Flask-Sqlalchemy的基本使用详解
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一： 基本使用：
1：环境的安装：
2：组件初始化：
3：构建模型类：
二：数据操作：
1:增加数据：
2：查询数据：
3：修改数据：
4：删除数据：
三：高级机制：
1：刷新数据：
2：多表查询：
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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