model): __tablename__ = 't_user' # 設置表名, 表名默認為類名小寫 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) # 設置主鍵, 默認自增 name = db.Column('username', db.String(20), unique=True) # 設置字段名 和 唯一約束 age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True) # 設置默認值約束 和 索引 if __name__ == '__main__': # 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() app.run(host="0.0.0.0", port=8000, debug=True)
二：數據操作：
1:增加數據：
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。
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) # 相關配置 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:[email protected]:3306/test39" app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True # 創建組件對象 db = SQLAlchemy(app) # 構建模型類 class User(db.Model): __tablename__ = 't_user' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column('username', db.String(20), unique=True) age = db.Column(db.Integer, index=True) @app.route('/') def index(): """增加數據""" # 1.創建模型對象 user1 = User(name='zs', age=20) # user1.name = 'zs' # user1.age = 20 # 2.將模型對象添加到會話中 db.session.add(user1) # 添加多條記錄 # db.session.add_all([user1, user2, user3]) # 3.提交會話 (會提交事務) # sqlalchemy會自動創建隱式事務 # 事務失敗會自動回滾 db.session.commit() return "index" if __name__ == '__main__': db.drop_all() db.create_all() app.run(host="0.0.0.0", port=8000, debug=True)
2：查詢數據：
1:數據的準備工作：
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) # 配置數據庫連接 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:[email protected]:3306/test39" # 配置取消數據庫跟蹤 app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False # 配置數據庫輸出SQL語句 app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True # 創建數據庫對象 db = SQLAlchemy(app) class User(db.Model): # 指定表名：默認使用類名小寫 __tablename__ = "users" id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(64)) email = db.Column(db.String(64)) age = db.Column(db.Integer) def __repr__(self): return "(%s, %s, %s, %s)"%(self.id, self.name, self.email, self.age) if __name__ == '__main__': # 刪除所有表 # db.drop_all() # # 創建所有表 # db.create_all() # # 添加測試數據 # user1 = User(name='wang', email='[email protected]', age=20) # user2 = User(name='zhang', email='[email protected]', age=33) # user3 = User(name='chen', email='[email protected]', age=23) # user4 = User(name='zhou', email='[email protected]', age=29) # user5 = User(name='tang', email='[email protected]', age=25) # user6 = User(name='wu', email='[email protected]', age=25) # user7 = User(name='qian', email='[email protected]', age=23) # user8 = User(name='liu', email='[email protected]', age=30) # user9 = User(name='li', email='[email protected]', age=28) # user10 = User(name='sun', email='[email protected]', age=26) # # # 一次添加多條數據 # db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5, user6, user7, user8, user9, user10]) # db.session.commit() app.run(host="0.0.0.0",port=8000, debug=True)
2：進行查詢操作：
# 1:查詢所有的用戶數據：
users = User.query.all()
print(type(users))
print(users)
# 2:查詢一共有多少個用戶：
count = User.query.count()
print("一共有{}個人".format(count))
# 3:查詢第一個用戶信息：
user1 = User.query.first()
print("第一個用戶的信息是：{}".format(user1))
# 4:查詢id為4的三種方式：
#<方案一>：根據id查詢，返回模型類對象
user4 = User.query.get(4)
print("第四個用戶的信息是{}".format(user4))
# <方案二>：等值過濾器 關鍵字實參設置字段值 返回BaseQuery對象
user4 = User.query.filter_by(id=4).first()
print("第四個用戶的信息是{}".format(user4))
# <方案三>：使用復雜過濾器，返回BaseQuery對象
user4 = User.query.filter(User.id == 4).first()
print("第四個用戶的信息是{}".format(user4))
# 5:查詢用戶名字，開始，結尾，包含n的用戶
user = User.query.filter(User.name.startswith('n')).all()
print("名字以n開頭的用戶{}".format(user))
user = User.query.filter(User.name.endswith("n")).all()
print("名字以n結尾的用戶{}".format(user))
user = User.query.filter(User.name.contains("n")).all()
print("名字中包含n的用戶：{}".format(user))
# 6:查詢名字和郵箱都以li開頭的所有用戶[2種方式]
users = User.query.filter(User.name.startswith('li'), User.email.startswith('li')).all()
print("查詢名字和郵箱都以li開頭的所有用戶：{}".format(users))
users = User.query.filter(and_(User.name.startswith('li'), User.email.startswith('li'))).all()
print("查詢名字和郵箱都以li開頭的所有用戶：{}".format(users))
# 7：查詢age是25或者email以com結尾的所有用戶
users = User.query.filter(or_(User.age==25, User.email.endswith('com'))).all()
print("age是25或者email以com結尾的所有用戶 : {}".format(users))
# 8: 查詢名字不等於wang的所有用戶
users = User.query.filter(User.name != "wang").all()
print("名字不等於wang的所有用戶： {}".format(users))
