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Flask-Sqlalchemy的基本使用详解_python

作者：一夜奈何梁山   更新时间： 2022-08-01 编程语言

一： 基本使用：

1：环境的安装：

pip install flask-sqlalchemy
pip install pymysql

2：组件初始化：

2.1： 基本的配置

1: 首先先安装两个依赖的包。
2：配置数据库的连接：app.config[‘SQLALCHEMY_DATABASE_URI’] = “mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39”
3：关闭数据库的跟踪：app.config[‘SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS’] = False
4：开启输出sql语句：app.config[‘SQLALCHEMY_ECHO’] = True
5：两种处理python2和python3的名字不一致问题。

from flask import Flask
from flask_restful import Api, Resource
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

"""
python2中数据库客户端： MySqldb
python3中数据库客户端：pymysql
解决方案一：让python2和python3的包进行转换。
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

方案二：表示只使用python3的包，不使用python2的包
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql+pymysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
"""

app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)

# app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://账号:密码@数据库ip地址:端口号/数据库名"
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
# app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = {}

# 关闭数据库修改跟踪操作[提高性能]：
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

# 开启输出底层执行的sql语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 开启数据库的自动提交功能[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：结合工厂方法进行配置：

1： 数据库配置信息存放在环境类中加载。
2：由于数据库对象和app对象不一定谁先创建，所以可以先创建数据库对象，等app对象创建之后再进行关联。
3：进行关联的函数是：数据库对象调用自己的init_app()方法。需要传入app对象。

settings中配置：

# 开发环境
class DevelopmentConfig(BaseConfig):
    """开发环境配置类"""
    DEBUG = True
    # SQL数据库连接信息
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:mysql@192.168.243.157:3306/test39"
    # 关闭数据库修改跟踪操作 【提高性能】
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
    # 开启输出底层执行sql语句
    SQLALCHEMY_ECHO = True

主模块：

from flask import Flask, make_response, Response, request, current_app
from settings import config_dict
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

# 延后加载
# 创建了数据库，此时数据库对象还没有跟app关联
db = SQLAlchemy()

# 定义一个工厂方法：
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)

    # 懒加载
    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：构建模型类：

  • 模型类必须继承 db.Model, 其中 db 指对应的组件对象
  • 表名默认为类名小写, 可以通过 __tablename__类属性 进行修改
  • 类属性对应字段, 必须是通过 db.Column() 创建的对象
  • 可以通过 create_all() 和 drop_all()方法 来创建和删除所有模型类对应的表
  • 注意点: 如果没有给对应字段的类属性设置default参数, 且添加数据时也没有给该字段赋值, 则 sqlalchemy会给该字段设置默认值 None

<模型类创建案例>

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


# 构建模型类  类->表  类属性->字段  实例对象->记录
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引


if __name__ == '__main__':
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()
    app.run(host="0.0.0.0", port=8000, debug=True)

二：数据操作：

1:增加数据：

1：给模型对象设置数据 可以通过 初始化参数 或者 赋值属性 两种方式
2：session.add(模型对象) 添加单条数据到会话中, session.add_all(列表) 添加多条数据到会话中
3：sqlalchemy 会 自动创建事务, 并将数据操作包含在事务中, 提交会话时就会提交事务，事务提交失败会自动回滚。

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


# 构建模型类
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():
    """增加数据"""

    # 1.创建模型对象
    user1 = User(name='zs', age=20)
    # user1.name = 'zs'
    # user1.age = 20

    # 2.将模型对象添加到会话中
    db.session.add(user1)
    # 添加多条记录
    # db.session.add_all([user1, user2, user3])

    # 3.提交会话 (会提交事务)
    # sqlalchemy会自动创建隐式事务
    # 事务失败会自动回滚
    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：查询数据：

