flask操作数据库-百木园

flask操作数据库

准备工作

安装flask-script(版本过高可能会报错)

pip install flask-script==2.0.3

使用flask-script里的Manager类实例化来管理项目的启动等

from apps import create_app
from flask_script import Manager

app = create_app()

manager = Manager(app=app)

if __name__ == \'__main__\':
    # 运行app模块
    manager.run()

在启动项目时由原来的python app.py 改成了python app.py runserver

安装pymysql

pip install pymysql

安装flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

安装flask-migrate，版本过高可能出现问题

pip install flask-migrate==2.7.0

配置数据库

在settings里配置一下数据库连接路径

class DevelopmentConfig:
    ENV = \'development\' # 设置环境为开发环境
    DEBUG = True  # 设置debug为true
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI=\'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flaskday05\'#访问的数据库+用的驱动：//数据库的用户名：密码@服务器地址:端口号/数据库
    # 设置sqlalchemy不自动更跟踪数据库
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS=False
    SQLALCHEMY_ECHO=True#调试模式

在项目文件下新建一个ext包，在包的init文件内建立映射对象

# 创建一个映射对象
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

创建完之后，需要将映射对象与app进行关联,在apps包的init文件内进行关联

    # 将db（orm映射）对象和app进行关联
    db.init_app(app)

flask-migrate是一个为Flask应用处理SQLAlchemy数据库迁移的扩展，使得可以通过Flask的命令行接口或者Flask-Scripts对数据库进行操作。

#在app.py文件中，当创建完app对象之后
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
migrate=Migrate(app=app,db=db)#建立app影响数据库的映射
manager.add_command(\'db\',MigrateCommand)#将命令交给manager管理

在各蓝图中创建模型（类）时，要用到db的model

#在model.py文件中
from exts import db
class User(db.Model):

模型的基础创建格式和字段类型

将创建好的模型（自定义的类）导入到app.py文件中

from apps.user.models import User

使用terminal运行flask项目

初始化（一个项目只需要初始化一次，用来生成migrations文件夹）python app.py db init
更新版本（每次修改后要运行，用来在versions文件中生成最新的版本py文件）python app.py db migrate
数据库同步（每次修改要运行，用来将最新版本的内容更新到数据库上）python app.py db upgrade
删除时：python app.py db downgrate 降级并删除版本文件

往数据库插入数据

每次插入单挑数据

一次性插入多条数据

    # 一次性插入多条数据
    user1 = User(name=\'wang\',email=\'wang@163.com\',pswd=\'123456\',role_id=role1.id)
    user2 = User(name=\'zhang\',email=\'zhang@189.com\',pswd=\'201512\',role_id=role2.id)
    user3 = User(name=\'chen\',email=\'chen@126.com\',pswd=\'987654\',role_id=role2.id)
    user4 = User(name=\'zhou\',email=\'zhou@163.com\',pswd=\'456789\',role_id=role1.id)
    db.session.add_all([user1,user2,user3,user4])
    db.session.commit()

查询数据库

filter模糊查询，返回名字结尾字符为g的所有数据。

User.query.filter(User.name.endswith(\'g\')).all()

查询结果为：列表里套着对象
[<User 1>, <User 2>]

查询:filter_by精确查询

返回名字等于wang的所有user
User.query.filter_by(name=\'wang\').all()

后面加.first()返回查询到的第一个对象
all()返回查询到的所有对象

get()，参数为主键，如果主键不存在没有返回内容

User.query.get(2)

逻辑非，返回名字不等于wang的所有数据

User.query.filter(User.name!=\'wang\').all()

逻辑或，需要导入or_

from sqlalchemy import or_
User.query.filter(or_(User.name!=\'wang\',User.email.endswith(\'163.com\'))).all()

逻辑与，需要导入and，返回and()条件满足的所有数据

from sqlalchemy import and_
User.query.filter(and_(User.name!=\'wang\',User.email.endswith(\'163.com\'))).all()

not_ 相当于取反

from sqlalchemy import not_
User.query.filter(not_(User.name==\'chen\')).all()

其他

排序order_by

limit限制

删除数据

user = User.query.first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()

更新数据

user = User.query.first()
user.name = \'dong\'
db.session.commit()

模型表直接的关联

一对多

class Role(db.Model):
    ...
    #关键代码
    user = db.relationship(\'User\', backref=\'role\', lazy=\'dynamic\')
    ...

class User(db.Model):
    ...
    role = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey(\'roles.id\'))

其中realtionship描述了Role和User的关系。在此文中，第一个参数为对应参照的类\"User\"
第二个参数backref表示当使用user对象反向查询时，使用user.role查询到role表中的数据
第三个参数lazy决定了什么时候SQLALchemy从数据库中加载外键模型数据

如果设置为子查询方式(subquery)，则会在加载完Role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，role.users 返回所有数据列表
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，role.users 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

关联查询

角色和用户的关系是一对多的关系，一个角色可以有多个用户，一个用户只能属于一个角色。

查询角色的所有用户

#查询roles表id为1的角色
ro1 = Role.query.get(1)
#查询该角色的所有用户
ro1.use.all()

查询用户所属角色

#查询users表id为3的用户
us1 = User.query.get(3)
#查询用户属于什么角色
us1.role

多对多

需要定义一个中间表，包含两个模型的外键字段就可以了，并作为一个“复合主键”
在两个需要做多对多的模型中随便选择一个模型，定义一个relationship属性，来绑定三者之间的关系，在使用relationship的时候，需要传入一个secondary=中间表模型名。

# 中间表，也可以重新定义一个类class，表示中间表
article_tag = 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)
    title = db.Column(db.String(64))
    tags = db.relationship(\'Tag\', secondary=article_tag, backref=db.backref(\'articles\'))
	# 这里需要指定一个参数secondary，值为中间表的表名
# 标签表
class Tag(db.Model):
    __tablename__ = \'tag\'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(32))

多对多关系的查询
1.查询文章所有的标签:
article = Article.query.filter(Article.title==\"xxx\").first()
tags = article.tags

2.查询一个标签涉及的所有文章:
tag = Tag.query.get(2)
articles = tag.articles

flask数据库常见的数据类型和字段

来源：https://www.cnblogs.com/suncolor/p/16971364.html
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