Flask - 資料庫 - 1

阿新 • • 發佈：2018-11-12

1 學習目標

能夠理解 ORM 工作原理以及其優缺點
能夠寫出在 Flask 中連線 MySQL 的配置項格式（IP，埠，資料庫）
能夠使用 SQLAlchemy 定義出關係為一對多模型類
能夠使用 SQLAlchemy 的相關函式建立表及刪除表
能夠寫出的指定模型資料對資料庫的增刪改程式碼
能夠寫出模型資料按照條件查詢的功能邏輯
能夠寫出模型資料按照指定數量分頁的功能邏輯
能夠寫出模型資料按照指定條件排序的功能邏輯

2 ORM

ORM 全拼 Object-Relation Mapping，文意為物件-關係對映，

主要實現模型物件到關係資料庫資料的對映，比如：把資料庫表中每條記錄對映為一個模型物件。

2.1 ORM圖解

優點 :

只需要面向物件程式設計，不需要面向資料庫編寫程式碼
- 對資料庫的操作都轉化成對類屬性和方法的操作
- 不用編寫各種資料庫的sql語句
實現了資料模型與資料庫的解耦，遮蔽了不同資料庫操作上的差異
- 不在關注用的是mysql、oracle...等
- 通過簡單的配置就可以輕鬆更換資料庫，而不需要修改程式碼

缺點 :

相比較直接使用SQL語句操作資料庫，有效能損失
根據物件的操作轉換成SQL語句，根據查詢的結果轉化成物件，在對映過程中有效能損失

3 Flask-SQLAlchemy安裝及設定

SQLALchemy 實際上是對資料庫的抽象，讓開發者不用直接和 SQL 語句打交道，而是通過 Python 物件來操作資料庫，在捨棄一些效能開銷的同時，換來的是開發效率的較大提升
SQLAlchemy是一個關係型資料庫框架，它提供了高層的 ORM 和底層的原生資料庫的操作。flask-sqlalchemy 是一個簡化了 SQLAlchemy 操作的flask擴充套件。
文件地址：http://docs.jinkan.org/docs/flask-sqlalchemy

3.1 安裝

安裝 flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

如果連線的是 mysql 資料庫，需要安裝 mysqldb

pip install flask-mysqldb

在安裝flask-mysqldb的時候可能會報錯：mysql_config not found

解決如下，輸入以下程式碼：

sudo aptitude install libmysqlclient-dev

3.2 資料庫連線設定

3.2.1 連線 MySQL 資料庫

完整連線 URI 列表請跳轉到 SQLAlchemy 下面的文件 (Supported Databases) 。這裡給出一些常見的連線字串。

Postgres:

postgresql://scott:[email protected]/mydatabase

MySQL:

mysql://scott:[email protected]/mydatabase

Oracle:

- oracle://scott:[email protected]:1521/sidname

SQLite （注意開頭的四個斜線）:

sqlite:////absolute/path/to/foo.db

在 Flask-SQLAlchemy 中，資料庫使用URL指定，而且程式使用的資料庫必須儲存到Flask配置物件的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 鍵中

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:[email protected]:3306/test'

資料庫連線url的說明：

mysql://：是協議

root：使用者名稱

mysql：密碼

127.0.0.1：資料庫所在電腦

3306：資料庫埠號

test：資料庫名

其他設定：

# 動態追蹤修改設定，如未設定只會提示警告
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
#查詢時會顯示原始SQL語句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

配置完成需要去 MySQL 中建立專案所使用的資料庫

mysql -uroot -pmysql
create database test charset utf8;

其他配置

名字	備註
SQLALCHEMY_DATABASE_URI	用於連線的資料庫 URI 。例如:sqlite:////tmp/test.dbmysql://username:[email protected]/db
SQLALCHEMY_BINDS	一個對映 binds 到連線 URI 的字典。更多 binds 的資訊見用 Binds 操作多個數據庫。
SQLALCHEMY_ECHO	如果設定為Ture， SQLAlchemy 會記錄所有發給 stderr 的語句，這對除錯有用。(列印sql語句)
SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES	可以用於顯式地禁用或啟用查詢記錄。查詢記錄在除錯或測試模式自動啟用。更多資訊見get_debug_queries()。
SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE	可以用於顯式禁用原生 unicode 支援。當使用不合適的指定無編碼的資料庫預設值時，這對於一些資料庫介面卡是必須的（比如 Ubuntu 上某些版本的 PostgreSQL ）。
SQLALCHEMY_POOL_SIZE	資料庫連線池的大小。預設是引擎預設值（通常是 5 ）
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT	設定連線池的連線超時時間。預設是 10 。
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE	多少秒後自動回收連線。這對 MySQL 是必要的，它預設移除閒置多於 8 小時的連線。注意如果使用了 MySQL ， Flask-SQLALchemy 自動設定這個值為 2 小時。

