Flask-SQLAlchemy 数据库操作
关于Flask数据库
Flask中没有指定使用的数据库，可以自由选择不管你是使用关系型数据库，还是非关系型数据库都可以，不像django提供了orm 数据库抽象层，可以直接采用对象的方式操作数据库。但是为了开发效率，在开发Flask项目中我们一般会选择 SQLALchemy 来操作数据库，类似于Django的ORM。SQLALchemy实际上是对数据库的抽象，让开发者不直接使用sql语句做开发，而是通过Python对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升。
SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的ORM和底层的原生数据库的操作。为了简化配置和操作，我们使 Flask-SQLAlchemy，这个 Flask 扩展封装了 SQLAlchemy 框架。
安装 Flask-SQLAlchemy
pip install Flask-SQLAlchemy
要连接mysql数据库还需要安装flask-mysqldb
pip install flask-mysqldb
如果安装报下面错误
Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1
请先安装执行下面这条命令：（Linux）
sudo apt-get install mysql-server libmysqld-dev
示例：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:xxxxxx@127.0.0.1/flask01'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True # 追踪对象的修改并且发送信号
db = SQLAlchemy(app)
class User(db.Model):# SQLAlchemy 需要手动执行主键列，第一个参数是 字段类型，第二个参数是约束条件id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)name = db.Column(db.String(20),unique=True)
if __name__ == '__main__':with app.app_context(): # 添加应用上下文# 创建所有表db.create_all()1. 数据库连接配置
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/py'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True # 追踪对象的修改并且发送信号
db = SQLAlchemy(app)配置键说明：
| 配置键 | 说明 |
|---|---|
SQLALCHEMY_DATABASE_URI | 设置连接数据库<br>格式：mysql://username:password@server/db |
SQLALCHEMY_BINDS | 一个映射绑定 (bind) 键到 SQLAlchemy 连接 URIs 的字典。更多的信息请参阅 绑定多个数据库。 |
SQLALCHEMY_ECHO | 如果设置成 True，SQLAlchemy 将会记录所有 发送 标准输出(stderr)的语句，这对调试很有帮助。 |
SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES | 可以用于显式地禁用或者启用查询记录。查询记录 在调试或者测试模式下自动启用。更多信息请参阅 get_debug_queries()。 |
SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE | 可以用于显式地禁用支持原生的 unicode。这是 某些数据库适配器必须的（像在 Ubuntu 某些版本上 的 PostgreSQL），当使用不合适的指定无编码的数 据库 默认值时。 |
SQLALCHEMY_POOL_SIZE | 数据库连接池的大小、默认是数据库引擎的默认值 （通常是 5）。 |
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT | 指定数据库连接池的超时时间。默认是 10。 |
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE | 自动回收连接的秒数。这对 MySQL 是必须的，默认 情况下 MySQL 会自动移除闲置 8 小时或者以上的连 接。需要注意的是如果使用 MySQL 的话，Flask-SQLAlchemy 会自动地设置这个值为 2 小时。 |
SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW | 控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这 些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃。 |
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS | 如果设置成 True (默认情况)，Flask-SQLAlchemy 将 会追踪对象的修改并且发送信号。这需要额外的内 存，如果不必要的可以禁用它。 |
SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN | 每次请求结束后会自动提交数据库中的改动 |
数据库URI格式：
| 数据库 | URI格式 |
|---|---|
| MySQL | mysql://username:password@hostname/database |
| Postgres | postgresql://username:password@hostname/database |
| SQLite (Unix) | sqlite:////python/data/database |
| SQLite (Windows) | sqlite:///c:/db/data/database |
| Oracle | oracle://scott:tiger@127.0.1:1521/sidname |
字段说明： username:登录数据库的用户名 password:登录数据库的密码 hostname:服务器主机 ip，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
2. 模型类定义
字段类型：
| 类型名 | Python中类型 | 说明 |
|---|---|---|
| Integer | int | 普通整数，一般是32位 |
| SmallInteger | int | 小整数 |
| BigInteger | int或long | 大整数 |
| Float | float | 浮点数 |
| Numeric | decimal.Decimal | 普通整数，一般是32位 |
| String | str | 变长字符串 |