users= User.query.filter(not_(User.name=="wang")).all()
print("名字不等於wang的所有用戶： {}".format(users))
# 9: 查詢id是[1, 3, 5, 7, 9]的用戶
users = User.query.filter(User.id.in_([1, 3, 5, 7, 9])).all()
print("id是[1, 3, 5, 7, 9]的用戶: {}".format(users))
# 10：所有用戶先按年齡從小到大, 再按id從大到小排序, 取前5個
users = User.query.order_by(User.age, User.id.desc()).limit(5).all()
print("所有用戶先按年齡從小到大, 再按id從大到小排序, 取前5個: {}".format(users))
# 11:查詢年齡從小到大第2-5位的數據
users = User.query.order_by(User.age).offset(1).limit(4).all()
print("查詢年齡從小到大第2-5位的數據: {}".format(users))
# 12: 分頁查詢, 每頁3個, 查詢第2頁的數據 paginate(頁碼, 每頁條數)
pn = User.query.paginate(2, 3)
print("總頁數是：", pn.pages)
print("當前頁：", pn.page)
print("當前頁的數據：", pn.items)
print("當前頁的總條數", pn.total)
# 13: 查詢每個年齡段的人數：(分組聚合)
data = db.session.query(User.age, func.count(User.id)).group_by(User.age).all()
for item in data:
print(item[0], item[1])
# 註意可以給列起別名，但是windows下會報錯，linux下不會報錯。
# data = db.session.query(User.age, func.count(User.id).label("count")).group_by(User.age).all()
# for item in data:
# # print(item[0], item[1])
# print(item.age, item.count) # 建議通過label()方法給字段起別名, 以屬性方式獲取數據
# 14：隻查詢所有人的姓名和郵箱,這種相當於全表查詢，效率非常低。
data = db.session.query(User.name, User.email).all()
for item in data:
print(item.name, item.email)
# 15：優化查詢
data = User.query.options(load_only(User.name, User.email)).all()
for item in data:
print(item.name, item.email)
return "index"
3：修改數據：
1: 推薦采用方案二：
2: 一條語句, 被網絡IO影響程度低, 執行效率更高
3：查詢和更新在一條語句中完成, 單條SQL具有原子性, 不會出現更新丟失問題
4：會對滿足過濾條件的所有記錄進行更新, 可以實現批量更新處理
方案一：先查詢再更新：
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) # 相關配置 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:[email protected]:3306/test39" app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True # 創建組件對象 db = SQLAlchemy(app) # 構建模型類 商品表 class Goods(db.Model): __tablename__ = 't_good' # 設置表名 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) # 設置主鍵 name = db.Column(db.String(20), unique=True) # 商品名稱 count = db.Column(db.Integer) # 剩餘數量 @app.route('/') def purchase(): """購買商品""" # 更新方式1: 先查詢後更新 # 缺點: 並發情況下, 容易出現更新丟失問題 (Lost Update) # 1.執行查詢語句, 獲取目標模型對象 goods = Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').first() # 2.對模型對象的屬性進行賦值 (更新數據) goods.count = goods.count - 1 # 3.提交會話 db.session.commit() return "index" if __name__ == '__main__': # 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() # 添加一條測試數據 goods = Goods(name='方便面', count=1) db.session.add(goods) db.session.commit() app.run(host="0.0.0.0", port=8000, debug=True)
方案二：配合查詢過濾器filter() 和 更新執行器update() 進行數據更新
Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').update({'count': Goods.count - 1})
db.session.commit()
4：刪除數據：
方案一：
# 方式1: 先查後刪除
goods = Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').first()
# 刪除數據
db.session.delete(goods)
# 提交會話 增刪改都要提交會話
db.session.commit()
方案二：
# 方式2: delete子查詢
Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').delete()
# 提交會話
db.session.commit()
三：高級機制：
1：刷新數據：
1：Session 被設計為數據操作的執行者, 會先將操作產生的數據保存到內存中。
2: 在執行 flush刷新操作 後, 數據操作才會同步到數據庫中。
3：隱式刷新操作：1：提交會話 2：查詢操作（包括更新和刪除中的子查詢）。
4：手動刷新：session.flush()
刷新機制的理解：
答：刷新機制就是通過事務，將SQl語句執行一遍，然後將執行結果存儲在變量中，但是數據庫做回滾操作。導致變量中有瞭新值，但是數據庫卻沒有改變。
goods = Goods(name='方便面', count=20)
db.session.add(goods)
# 主動執行flush操作, 立即執行SQL操作(數據庫同步)
print(goods.id) # 此時是None
db.session.flush()
print(goods.id) # 此時是1
# Goods.query.count() # 查詢操作會自動執行flush操作
db.session.commit() # 提交會話會自動執行flush操作
2：多表查詢：
2.1：外鍵關聯查詢：
生成主表對象後，必須刷新數據庫，否則後面無法使用主表對象的屬性。
1：主從表的定義：
# 用戶表 一 一個用戶可以有多個地址
class User(db.Model):
__tablename__ = 't_user'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(20))
# 地址表 多
class Address(db.Model):
__tablename__ = 't_adr'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
detail = db.Column(db.String(20))
user_id = db.Column(db.Integer) # 定義外鍵
2：添加關聯數據：
def index():
"""添加並關聯數據"""
user1 = User(name='張三')
db.session.add(user1)
db.session.flush() # 必須刷新，不然後面的user1.id是None
adr1 = Address(detail='中關村3號', user_id=user1.id)
adr2 = Address(detail='華強北5號', user_id=user1.id)
db.session.add_all([adr1, adr2])
db.session.commit()
return "index"
3：關聯查詢：
# 1.先根據姓名查找到主表主鍵
user1 = User.query.filter_by(name='張三').first()
# 2.再根據主鍵到從表查詢關聯地址
adrs = Address.query.filter_by(user_id=user1.id).all()
for adr in adrs:
print(adr.detail)
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