3.2.2 連線其他資料庫

完整連線 URI 列表請跳轉到 SQLAlchemy 下面的文件 (Supported Databases) 。這裡給出一些常見的連線字串。

Postgres：

postgresql://scott:[email protected]/mydatabase

MySQL：

mysql://scott:[email protected]/mydatabase

Oracle：

- oracle://scott:[email protected]:1521/sidname

SQLite （注意開頭的四個斜線）：

sqlite:////absolute/path/to/foo.db

3.2.3 常用的SQLAlchemy欄位型別

型別名	python中型別	說明
Integer	int	普通整數，一般是32位
SmallInteger	int	取值範圍小的整數，一般是16位
BigInteger	int或long	不限制精度的整數
Float	float	浮點數
Numeric	decimal.Decimal	普通整數，一般是32位
String	str	變長字串
Text	str	變長字串，對較長或不限長度的字串做了優化
Unicode	unicode	變長Unicode字串
UnicodeText	unicode	變長Unicode字串，對較長或不限長度的字串做了優化
Boolean	bool	布林值
Date	datetime.date	時間
Time	datetime.datetime	日期和時間
LargeBinary	str	二進位制檔案

3.2.4 常用的SQLAlchemy列選項

選項名	說明
primary_key	如果為True，代表表的主鍵
unique	如果為True，代表這列不允許出現重複的值
index	如果為True，為這列建立索引，提高查詢效率
nullable	如果為True，允許有空值，如果為False，不允許有空值
default	為這列定義預設值

3.2.5 常用的SQLAlchemy關係選項

選項名	說明
backref	在關係的另一模型中新增反向引用
primary join	明確指定兩個模型之間使用的聯結條件
uselist	如果為False，不使用列表，而使用標量值
order_by	指定關係中記錄的排序方式
secondary	指定多對多關係中關係表的名字
secondary join	在SQLAlchemy中無法自行決定時，指定多對多關係中的二級聯結條件

3.2.6 SQLAlchemy使用操作

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 配置資料庫連線地址
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:[email protected]:3306/test_27"
# 是否追蹤資料庫的修改
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

db = SQLAlchemy(app)

@app.route("/")
def index():
    return "index"


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

SQLAlchemy常用配置就這兩個：uri 和 track_modifications

4 資料庫基本操作

在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、刪除操作，均由資料庫會話管理。

會話用 db.session 表示。在準備把資料寫入資料庫前，要先將資料新增到會話中然後呼叫 commit() 方法提交會話。

在 Flask-SQLAlchemy 中，查詢操作是通過 query 物件操作資料。

最基本的查詢是返回表中所有資料，可以通過過濾器進行更精確的資料庫查詢。

4.1 新增模型&增刪改

4.1.1 準備工作

通過物件操作資料庫，那麼首先需要建立資料庫 test：

create database test charset utf8;

進入看一眼，目前還沒有表：

4.1.2 新增模型

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 配置資料庫連線地址
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://root:[email protected]:3306/test"
# 是否追蹤資料庫的修改
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

db = SQLAlchemy(app)


class Role(db.Model):
    # 指定該模型對應資料庫中的表名，如果不指定，表名就為類名小寫，即“role”
    __tablename__ = "roles"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)

    def __repr__(self):
        return "Role: %s %s" % (self.id, self.name)


@app.route("/")
def index():
    return "index"


if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

程式碼說明：

__repr__ ：類似於__str__，列印Role例項物件的時候會呼叫__repr__

db.create_all()：建立所有繼承 db.Model 的模型對應的資料庫表

接下來執行此程式，然後查看錶：

4.1.3 增加

通過 pycharm 的 terminal 進入 ipython3，輸入如下程式碼：

增加資料，需要新建Role例項物件，並且新增到db.session中，最終還要commit提交才可以

注意：

這裡的session(會話)跟檢視中操作的session不一樣，這裡他是自己做了一個會話，可以將多個數據庫操作一次性新增到會話中，最終commit一次即可

commit之後，role.id竟然有值了，這是因為插入成功之後，資料庫有了id值，然後SQLAlchemy給資料庫的改變反饋到了例項物件role上了，所以role.id有值了

