Flask-Sqlalchemy的基本使用详解
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)
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