flask操作数据库插件Flask-SQLAlchemy的使用
1、ORM 框架
Web 开发中，一个重要的组成部分便是数据库了。Web 程序中最常用的莫过于关系型数据库了，也称 SQL 数据库。另外，文档数据库（如 mongodb）、键值对数据库（如 redis）近几年也逐渐在 web 开发中流行起来，我们习惯把这两种数据库称为 NoSQL 数据库。
大多数的关系型数据库引擎（比如 MySQL、Postgres 和 SQLite）都有对应的 Python 包。在这里，我们不直接使用这些数据库引擎提供的 Python 包，而是使用对象关系映射（Object-Relational Mapper, ORM）框架，它将低层的数据库操作指令抽象成高层的面向对象操作。也就是说，如果我们直接使用数据库引擎，我们就要写 SQL 操作语句，但是，如果我们使用了 ORM 框架，我们对诸如表、文档此类的数据库实体就可以简化成对 Python 对象的操作。
Python 中最广泛使用的 ORM 框架是 SQLAlchemy，它是一个很强大的关系型数据库框架，不仅支持高层的 ORM，也支持使用低层的 SQL 操作，另外，它也支持多种数据库引擎，如 MySQL、Postgres 和 SQLite 等
2、Flask-SQLAlchemy
在 Flask 中，为了简化配置和操作，我们使用的 ORM 框架是 Flask-SQLAlchemy，这个 Flask 扩展封装了 SQLAlchemy 框架。在 Flask-SQLAlchemy 中，数据库使用 URL 指定，下表列出了常见的数据库引擎和对应的 URL
上面的表格中，username 和 password 表示登录数据库的用户名和密码，hostname 表示 SQL 服务所在的主机，可以是本地主机（localhost）也可以是远程服务器，database 表示要使用的数据库。有一点需要注意的是，SQLite 数据库不需要使用服务器，它使用硬盘上的文件名作为 database。
3、一个最小的应用
创建数据库
首先，我们使用 pip 安装 Flask-SQLAlchemy:
pip install flask-sqlalchemy
接下来，我们配置一个简单的 SQLite 数据库：
$ cat app.py
# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///db/users.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class User(db.Model):
"""定义数据模型"""
__tablename__ = 'users'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True)
email = db.Column(db.String(120), unique=True)
def __init__(self, username, email):
self.username = username
self.email = email
def __repr__(self):
return '<User %r>' % self.username这里有几点需要注意的是：
- app 应用配置项 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 指定了 SQLAlchemy 所要操作的数据库，这里我们使用的是 SQLite，数据库 URL 以 sqlite:/// 开头，后面的 db/users.db 表示数据库文件存放在当前目录的 db 子目录中的 users.db 文件。当然，你也可以使用绝对路径，如 /tmp/users.db 等。
- db 对象是 SQLAlchemy 类的实例，表示程序使用的数据库。
- 我们定义的 User 模型必须继承自 db.Model，这里的模型其实就对应着数据库中的表。其中，类变量__tablename__ 定义了在数据库中使用的表名，如果该变量没有被定义，Flask-SQLAlchemy 会使用一个默认名字。
接着，我们创建表和数据库。为此，我们先在当前目录创建 db 子目录和新建一个 users.db 文件，然后在交互式 Python shell 中导入 db 对象并调用 SQLAlchemy 类的 create_all() 方法：
$ mkdir db $ python >>> from app import db >>> db.create_all()
我们验证一下，”users” 表是否创建成功：
$ sqlite3 db/users.db # 打开数据库文件
SQLite version 3.8.10.2 2015-05-20 18:17:19
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .schema users # 查看 "user" 表的 schema
CREATE TABLE users (
id INTEGER NOT NULL,
username VARCHAR(80),
email VARCHAR(120),
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE (username),
UNIQUE (email)
);插入数据
我们创建一些用户，通过使用 db.session.add()来添加数据：
@app.route('/adduser')
def add_user():
user1 = User('ethan', 'ethan@example.com')
user2 = User('admin', 'admin@example.com')
user3 = User('guest', 'guest@example.com')
user4 = User('joe', 'joe@example.com')
user5 = User('michael', 'michael@example.com')
db.session.add(user1)
db.session.add(user2)
db.session.add(user3)
db.session.add(user4)
db.session.add(user5)
db.session.commit()