1:数据的准备工作：

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 配置数据库连接
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
# 配置取消数据库跟踪
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
# 配置数据库输出SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
# 创建数据库对象
db = SQLAlchemy(app)

class User(db.Model):
    # 指定表名：默认使用类名小写
    __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__':
    # 删除所有表
    # db.drop_all()
    # # 创建所有表
    # db.create_all()
    # # 添加测试数据
    # user1 = User(name='wang', email='wang@163.com', age=20)
    # user2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', age=33)
    # user3 = User(name='chen', email='chen@126.com', age=23)
    # user4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', age=29)
    # user5 = User(name='tang', email='tang@itheima.com', age=25)
    # user6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', age=25)
    # user7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', age=23)
    # user8 = User(name='liu', email='liu@itheima.com', age=30)
    # user9 = User(name='li', email='li@163.com', age=28)
    # user10 = User(name='sun', email='sun@163.com', age=26)
    #
    # # 一次添加多条数据
    # 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：进行查询操作：

	# 1:查询所有的用户数据：
    users = User.query.all()
    print(type(users))
    print(users)

    # 2:查询一共有多少个用户：
    count = User.query.count()
    print("一共有{}个人".format(count))

    # 3:查询第一个用户信息：
    user1 = User.query.first()
    print("第一个用户的信息是：{}".format(user1))

    # 4:查询id为4的三种方式：
    #<方案一>：根据id查询，返回模型类对象
    user4 = User.query.get(4)
    print("第四个用户的信息是{}".format(user4))

    # <方案二>：等值过滤器 关键字实参设置字段值  返回BaseQuery对象
    user4 = User.query.filter_by(id=4).first()
    print("第四个用户的信息是{}".format(user4))

    # <方案三>：使用复杂过滤器，返回BaseQuery对象
    user4 = User.query.filter(User.id == 4).first()
    print("第四个用户的信息是{}".format(user4))

    # 5:查询用户名字，开始，结尾，包含n的用户
    user = User.query.filter(User.name.startswith('n')).all()
    print("名字以n开头的用户{}".format(user))
    user = User.query.filter(User.name.endswith("n")).all()
    print("名字以n结尾的用户{}".format(user))
    user = User.query.filter(User.name.contains("n")).all()
    print("名字中包含n的用户：{}".format(user))

    # 6:查询名字和邮箱都以li开头的所有用户[2种方式]
    users = User.query.filter(User.name.startswith('li'), User.email.startswith('li')).all()
    print("查询名字和邮箱都以li开头的所有用户：{}".format(users))

    users = User.query.filter(and_(User.name.startswith('li'), User.email.startswith('li'))).all()
    print("查询名字和邮箱都以li开头的所有用户：{}".format(users))

    # 7：查询age是25或者email以com结尾的所有用户
    users = User.query.filter(or_(User.age==25, User.email.endswith('com'))).all()
    print("age是25或者email以com结尾的所有用户 : {}".format(users))

    # 8: 查询名字不等于wang的所有用户
    users = User.query.filter(User.name != "wang").all()
    print("名字不等于wang的所有用户： {}".format(users))
    users= User.query.filter(not_(User.name=="wang")).all()
    print("名字不等于wang的所有用户： {}".format(users))

    # 9: 查询id是[1, 3, 5, 7, 9]的用户
    users = User.query.filter(User.id.in_([1, 3, 5, 7, 9])).all()
    print("id是[1, 3, 5, 7, 9]的用户: {}".format(users))

    # 10：所有用户先按年龄从小到大, 再按id从大到小排序, 取前5个
    users = User.query.order_by(User.age, User.id.desc()).limit(5).all()
    print("所有用户先按年龄从小到大, 再按id从大到小排序, 取前5个: {}".format(users))

# 11:查询年龄从小到大第2-5位的数据
    users = User.query.order_by(User.age).offset(1).limit(4).all()
    print("查询年龄从小到大第2-5位的数据: {}".format(users))

    # 12: 分页查询, 每页3个, 查询第2页的数据  paginate(页码, 每页条数)
    pn = User.query.paginate(2, 3)
    print("总页数是：", pn.pages)
    print("当前页：", pn.page)
    print("当前页的数据：", pn.items)
    print("当前页的总条数", pn.total)