插入成功之後，查詢資料庫：(插入之前沒有資料，插入之後有一條資料)

4.1.4 修改

注意：

這裡的修改操作也應該通過db.session.add(role)來處理，但是因為上邊增加操作已經將role 新增到db.session中了。所以這裡可以省略第二步。(其實建議再寫一遍，這樣更規範)

4.1.5 刪除

注意：刪除操作是通過db.session.delete()來處理的

4.2 資料庫一對多的關係定義

4.2.1 準備工作

接下來我們討論一下多表的關係：一對多關係

那麼就需要增加一個模型類User，Role 與 User 的關係是一對多。

增加User如下：

增加測試資料：

if __name__ == '__main__':
    db.drop_all()
    db.create_all()

    # 插入一條資料
    ro1 = Role(name='admin')
    db.session.add(ro1)
    db.session.commit()
    # 再次插入一條資料
    ro2 = Role(name='user')
    db.session.add(ro2)
    db.session.commit()
    
    # 一次插入多條資料
    us1 = User(name='wang', email='[email protected]', password='123456', role_id=ro1.id)
    us2 = User(name='zhang', email='[email protected]', password='201512', role_id=ro2.id)
    us3 = User(name='chen', email='[email protected]', password='987654', role_id=ro2.id)
    us4 = User(name='zhou', email='[email protected]', password='456789', role_id=ro1.id)
    us5 = User(name='tang', email='[email protected]', password='158104', role_id=ro2.id)
    us6 = User(name='wu', email='[email protected]', password='5623514', role_id=ro2.id)
    us7 = User(name='qian', email='[email protected]', password='1543567', role_id=ro1.id)
    us8 = User(name='liu', email='[email protected]', password='867322', role_id=ro1.id)
    us9 = User(name='li', email='[email protected]', password='4526342', role_id=ro2.id)
    us10 = User(name='sun', email='[email protected]', password='235523', role_id=ro2.id)
    db.session.add_all([us1, us2, us3, us4, us5, us6, us7, us8, us9, us10])
    db.session.commit()
    
    app.run(debug=True)

問題：

為啥create_all()之前要先drop_all()?

因為執行已經生成過Role表了，現在如果重新建立，肯定會報錯，所以先刪除所有表，在重新建立

為啥ro1和ro2新增到db.session之後，要立馬commit，不能和user一起commit麼?

執行，生成表和資料：

4.2.2 關聯查詢

進入ipython3，我們來看一下一對多查詢：

說明：

all 返回兩個使用者的列表，列表中的每一項是一個role物件；

為啥是Role 1 admin，這是因為__repr__方法就是這樣返回的

我們先執行如下程式碼：

然後獲取id3的使用者的角色資訊：

你會發現這樣查詢很麻煩，需要先通過id3查詢到user，然後在查詢user身上的role_id角色id，在通過角色id查詢Role表才可以知道。那我們暢想一下：

如何實現暢想呢?給Role新增一個關係屬性users：

上圖程式碼說明：users屬性關聯著User模型類

接下來查詢：

那麼想查詢使用者所屬角色怎麼辦?在後邊加上一句：backref("role")

users = db.relationship("User", backref="role")

查詢：

4.3 資料庫的簡單查詢

4.3.1 常用的SQLAlchemy查詢過濾器

過濾器	說明
filter()	把過濾器新增到原查詢上，返回一個新查詢
filter_by()	把等值過濾器新增到原查詢上，返回一個新查詢
limit	使用指定的值限定原查詢返回的結果
offset()	偏移原查詢返回的結果，返回一個新查詢
order_by()	根據指定條件對原查詢結果進行排序，返回一個新查詢
group_by()	根據指定條件對原查詢結果進行分組，返回一個新查詢

4.3.2 常用的SQLAlchemy查詢執行器

方法	說明
all()	以列表形式返回查詢的所有結果
first()	返回查詢的第一個結果，如果未查到，返回None
first_or_404()	返回查詢的第一個結果，如果未查到，返回404
get()	返回指定主鍵對應的行，如不存在，返回None
get_or_404()	返回指定主鍵對應的行，如不存在，返回404
count()	返回查詢結果的數量
paginate()	返回一個Paginate物件，它包含指定範圍內的結果