return "<p>add succssfully!"这里有一点要注意的是，我们在将数据添加到会话后，在最后要记得调用 db.session.commit() 提交事务，这样，数据才会被写入到数据库。
查询数据
查询数据主要是用 query 接口，例如 all() 方法返回所有数据，filter_by() 方法对查询结果进行过滤，参数是键值对，filter 方法也可以对结果进行过滤，但参数是布尔表达式，详细的介绍请查看这里。
>>> from app import User >>> users = User.query.all() >>> users [<User u'ethan'>, <User u'admin'>, <User u'guest'>, <User u'joe'>, <User u'michael'>] >>> >>> user = User.query.filter_by(username='joe').first() >>> user <User u'joe'> >>> user.email u'joe@example.com' >>> >>> user = User.query.filter(User.username=='ethan').first() >>> user <User u'ethan'>
如果我们想查看 SQLAlchemy 为查询生成的原生 SQL 语句，只需要把 query 对象转化成字符串：
>>> str(User.query.filter_by(username='guest')) 'SELECT users.id AS users_id, users.username AS users_username, users.email AS users_email \nFROM users \nWHERE users.username = :username_1'
分页方法
分页方法可以采用 limit() 和 offset() 方法，比如从第 3 条记录开始取(注意是从 0 开开始算起)，并最多取 1 条记录，可以这样：
users = User.query.limit(1).offset(3)
更新数据
更新数据也用 add() 方法，如果存在要更新的对象，SQLAlchemy 就更新该对象而不是添加。
>>> from app import db >>> from app import User >>> >>> admin = User.query.filter_by(username='admin').first() >>> >>> admin.email = 'admin@hotmail.com' >>> db.session.add(admin) >>> db.session.commit() >>> >>> admin = User.query.filter_by(username='admin').first() >>> admin.email u'admin@hotmail.com'
删除数据
删除数据用 delete() 方法，同样要记得 delete 数据后，要调用 commit() 提交事务：
>>> from app import db >>> from app import User >>> >>> admin = User.query.filter_by(username='admin').first() >>> db.session.delete(admin) >>> db.session.commit()
到此这篇关于flask操作数据库插件Flask-SQLAlchemy的使用的文章就介绍到这了,更多相关Flask-Sqlalchemy 使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
在django中,类的属性可以直接在实例化对象或类中调用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2024-10-10
这篇文章主要介绍了python中的元组与列表及元组的更改，元组是由一对方括号构成的序列。列表创建后，可以根据自己的需要改变他的内容，下面更多详细内容，需要的小伙伴可以参考一下2022-03-03
类提供了一种组合数据和功能的方法，今天通过本文给大家分享Python3.8官网文档之类的基础语法阅读知识，感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧2021-09-09
这篇文章主要介绍了Spark处理数据排序问题如何避免OOM,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-05-05
这篇文章主要介绍了python基础之set集合详解,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python的小伙伴们有很好地帮助,需要的朋友可以参考下2021-09-09
这篇文章主要介绍了Python OpenCV 使用滑动条来调整函数参数的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-07-07
在财务票据中,中文大写金额被广泛使用以防止篡改,但在数据处理时,我们需要将其转换为阿拉伯数字形式,下面我们就来看看如何使用Python实现这一转换吧2025-08-08
本地部署Python Flask并搭建web问答应用程序框架实现远程访问的操作方法
Flask是一个Python编写的Web微框架，使用Python语言快速实现一个网站或Web服务，本期教程我们使用Python Flask搭建一个web问答应用程序框架，并结合cpolar内网穿透工具将我们的应用程序发布到公共网络上，实现可多人远程进入到该web应用程序访问,需要的朋友可以参考下2023-12-12
本文介绍了Python内置的pathlib模块,用于更简洁地处理文件系统路径,通过示例展示了Path类的方法,如获取文件名、前缀和后缀、文件夹路径、文件详细信息、检查文件存在性、遍历目录等,感兴趣的可以了解一下2025-11-11
PyQtGraph建立在Qt QGraphicsScene的原生库，可提供更好更高性能绘图能力，特别是对于实时数据，可以提供交互性和使用Qt图形小部件轻松自定义绘图的能力。本文就来解释一下pyqtgraph的用法，需要的可以收藏一下2022-12-12
最新评论