| Text | str | 变长字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化 |
| Unicode | unicode | 变长Unicode字符串 |
| UnicodeText | unicode | 变长Unicode字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化 |
| Boolean | bool | 布尔值 |
| Date | datetime.date | 时间 |
| Time | datetime.datetime | 日期和时间 |
| LargeBinary | str | 二进制文件 |
约束条件：
| 约束 | 说明 |
|---|---|
primary_key | 主键 |
unique | 唯一约束，True不允许重复 |
index | 索引，如果为True，为这列创建索引，提高查询效率 |
nullable | 空值，如果为True，允许有空值，如果为False，不允许有空值 |
default | 默认值 |
关系类型：
| 关系 | 说明 |
|---|---|
| One To Many(一对多) | 表示一对多的关系时，在子表类中通过 foreign key (外键)引用父表类，在父表类中通过 relationship() 方法来引用了表的类 |
| One To One(一对一) | 一对一是两张表之间本质上的双向关系。只需要在一对多关系基础上的父表中使用 uselist=False 参数来表示 |
| Many To Many(多对多) | 多对多关系会在两个类之间增加一个关联的表,连个关系表中使用 relationship() 方法中通过 secondary 来引用关联表，关联表通过 MetaData 对象与声明基类关联，使用ForeignKey 连接接来定位到远程的表 |
3. 关系模型
一对多关系
class Father(db.Model):"""创建一个父表模型类"""# 表名__tablename__ = 'father'# id主键列，整数类型，自增id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)# name，可变长字符串类型name = db.Column(db.String(20))# 关系字段，不是数据库中真实存在的字段，而是为了方便查询添加的属性son = db.relationship('Son', backref='father')
class Son(db.Model):"""创建一个子表模型类"""# 表名__tablename__ = 'son'# id主键列，整数类型，自增id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)# name，可变长字符串类型name = db.Column(db.String(20))# 外键，需要指定字段类型，以及关联那个表的那个字段father_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('father.id'))一对一关系
class Father(db.Model):"""创建一个父类模型类"""# 表名__tablename__ = 'father'# id主键列，整数类型，自增id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)# name，可变长字符串类型name = db.Column(db.String(20))# 关系字段，不是数据库中真实存在的字段，而是为了方便查询添加的属性son = db.relationship('Son', backref='father', uselist=False)
class Son(db.Model):"""创建一个子表模型类"""# 表名__tablename__ = 'son'# id主键列，整数类型，自增id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)# name，可变长字符串类型name = db.Column(db.String(20))# 外键，需要指定字段类型，以及关联那个表的那个字段father_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('father.id'))多对多关系
# 多对多关系中的两个表之间的一个关联表
association_table = db.Table('association', db.metadata,db.Column('author_id', db.Integer, db.ForeignKey('author.id')),db.Column('book_id', db.Integer, db.ForeignKey('book.id'))
)
class Author(db.Model):"""创建作者模型类"""# 指定表名，如果没有指定将默认使用模型类的名称__tablename__ = 'author'# id 类型是整数 主键列id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)# name 类型是可变长字符串，唯一name = db.Column(db.String(20), unique=True)# 关联中间表，不是数据库中真实存在的字段，而是为了方便查询添加的属性book = db.relationship('Book', back_populates='author',secondary=association_table)
class Book(db.Model):"""创建书模型类"""# 指定表名，如果不指定将使用模型类名称作为表名__tablename__ = 'book'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)name = db.Column(db.String(20))# 关联中间表，不是数据库中真实存在的字段，而是为了方便查询添加的属性author = db.relationship("Author", secondary=association_table,back_populates="book")4. 数据操作
创建表：
if __name__ == '__main__':# 删除所有表，注意这条是危险命令，会将模型类对应数据库中的表物理删除。在实际生产环境下勿用。db.drop_all()# 创建所有表db.create_all()添加数据：
# 创建一个 father对象
f = Father(name='小头爸爸')
# 将数据添加到会话
db.session.add(f)
# 提交会话数据
db.session.commit()
# 创建两个Son对象，这里利用到father对象id,需要先将Father对象提交才能拿到id
s = Son(name='大头儿子', father_id=f.id)
s1 = Son(name='中头儿子', father_id=f.id)