4.3.3 牛刀小試

接下來我們給下邊的所有題目做完即可：

查詢所有使用者資料
查詢有多少個使用者
查詢第1個使用者
查詢id為4的使用者[3種方式]
查詢名字結尾字元為g的所有資料[開始/包含]
查詢名字不等於wang的所有資料[2種方式]
查詢名字和郵箱都以 li 開頭的所有資料[2種方式]
查詢password是 `123456` 或者 `email` 以 `itheima.com` 結尾的所有資料
查詢id為 [1, 3, 5, 7, 9] 的使用者列表
查詢name為liu的角色資料
查詢所有使用者資料，並以郵箱排序
每頁3個，查詢第2頁的資料

答案如下：

In [1]: from test import *                                                                        

In [2]: User.query.all()                                                                          
Out[2]: 
[User: 1 wang,
 User: 2 zhang,
 User: 3 chen,
 User: 4 zhou,
 User: 5 tang,
 User: 6 wu,
 User: 7 qian,
 User: 8 liu,
 User: 9 li,
 User: 10 sun]

In [3]: User.query.count()                                                                        
Out[3]: 10

In [4]: User.query.first()                                                                        
Out[4]: User: 1 wang

In [5]: User.query.get(4)                                                                         
Out[5]: User: 4 zhou

In [6]: User.query.filter_by(id=4).first()                                                        
Out[6]: User: 4 zhou

In [7]: User.query.filter(User.id==4).first()                                                     
Out[7]: User: 4 zhou

In [10]: User.query.filter(User.name.endswith("g")).all()                                         
Out[10]: [User: 1 wang, User: 2 zhang, User: 5 tang]                                                                     

In [11]: User.query.filter(User.name.endswith("g")).all()                                         
Out[11]: [User: 1 wang, User: 2 zhang, User: 5 tang]

In [12]: User.query.filter(User.name.startswith("g")).all()                                       
Out[12]: []

In [13]: User.query.filter(User.name.contains("g")).all()                                         
Out[13]: [User: 1 wang, User: 2 zhang, User: 5 tang]

In [14]: User.query.filter(User.name != "wang").all()                                             
Out[14]: 
[User: 2 zhang,
 User: 3 chen,
 User: 4 zhou,
 User: 5 tang,
 User: 6 wu,
 User: 7 qian,
 User: 8 liu,
 User: 9 li,
 User: 10 sun]

In [17]: from sqlalchemy import not_                                                              

In [18]: User.query.filter(User.name != "wang").all()                                             
Out[18]: 
[User: 2 zhang,
 User: 3 chen,
 User: 4 zhou,
 User: 5 tang,
 User: 6 wu,
 User: 7 qian,
 User: 8 liu,
 User: 9 li,
 User: 10 sun]

In [19]: from sqlalchemy import not_                                                              

In [20]: User.query.filter(not_(User.name == "wang")).all()                                       
Out[20]: 
[User: 2 zhang,
 User: 3 chen,
 User: 4 zhou,
 User: 5 tang,
 User: 6 wu,
 User: 7 qian,
 User: 8 liu,
 User: 9 li,
 User: 10 sun]

In [21]: User.query.filter(User.name.startswith("li"), User.email.startswith("li")).all()         
Out[21]: [User: 9 li, User: 8 liu]

In [22]: from sqlalchemy import and_                                                              

In [23]: User.query.filter(and_(User.name.startswith("li"), User.email.startswith("li"))).all()   
Out[23]: [User: 9 li, User: 8 liu]

In [24]: from sqlalchemy import or_                                                               

In [25]: User.query.filter(or_(User.password == "123456", User.email.endswith("itheima.com"))).all
    ...: ()                                                                                       
Out[25]: [User: 1 wang, User: 5 tang, User: 8 liu]

In [26]: User.query.filter(User.id.in_([1, 3, 5, 7, 9])).all()                                    
Out[26]: [User: 1 wang, User: 3 chen, User: 5 tang, User: 7 qian, User: 9 li]

In [28]: User.query.filter(User.name == "liu").first().role                                       
Out[28]: Role: 1 admin

In [29]: User.query.order_by(User.email).all()                                                    
Out[29]: 
[User: 3 chen,
 User: 9 li,
 User: 8 liu,
 User: 7 qian,
 User: 10 sun,
 User: 5 tang,
 User: 1 wang,
 User: 6 wu,
 User: 2 zhang,
 User: 4 zhou]

In [30]: User.query.order_by(User.email.desc()).all()                                             
Out[30]: 
[User: 4 zhou,
 User: 2 zhang,
 User: 6 wu,
 User: 1 wang,
 User: 5 tang,
 User: 10 sun,
 User: 7 qian,
 User: 8 liu,
 User: 9 li,
 User: 3 chen]

