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

到此這篇關於flask-SQLALchemy連接數據庫的實現示例的文章就介紹到這瞭,更多相關flask-SQLALchemy連接數據庫內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!

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