六、Flask_数据库+session存储+蓝图

 

 

1 数据库相关

 

orm

ORM 全拼Object-Relation Mapping，中文意为 对象-关系映射。主要实现模型对象到关系数据库数据的映射

优点 :

• 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码

  • 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作

  • 不用编写各种数据库的sql语句
    

• 实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异

  • 不再需要关注当前项目使用的是哪种数据库

  • 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码

缺点 :

• 相比较直接使用SQL语句操作数据库,有性能损失

• 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失

 

1.1 Flask-SQLAlchemy

flask默认提供模型操作，但是并没有提供ORM，所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。

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。flask-sqlalchemy 是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展。

SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/

 

安装 flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

 

如果连接的是mysql数据库，需要安装mysqldb驱动

pip install flask-mysqldb

 

安装flask-mysqldb时，注意

安装 flask-mysqldb的时候，python底层依赖于一个底层的模块 mysql-client模块
如果没有这个模块，则会报错如下：

Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-install-21hysnd4/mysqlclient/

 

解决方案：

apt-get install libmysqlclient-dev python3-dev

运行上面的安装命令如果报错：
   dpkg 被中断，您必须手工运行 ‘sudo dpkg --configure -a’ 解决此问题。
则根据提示执行命令以下命令，再次安装mysqlclient
    sudo dpkg --configure -a
    apt-get install libmysqlclient-dev python3-dev

解决了mysqlclient问题以后，重新安装 flask-mysqldb即可。
pip install flask-mysqldb

 

1.2 数据库连接设置

在 Flask-SQLAlchemy 中，数据库使用URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI键中

config.py，配置文件代码：

class Config(object):
    DEBUG = True
    # 设置密钥，可以通过 base64.b64encode(os.urandom(48)) 来生成一个指定长度的随机字符串
    SECRET_KEY = "T1vEjTCjkGon5vU8C6Xq3ujNSQgHQje"
    # 数据库链接配置: #数据类型://登录账号:登录密码@数据库主机IP:数据库访问端口/数据库名称
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql://root:123@127.0.0.1:3306/flask_students"

 

其他设置：

# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
#查询时会显示原始SQL语句
SQLALCHEMY_ECHO = True

 

配置完成需要去 MySQL 中创建项目所使用的数据库

$ mysql -uroot -p123
mysql > create database flask_students charset=utf8mb4;

 

常用的SQLAlchemy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	取值范围小的整数，一般是16位
BigInteger	int或long	不限制精度的整数
Float	float	浮点数
Numeric	decimal.Decimal	普通数值，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	日期
Time	datetime.datetime	日期和时间
LargeBinary	str	二进制文件

 

常用的SQLAlchemy列选项

选项名	说明
primary_key	如果为True，代表表的主键
unique	如果为True，代表这列不允许出现重复的值
index	如果为True，为这列创建索引，提高查询效率
nullable	如果为True，允许有空值，如果为False，不允许有空值
default	为这列定义默认值

 

常用的SQLAlchemy关系选项

backref	在关系的另一模型中添加反向引用,用于设置外键名称,在1查多的
primary join	明确指定两个模型之间使用的连表条件
uselist	如果为False，不使用列表，而使用标量值
order_by	指定关系中记录的排序方式
secondary	指定多对多关系中关系表的名字
secondary join	在SQLAlchemy中无法自行决定时，指定多对多关系中的二级连表条件

 

 

1.3 数据库基本操作

 

在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理

 

 

• 会话用 db.session 表示。在准备把数据写入数据库前，要先将数据添加到会话中然后调用 commit() 方法提交会话

 

 

在 Flask-SQLAlchemy 中，查询操作是通过 query 对象操作数据

 

 

• 最基本的查询是返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询

 

 

定义模型类

测试先把模型类写在main.py文件中，一般会把模型创建到单独的文件中

from flask import Flask
from config import Config

app = Flask(__name__,template_folder='templates')
app.config.from_object(Config)


