資料庫，顧名思義是儲存資料的倉庫，常見的管理資料庫的軟體被稱為資料庫管理系統（DBMS, Database Management System）, 常見的DBMS有 MySQL、PostgreSQL、SQLite、MongoDB。這些常見的DBMS我們可以把他們理解為專門負責搬運資料的管理的資料的程式。

1 什麼是ORM？

物件關係對映（英語：(Object Relational Mapping，簡稱ORM，或O/RM，或O/R mapping），是一種程式技術，用於實現面向物件程式語言裡不同型別系統的資料之間的轉換 。 ORM是“物件-關係-對映”的簡稱。在web應用開發中ORM把底層的SQL資料實體轉化成高層的Python物件。只需要通過Python程式碼即可完成資料庫操作。

2 為什麼要有ORM?

在web應用裡使用原生的SQL語句操作資料庫固然能達到處理儲存資料的需求，但是會存在以下三類問題：

• 手動編寫SQL語句比較複雜耗時（當然因人而異，如果熱衷於原生sql，並不影響開發），並且檢視函式中寫大量SQL語句會降低程式碼的易讀性。
• 比較容易出現安全問題，如SQL注入。
• 對於不同的DBMS，需要使用不同的Python介面庫，語法各不相同，很難有標準化的程式碼流程。

使用ORM可以很大程度上解決這些問題，在python中，ORM把底層的SQL資料實體轉化成高層的Python物件。這樣的好處是，你甚至不需要了解SQL，只需要操作Python物件的即可完成資料庫操作。

使用ORM的優勢：

• 提升開發效率。從高層物件轉換成原生SQL會犧牲一些效能，但這微不足道的效能犧牲換取的是巨大開發效率提升。
• 可移植性好。它實現了資料庫模型與DEMS的解耦，即資料模型的設計不需要依賴於特定的資料庫，通過簡單的配置就可以輕鬆更換資料庫。通常一個orm支援很多的DEMS，如1MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLite等，這極大的減輕了開發人員的工作量，不需要面對因資料庫變更而導致的無效勞動。

3 如何在Flask應用ORM？

選擇ORM框架時，在Flask中更推薦使用Flask的擴充套件元件Flask-SQLchemy 。Python實現的ORM有SQLAlchemy、Peewee、PonyORM等，其中SQLAlchemy是Python社群使用最廣泛的ORM之一，Flask-SQLchemy正是基於SQLchemy。

3.1 連線資料庫：

首先切入到虛擬環境 ，安裝我們的 Flask-SQLchemy

pip install flask-sqlalchemy
pip install pymysql

這裡DBMS以mysql資料庫為例， 連線資料庫

例項

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
HOST = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE_NAME = '01_db'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root'

DB_URI = f"mysql+pymysql://{USERNAME}:{PASSWORD}@{HOST}:{PORT}/{DATABASE_NAME}?charset=utf8mb4"

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = DB_URI
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS']= False


db = SQLAlchemy(app)

解讀：

1 從flask_sqlalchemy模組中匯入SQLAlchemy類

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

2 app物件通過變數SQLALCHEMY_DATABASE_URI載入配置好的URI(統一資源識別符號)，URI內包含了各種用於連線資料庫的資訊，指向一個具體的庫。

常用資料庫的URI格式

HOST = '127.0.0.1'  # ip
PORT = '3306'		# 埠
USERNAME = 'root'	# 資料庫賬號
PASSWORD = 'root'   # 密碼
DATABASE_NAME = '01_db'  # 具體的一個庫名
DB_URI = f"mysql+pymysql://{USERNAME}:{PASSWORD}@{HOST}:{PORT}/{DATABASE_NAME}?charset=utf8mb4"

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = DB_URI

3 SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS這個配置變數決定是否追蹤物件的修改，這用於FLask- SQLALchemy的事件通知系統。這個配置鍵預設值為None，如果沒有特殊需要我們把它設定為Flase, 避免造成一些沒必要的效能浪費。

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS']= False

4 SQLAlchemy類傳入app類，引用app配置定位到具體的資料庫，並且例項化出db物件，這個db物件代表我們的資料庫，並且通過這個物件操作我們的ORM

db = SQLAlchemy(app)

3.2 資料庫模型

3.2.1 什麼是資料庫模型？

繼承了db.Model的python類，並且這個python類對映到資料庫為一個表，這個python類稱之為資料庫模型。每個資料庫模型都對應著資料庫中的一個表。

3.2.2 資料庫模型例項：

class UserInfo(db.Model):
    __tablename__ = 'user_info'
    id = db.Column(db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    username = db.Column(db.String(20),nullable=False)

• __tablename__
  

  可以直接指定表名（推薦使用）。如果沒有寫

  __tablename__
  

  指定表名，此類名可以自動轉化為表名（不推薦使用）。

  • 類名自動轉化表名的方式為User--> user# 單個單詞轉換為小寫
    UserInfo--> user_info# 多個單詞轉換為小寫並使用下劃線分隔
  • 如UserInfo類在沒有__tablename__指定表名時候，UserInfo類會自動對映到資料庫的表名為user_info。

• db.Column
  

  類例項化表示欄位（表示資料庫中的列），該類例項化出的物件被一個變數接受，該變量表示欄位名。該類例項化時傳入的引數表示欄位的約束。

  • 如：id = db.Column(db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True)表示該表內id欄位為主鍵並且自動增長。

3.2.3 常用的欄位型別表：

**3.2.4 **Column常用引數表：

server_default常用配置

3.2.5 將寫好的模型對映到資料庫。

class UserInfo(db.Model):
    __tablename__ = 'user_info'
    id = db.Column(db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    username = db.Column(db.String(20),nullable=False)
    
db.create_all()