    # 13: 查询每个年龄段的人数：(分组聚合)
    data = db.session.query(User.age, func.count(User.id)).group_by(User.age).all()
    for item in data:
        print(item[0], item[1])
    # 注意可以给列起别名，但是windows下会报错，linux下不会报错。
    # 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)  # 建议通过label()方法给字段起别名, 以属性方式获取数据

    # 14：只查询所有人的姓名和邮箱,这种相当于全表查询，效率非常低。
    data = db.session.query(User.name, User.email).all()
    for item in data:
        print(item.name, item.email)

    # 15：优化查询
    data = User.query.options(load_only(User.name, User.email)).all()
    for item in data:
        print(item.name, item.email)
    return "index"

3：修改数据：

1: 推荐采用方案二：
2: 一条语句, 被网络IO影响程度低, 执行效率更高
3：查询和更新在一条语句中完成, 单条SQL具有原子性, 不会出现更新丢失问题
4：会对满足过滤条件的所有记录进行更新, 可以实现批量更新处理

方案一：先查询再更新：

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


# 构建模型类  商品表
class Goods(db.Model):
    __tablename__ = 't_good'  # 设置表名
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键
    name = db.Column(db.String(20), unique=True)  # 商品名称
    count = db.Column(db.Integer)  # 剩余数量


@app.route('/')
def purchase():
    """购买商品"""

    # 更新方式1: 先查询后更新
    # 缺点: 并发情况下, 容易出现更新丢失问题 (Lost Update)
    # 1.执行查询语句, 获取目标模型对象
    goods = Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').first()
    # 2.对模型对象的属性进行赋值 (更新数据)
    goods.count = goods.count - 1
    # 3.提交会话
    db.session.commit()

    return "index"


if __name__ == '__main__':
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()

    # 添加一条测试数据
    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：配合查询过滤器filter() 和 更新执行器update() 进行数据更新

  Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').update({'count': Goods.count - 1})
    db.session.commit()

4：删除数据：

方案一：

 # 方式1: 先查后删除
    goods = Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').first()
    # 删除数据
    db.session.delete(goods)
    # 提交会话 增删改都要提交会话
    db.session.commit()

方案二：

# 方式2: delete子查询
    Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').delete()
    # 提交会话
    db.session.commit()

三：高级机制：

1：刷新数据：

1：Session 被设计为数据操作的执行者, 会先将操作产生的数据保存到内存中。
2: 在执行 flush刷新操作 后, 数据操作才会同步到数据库中。
3：隐式刷新操作：1：提交会话 2：查询操作（包括更新和删除中的子查询）。
4：手动刷新：session.flush()

刷新机制的理解：

答：刷新机制就是通过事务，将SQl语句执行一遍，然后将执行结果存储在变量中，但是数据库做回滚操作。导致变量中有了新值，但是数据库却没有改变。

 	goods = Goods(name='方便面', count=20)
    db.session.add(goods)
    # 主动执行flush操作, 立即执行SQL操作(数据库同步)
    print(goods.id)  # 此时是None
    db.session.flush()
	print(goods.id) # 此时是1
    # Goods.query.count()  # 查询操作会自动执行flush操作
    db.session.commit()  # 提交会话会自动执行flush操作

2：多表查询：

2.1：外键关联查询：

生成主表对象后，必须刷新数据库，否则后面无法使用主表对象的属性。

1：主从表的定义：

# 用户表  一   一个用户可以有多个地址
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)  # 定义外键

2：添加关联数据：

def index():
    """添加并关联数据"""

    user1 = User(name='张三')
    db.session.add(user1)
    db.session.flush()  # 必须刷新，不然后面的user1.id是None
    adr1 = Address(detail='中关村3号', user_id=user1.id)
    adr2 = Address(detail='华强北5号', user_id=user1.id)
    db.session.add_all([adr1, adr2])
    db.session.commit()
    return "index"

3：关联查询：

# 1.先根据姓名查找到主表主键
    user1 = User.query.filter_by(name='张三').first()

    # 2.再根据主键到从表查询关联地址
    adrs = Address.query.filter_by(user_id=user1.id).all()
    for adr in adrs:
        print(adr.detail)

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41341757/article/details/109462158

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