In [31]: User.query.order_by(User.email.asc()).all()                                              
Out[31]: 
[User: 3 chen,
 User: 9 li,
 User: 8 liu,
 User: 7 qian,
 User: 10 sun,
 User: 5 tang,
 User: 1 wang,
 User: 6 wu,
 User: 2 zhang,
 User: 4 zhou]

In [34]: paginate = User.query.paginate(2, 3)                                                     

In [35]: paginate.items                                                                           
Out[35]: [User: 4 zhou, User: 5 tang, User: 6 wu]

In [36]: paginate.pages                                                                           
Out[36]: 4

In [37]: paginate.page                                                                            
Out[37]: 2

Flask - 資料庫 - 1

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mysql資料庫1

desc 表名; 顯示錶結構 select * from student; 查看錶格內容 alter table student rename to students; 修改表格名字

Flask——資料庫簡介

ORM ORM：全拼 Object-Relation Mapping 中文名：物件關係對映主要實現模型物件到關係資料庫資料的對映，比如把資料庫表每條記錄對映為一個模型物件。但是資料庫需要手動建立。優點 : 只需要面向物件程式設計, 不需要面向資料庫編寫程式碼. 對資料庫的操作都轉化成

Flask資料庫遷移擴充套件 Flask-Migrate 和 Flask-Script

使用Flsak-Migrate資料庫遷移框架,可以保證資料庫結構在發生變化時,改變資料庫結構不至於丟失資料庫的資料。使用其進行資料庫進行資料庫的遷移,主要分為三個步驟: 1 建立資料倉庫首先通過mysql資料庫命令列新建資料庫test

flask-acripts (1)

''' Flask-Script的作用是可以通過命令列的形式來操作Flask ''' #1.簡單的demo from flask_script import Manager from scripts import app manager=Manager(app) @man

Flask基礎1

temp width n) charset lob index pdb val ctype from flask import Flask,render_template,redirect,jsonify,send_file,request,Markup,session

學習資料庫1-建立資料和表

create database mydb on primary ( --配置主資料檔案的選項 name='mydatabaseone',--主資料檔案的邏輯名稱 filename ='c:\mydatabaseone.mdf',--主資料庫的檔案的實際位置 size =5MB, filegrowth

Flask 學習1 專案搭建目錄結構

(5) ebj學習:ejb用jpa操作資料庫1

一 JPA開發持久化Bean 二配置資料來源三新建Ejb專案四指定JNDI資料來源五編寫entity bean 六程式碼 1 目錄結構 2 Person.java im

Discover Flask, Part 1

Welcome to the Realp Python Discover Flask series … Series Overview Visit discoverflask.com for the series summary—links to blog posts and videos. Flas

通過demo學習OpenStack開發所需的基礎知識 -- 資料庫(1)

https://segmentfault.com/a/1190000004261891 OpenStack中的資料庫應用主要是關係型資料庫，主要使用的是MySQL資料庫。當然也有一些NoSQL的應用，比如Ceilometer專案。就SQL資料庫本身的應用而言，OpenSta

flask資料庫視覺化SQLite

Flask-SQLAlchemy 是一個 Flask 擴充套件，簡化了在 Flask 程式中使用 SQLAlchemy 的操作。SQLAlchemy 是一個很強大的關係型資料庫框架，支援多種資料庫後臺。 SQLAlchemy 提供了高層 ORM，也提供了

JDBC連線資料庫1

/* JDBC程式設計六步： 1、註冊驅動 2、獲取資料庫連線 3、獲取資料庫操作物件 4、執行SQL語句 5、處理查詢結果集 6、關閉資源一、

Flask - 資料庫 - 1

1 學習目標

2 ORM

2.1 ORM圖解

3 Flask-SQLAlchemy安裝及設定

3.1 安裝

3.2 資料庫連線設定

3.2.1 連線 MySQL 資料庫

3.2.2 連線其他資料庫

3.2.3 常用的SQLAlchemy欄位型別

3.2.4 常用的SQLAlchemy列選項

3.2.5 常用的SQLAlchemy關係選項

3.2.6 SQLAlchemy使用操作

4 資料庫基本操作

4.1 新增模型&增刪改

4.1.1 準備工作

4.1.2 新增模型

4.1.3 增加

4.1.4 修改

4.1.5 刪除

4.2 資料庫一對多的關係定義

4.2.1 準備工作

4.2.2 關聯查詢

4.3 資料庫的簡單查詢

4.3.1 常用的SQLAlchemy查詢過濾器

4.3.2 常用的SQLAlchemy查詢執行器

4.3.3 牛刀小試

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