Flask-SQLAlchemy详解

flask中一般使用flask-sqlalchemy来操作数据库,使用起来比较简单,易于操作。

安装

pip install flask-sqlalchemy

配置

配置选项 说明
SQLALCHEMY_DATABASE_URI 连接数据库。示例:mysql://username:password@host/post/db?charset=utf-8
SQLALCHEMY_BINDS 一个将会绑定多种数据库的字典。 更多详细信息请看官文 绑定多种数据库.
SQLALCHEMY_ECHO 调试设置为true
SQLALCHEMY_POOL_SIZE 数据库池的大小,默认值为5。
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT 连接超时时间
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE 自动回收连接的秒数。
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。

操作数据库需要先创建一个db对象,通常写在exts.py文件里。

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

flask项目一般将数据库配置写入configs.py文件里面,配置在创建引擎前需写好,不要在程序运行时修改配置,如下。

HOST = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'flask1'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = '123456'

DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8".format(username=USERNAME,password=PASSWORD, host=HOST,port=PORT, db=DATABASE)

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = DB_URI
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
SQLALCHEMY_ECHO = True

写完数据库配置后需要和app绑定,app.py文件里写flask应用的创建和蓝图的注册等等,如下:

from flask import Flask
import configs
from exts import db

app = Flask(__name__)
# 加载配置文件
app.config.from_object(configs)
# db绑定app
db.init_app(app)

模型

数据类型 说明
Integer 整型
String 字符串
Text 文本
DateTime 日期
Float 浮点型
Boolean 布尔值
PickleType 存储一个序列化( Pickle )后的Python对象
LargeBinary 巨长度二进制数据
1.表的创建
# 建表写在models.py文件里面
from ext import db

"""
以下表关系:
一个用户对应多篇文章(一对多)
一篇文章对应多个标签,一个标签对应多个文章(多对多)
"""
"""
一对一关系中,需要设置relationship中的uselist=Flase,其他数据库操作一样。
一对多关系中,外键设置在多的一方中,关系(relationship)可设置在任意一方。
多对多关系中,需建立关系表,设置 secondary=关系表
"""

# 用户表
class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    username = db.Column(db.String(50))
    email = db.Column(db.String(50))

# 关系表(多对多)
article_tag_table = db.Table('article_tag',
                             db.Column('article_id', db.Integer, db.ForeignKey('article.id'), primary_key=True),
                             db.Column('tag_id', db.Integer, db.ForeignKey('tag.id'), primary_key=True))

# 文章表
class Article(db.Model):
    __tablename__ = 'article'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    title = db.Column(db.String(100))
    content = db.Column(db.Text)
    author_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'))

    author = db.relationship("User", backref="articles")
    tags = db.relationship("Tag", secondary=article_tag_table, backref='tags')

# 标签表
class Tag(db.Model):
    __tablename__ = 'tag'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(50))

2.表的映射

创建好表后需要映射到数据库中,这里需要用到flask-migrate库。下面是启动文件manage.py

from flask_script import Manager, Server
from app import app
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
from ext import db
from first import models # 模型文件必须导入进来,否则运行报错

manager = Manager(app)
Migrate(app=app, db=db)
manager.add_command('db', MigrateCommand) # 创建数据库映射命令
manager.add_command('start', Server(port=8000, use_debugger=True)) # 创建启动命令

if __name__ == '__main__':
    manager.run()

配置好启动文件后,进入项目根目录,在命令行输入以下代码:

>python manage.py db init
>python manage.py db migrate
>python manage.py db upgrade
3.表的增删查改
# 原生sql语句操作
sql = 'select * from user'
result = db.session.execute(sql)

# 查询全部
User.query.all()
# 主键查询
User.query.get(1)
# 条件查询
User.query.filter_by(User.username='name')
# 多条件查询
from sqlalchemy import and_
User.query.filter_by(and_(User.username =='name',User.password=='passwd'))
# 比较查询
User.query.filter(User.id.__lt__(5)) # 小于5
User.query.filter(User.id.__le__(5)) # 小于等于5
User.query.filter(User.id.__gt__(5)) # 大于5
User.query.filter(User.id.__ge__(5)) # 大于等于5
# in查询
User.query.filter(User.username.in_('A','B','C','D'))
# 排序
User.query.order_by('age') # 按年龄排序,默认升序,在前面加-号为降序'-age'
# 限制查询
User.query.filter(age=18).offset(2).limit(3)  # 跳过二条开始查询,限制输出3条

# 增加
use = User(id,username,password)
db.session.add(use)
db.session.commit() 

# 删除
User.query.filter_by(User.username='name').delete()

# 修改
User.query.filter_by(User.username='name').update({'password':'newdata'})
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 142,272评论 1 300
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 61,027评论 1 256
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 93,908评论 0 212
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 40,909评论 0 175
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 48,638评论 1 255
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 38,710评论 1 175
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 30,332评论 2 267
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 29,125评论 0 165
  • 想象着我的养父在大火中拼命挣扎,窒息,最后皮肤化为焦炭。我心中就已经是抑制不住地欢快,这就叫做以其人之道,还治其人...
    爱写小说的胖达阅读 28,938评论 6 229
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 32,475评论 0 213
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 29,244评论 2 214
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 30,566评论 1 227
  • 白月光回国,霸总把我这个替身辞退。还一脸阴沉的警告我。[不要出现在思思面前, 不然我有一百种方法让你生不如死。]我...
    爱写小说的胖达阅读 24,206评论 0 31
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 27,095评论 2 213
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 31,479评论 3 204
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 25,609评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 25,988评论 0 166
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 33,480评论 2 230
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 33,549评论 2 229

推荐阅读更多精彩内容