# 同时添加多个数据，接收一个列表做参数
db.session.add_all([s, s1])
# 提交会话数据
db.session.commit()事务管理：
# 创建一个 mother
m = Father(name='围裙妈妈')
db.session.add(m)
# 创建了一个妈妈，但是我们这里是Father类，需要回滚会话
db.session.rollback()删除数据：
# 删除演员表中的'吴孟达'
# 将数据查询出来
actor = Cast.query.filter(Cast.name=='吴孟达').first()
# 删除对象
db.session.delete(actor)
# 提交到数据库
db.session.commit()更新数据：
# 第一种方式：查询后修改
# 先将'梁小龙'查询出来
actor = Cast.query.filter(Cast.name=='梁小龙').first()
# 将'梁小龙'的名字改成'火云邪神'
actor.name = '火云邪神'
db.session.add(actor)
db.session.commit()
# 第二种方式：update方式
# 将'朱茵'修改成'紫霞仙子'
Cast.query.filter(Cast.name=='朱茵').update({'name':'紫霞仙子'})
db.session.commit()5. 数据查询
基本查询方法：
| 方法 | 作用 |
|---|---|
all() | 返回数据库中所有数据，列表形式返回 |
first() | 返回查询的第一个结果，如果未查到，返回None |
first_or_404() | 返回查询的第一个结果，如果未查到，返回404 |
get() | 返回指定主键对应的行，如不存在，返回None |
get_or_404() | 返回指定主键对应的行，如不存在，返回404 |
count() | 返回查询结果的数量 |
paginate() | 返回一个Paginate对象，它包含指定范围内的结果 |
查询过滤器：
| 过滤器 | 说明 |
|---|---|
filter() | 把过滤器添加到原查询上，返回一个新查询 |
filter_by() | 把等值过滤器添加到原查询上，返回一个新查询 |
limit | 使用指定的值限定原查询返回的结果 |
offset() | 偏移原查询返回的结果，返回一个新查询 |
order_by() | 根据指定条件对原查询结果进行排序，返回一个新查询 |
group_by() | 根据指定条件对原查询结果进行分组，返回一个新查询 |
查询示例：
# filter_by 精确匹配查询,条件只能是本表的字段
Cast.query.filter_by(name='周星驰').all()
# first()返回查询到的第一个对象
Cast.query.first()
# all()返回查询到的所有对象
Cast.query.all()
# filter 模糊查询
Cast.query.filter(Cast.name.startswith('周'))
Cast.query.filter(Cast.name.endswith('龙'))
Cast.query.filter(Cast.name=='周星驰').all()
# like 正则模糊匹配
Cast.query.filter(Cast.name.like('周%%'))逻辑运算查询：
from sqlalchemy import and_, or_, not_
# 查询名字为'周星驰'并且movie_id为2的演员数据
cast.query.filter(and_(cast.name=='周星驰', cast.movie_id==2)).all()
# 查询名字为'周星驰'或者id为2的演员数据
cast.query.filter(or_(cast.name=='周星驰', cast.movie_id==2)).all()
# 查询名字不为'周星驰'的演员
cast.query.filter(not_(cast.name=='周星驰')).all()关联查询：
# 查询名字为朱茵的演员，并且查出她出演的电影
# 查询出演员'朱茵'
actor = Cast.query.filter(Cast.name=='朱茵').all()
# 直接通过 relationship 中定义的 backref 属性可以直接查询出演员对应的电影
movie = actor[0].Movie
# 通过电影直接查询出所有演员
actors = movie.cast添加repr方法：
def __repr__(self):return "Father: %s" % self.name6. 完整示例
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@192.168.20.233:3306/py'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Movie(db.Model):"""创建一个电影模型类"""# 表名__tablename__ = 'movie'# id主键列，整数类型，自增id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)# name，可变长字符串类型name = db.Column(db.String(20))# 关系字段，不是数据库中真实存在的字段，而是为了方便查询添加的属性cast = db.relationship('Cast', backref='Movie')def __repr__(self):return "Movie: %s " % self.name
class Cast(db.Model):"""演员模型类"""# id主键列，整数类型，自增id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)# name，可变长字符串类型name = db.Column(db.String(20))# 外键关联idmovie_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('movie.id'))def __repr__(self):return "Cast: %s " % self.name
if __name__ == '__main__':# 删除所有表db.drop_all()# 创建所有表db.create_all()# 创建电影数据m1 = Movie(name='大话西游')m2 = Movie(name='功夫')db.session.add_all([m1, m2])db.session.commit()# 创建演员数据cast_list = []for i in ['周星驰','朱茵','吴孟达','莫文蔚']:c = Cast(name=i, movie_id=m1.id)cast_list.append(c)for i in ['周星驰','梁小龙','元华']:c = Cast(name=i, movie_id=m2.id)cast_list.append(c)db.session.add_all(cast_list)db.session.commit()
)