如果你已經定義好了一個繼承db.Model的類，把這個類稱之為模型。想把這個模型對映到資料庫中，也就是在資料庫中建立這個模型所描述的一張表，使用db.create_all()可以實現把繼承了該db.model的所有模型建立到資料庫中。檢視資料庫的時候會發現多了一張user_info表。

3.2.6 更新模型

如果要更新一個模型，並且想把這個新的模型對映到資料庫中，直接使用db.create_all()會無效，因為原來已經存在了這張表，為了解決這個問題可以先db.drop_all()刪除該庫下的所有繼承了db.model的模型表，然後再db.create_all()使得繼承了db.model的所有模型表對映到資料庫中，從而建立更新的表。這種方式的原理是先刪除資料庫中原來所有的模型表，然後在新建所有需要對映的模型表，這種方式的弊端是它把資料庫中原有的資料都銷燬了。

為了解決這種更新模型導致刪除掉原來的資料的弊端。下一章介紹一種更好的方式用於更新資料庫。

3.3 資料庫操作

3.3.1 增

模型表 對映到資料中

class School(db.Model):
    __tablename__ = "school"
    id = db.Column(db.Integer,primary_key=True,nullable=False,autoincrement=True,comment="ID")
    name = db.Column(db.String(30),nullable=False,server_default='',comment="學校名稱")
    area = db.Column(db.String(30),nullable=False,server_default='',comment="所屬地區")
    score = db.Column(db.Integer,nullable=False,server_default='600',comment="錄取分數線")
    def __repr__(self):
        return "<School(name:{})>".format(self.name)

db.create_all()

例項3.3.1.1: 新增例項

新增四條記錄對映到資料庫中

school_01 =School(name="北京大學",area="北京",score=658)  # 例項化模型類作為一條記錄
school_02 =School(name="清華大學",area="北京",score=667)
school_03 =School(name="中山大學",area="廣東",score=645)
school_04 =School(name="復旦大學",area="上海",score=650)

db.session.add(school_01)   # 把新建立的記錄新增到資料庫會話
db.session.add(school_02)
db.session.add(school_03)
db.session.add(school_04)

db.session.commit()  # 提交資料庫會話

提示：資料庫會話db.session和後面介紹的Flasksession物件沒有關係。db.session是資料庫會話也稱為事務。

1. 例項化模型類建立物件，該物件作為一條記錄，例項化的過程傳入的引數為欄位內容。
2. 把新建立的記錄新增到資料庫會話。
3. 提交資料庫會話

檢視資料庫

提示1 ：如果add多條記錄可以使用add_all()一次新增包含多條記錄的列表

如：db.session.add_all([school_01,school_02,school_03，school_04])

3.3.2 查

在flask中db.session出的物件呼叫query屬性，可以通過query屬性呼叫各種過濾方法完成查詢。

模型類.<過濾方法>.<查詢方法>

常用過濾器表：

例項3.3.2.1: 查詢例項

下面幾個查詢案例需要在例項3.3.1完成的基礎上操作

all()返回一個列表，列表裡存放所有符合條件的記錄

all_school = School.query.all()
print(all_school) 

# 輸出：[<School(name:北京大學)>, <School(name:清華大學)>, <School(name:中山大學)>, <School(name:復旦大學)>]

first()返回符合條件的第一條記錄：

school_01 =School.query.first()
print(school_01)

# 輸出：<School(name:北京大學)>

get()返回指定主鍵值（id欄位）的記錄：

school_01 = School.query.get(1)
print(school_01)

#輸出：<School(name:北京大學)>

filter() 使用指定的規則過濾記錄相當於sql的where約束條件，返回新產生的查詢物件。

beijing_all = School.query.filter(School.area == "北京").all()
beijing_first = School.query.filter(School.area == "北京").first()
print(beijing_all)
print(beijing_first)

# 輸出：[<School(name:北京大學)>, <School(name:清華大學)>]
#       <School(name:北京大學)>

filter_by：同filter()效果一樣，查詢的時候使用關鍵字引數查詢（無法進行多表複雜查詢，不推薦使用）

zhongshan_school = School.query.filter_by(name='中山大學').all()
print(zhongshan_school)

# 輸出：[<School(name:中山大學)>]

db.session.qury(模型類)等價於模型類.query，db.session.qury功能更強大一些，可以進行多表查詢。

fudan_school = School.query.filter(School.name == '復旦大學').first()
print(fudan_school)  
# 輸出：<School(name:復旦大學)>

fudan_school = db.session.query(School).filter(School.name == '復旦大學').first()
print(fudan_school)
# 輸出：<School(name:復旦大學)>

提示：其他的過濾器會在接下來的章節具體根據實際案例講解

3.3.3 改

例項3.3.3.1: 修改例項

修改北京大學的錄取成績

beida = School.query.filter(School.name=='北京大學').first()
beida.score = 630
db.session.commit()

更新一條記錄分為一下幾部：

1. 找到對應的記錄物件

2. 修改記錄物件的屬性

3. 直接呼叫db.session.commit()提交會話

   提示：只有要插入新的記錄或要將現有的記錄新增到會話中時才需要使用add（）方法。只是更新現有記錄的時可以修改記錄物件屬性後直接提交會話

3.3.4 刪

例項3.3.4.1: 刪除例項

從資料庫中刪除清華大學相關資訊

qinghua = School.query.filter(School.name=='清華大學').first()
db.session.delete(qinghua)
db.session.commit()

刪除一條記錄分為以下幾步：

1. 找到對應的記錄物件
2. 需要呼叫delete()方法在會話中標識需要刪除的記錄，具體是把該記錄物件傳入db.session.delete(記錄物件)實現標識。
3. 呼叫db.session.commit()提交會話。