Flask的Sqlalchemy怎么使用

本篇内容主要讲解“flask的sqlalchemy怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Flask的Sqlalchemy怎么使用”吧!

一： 基本使用：

1：环境的安装：

pip install flask-sqlalchemypip install pymysql

2：组件初始化：

基本的配置

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 Flaskfrom flask_restful import api, Resourcefrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyimport pymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()"""Python2中数据库客户端： MySqldbpython3中数据库客户端：pymysql解决方案一：让python2和python3的包进行转换。import pymysqlpymysql.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)

结合工厂方法进行配置：

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_appfrom settings import config_dictfrom 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 appapp = 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 Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = 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'] = Falseapp.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：

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 Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = 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'] = Falseapp.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：

数据的准备工作：

from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = 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)

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：

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 Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = 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'] = Falseapp.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：

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：

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。

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

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"

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)

到此，相信大家对“Flask的Sqlalchemy怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！