"""模型的创建"""
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)

class Course(db.Model):
    # 定义表名
    __tablename__ = 'tb_course'
    # 定义字段对象
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    price = db.Column(db.Numeric(6,2))
    # repr()方法类似于django的__str__，用于打印模型对象时显示的字符串信息
    def __repr__(self):
        return 'Course:%s'% self.name

class Student(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_student'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    email = db.Column(db.String(64),unique=True)
    age = db.Column(db.SmallInteger)
    sex = db.Column(db.Boolean,default=1)

    def __repr__(self):
        return 'Student:%s' % self.name

class Teacher(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_teacher'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)

    def __repr__(self):
        return 'Teacher:%s' % self.name

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

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

 

 

模型之间的关联

一对多

class Course(db.Model):
    ...
    teacher_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('tb_teacher.id'))

class Teacher(db.Model):
　　__tablename__ = 'tb_teacher'
    ...
    # 课程与老师之间的关联
    courses = db.relationship('Course', backref='teacher', lazy='subquery')
    ...

• 其中realtionship描述了Course和Teacher的关系。第一个参数为对应参照的类"Course"

• 第二个参数backref为类Teacher申明新属性的方法

• 第三个参数lazy决定了什么时候SQLALchemy从数据库中加载数据

  • 如果设置为子查询方式(subquery)，则会在加载完Teacher对象后，就立即加载与其关联的对象，这样会让总查询数量减少，但如果返回的条目数量很多，就会比较慢

    • 设置为 subquery 的话，teacher.courses 返回所有当前老师关联的课程列表

  • 另外,也可以设置为动态方式(dynamic)，这样关联对象会在被使用的时候再进行加载，并且在返回前进行过滤，如果返回的对象数很多，或者未来会变得很多，那最好采用这种方式

    • 设置为 dynamic 的话，Teacher.courses返回查询对象，并没有做真正的查询，可以利用查询对象做其他逻辑，比如：先排序再返回结果

 

多对多

achievement = db.Table('tb_achievement',  
    db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_student.id')),  
    db.Column('course_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_course.id'))  
)

class Course(db.Model):
    ...
    students = db.relationship('Student',secondary=achievement,  
                                    backref='courses',  
                                    lazy='dynamic')
class Student(db.Model):
    ...

 

常用的SQLAlchemy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

 

常用的SQLAlchemy查询结果的方法

all()	以列表形式返回查询的所有结果
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

 

创建和删除表

创建表

db.create_all()  # 注意，create_all()方法执行的时候，需要放在模型的后面
# 上面这段语句，后面我们需要转移代码到flask-script的自定义命令中。
# 执行了一次以后，需要注释掉。

删除表

db.drop_all()

 

添加数据

插入一条数据

student1 = Student(name='xiaoming')
db.session.add(student1)
db.session.commit()
#再次插入一条数据
student2 = Role(name='xiaohong')
db.session.add(student2)
db.session.commit()

 

一次插入多条数据

st1 = Student(name='wang',email='wang@163.com',age=22)
st2 = Student(name='zhang',email='zhang@189.com',age=22)
st3 = Student(name='chen',email='chen@126.com',age=22)
st4 = Student(name='zhou',email='zhou@163.com',age=22)
st5 = Student(name='tang',email='tang@163.com',age=22)
st6 = Student(name='wu',email='wu@gmail.com',age=22)
st7 = Student(name='qian',email='qian@gmail.com',age=22)
st8 = Student(name='liu',email='liu@163.com',age=22)
st9 = Student(name='li',email='li@163.com',age=22)
st10 = Student(name='sun',email='sun@163.com',age=22)
db.session.add_all([st1,st2,st3,st4,st5,st6,st7,st8,st9,st10])
db.session.commit()

 

题

查询所有学生数据

查询有多少个学生

查询第1个学生

查询id为4的学生[3种方式]

查询名字结尾字符为g的所有学生数据[开始/包含]

查询名字不等于wang的所有学生数据[2种方式]

查询名字和邮箱都以 li 开头的所有数据[2种方式]

查询age是 18 或者 `email` 以 `163.com` 结尾的所有学生

查询id为 [1, 3, 5, 7, 9] 的用户列表

查询name为liu的学生数据

查询所有学生数据，并以年龄排序

分页查询，每页3个，查询第2页的数据

View Code