flask操作資料庫

flask操作資料庫

準備作業

1. 安裝flask-script(版本過高可能會報錯)

pip install flask-script==2.0.3

使用flask-script里的Manager類實體化來管理專案的啟動等

from apps import create_app
from flask_script import Manager

app = create_app()

manager = Manager(app=app)

if __name__ == '__main__':
    # 運行app模塊
    manager.run()

在啟動專案時由原來的python app.py 改成了python app.py runserver

2. 安裝pymysql

pip install pymysql

3. 安裝flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

4. 安裝flask-migrate，版本過高可能出現問題

pip install flask-migrate==2.7.0

配置資料庫

1. 在settings里配置一下資料庫連接路徑

class DevelopmentConfig:
    ENV = 'development' # 設定環境為開發環境
    DEBUG = True  # 設定debug為true
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI='mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flaskday05'#訪問的資料庫+用的驅動：//資料庫的用戶名：密碼@服務器地址:埠號/資料庫
    # 設定sqlalchemy不自動更跟蹤資料庫
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS=False
    SQLALCHEMY_ECHO=True#除錯模式

2. 在專案檔案下新建一個ext包，在包的init檔案內建立映射物件

# 創建一個映射物件
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

3. 創建完之后，需要將映射物件與app進行關聯,在apps包的init檔案內進行關聯

    # 將db（orm映射）物件和app進行關聯
    db.init_app(app)

4. flask-migrate是一個為Flask應用處理SQLAlchemy資料庫遷移的擴展，使得可以通過Flask的命令列介面或者Flask-Scripts對資料庫進行操作，

#在app.py檔案中，當創建完app物件之后
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
migrate=Migrate(app=app,db=db)#建立app影響資料庫的映射
manager.add_command('db',MigrateCommand)#將命令交給manager管理

5. 在各藍圖中創建模型（類）時，要用到db的model

#在model.py檔案中
from exts import db
class User(db.Model):

6. 模型的基礎創建格式和欄位型別

7. 將創建好的模型（自定義的類）匯入到app.py檔案中

from apps.user.models import User

8. 使用terminal運行flask專案

初始化（一個專案只需要初始化一次，用來生成migrations檔案夾）python app.py db init
更新版本（每次修改后要運行，用來在versions檔案中生成最新的版本py檔案）python app.py db migrate
資料庫同步（每次修改要運行，用來將最新版本的內容更新到資料庫上）python app.py db upgrade
洗掉時：python app.py db downgrate 降級并洗掉版本檔案

往資料庫插入資料

每次插入單挑資料

一次性插入多條資料

    # 一次性插入多條資料
    user1 = User(name='wang',email='[email protected]',pswd='123456',role_id=role1.id)
    user2 = User(name='zhang',email='[email protected]',pswd='201512',role_id=role2.id)
    user3 = User(name='chen',email='[email protected]',pswd='987654',role_id=role2.id)
    user4 = User(name='zhou',email='[email protected]',pswd='456789',role_id=role1.id)
    db.session.add_all([user1,user2,user3,user4])
    db.session.commit()

查詢資料庫

1. filter模糊查詢，回傳名字結尾字符為g的所有資料，

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

查詢結果為：串列里套著物件
[<User 1>, <User 2>]

2. 查詢:filter_by精確查詢

回傳名字等于wang的所有user
User.query.filter_by(name='wang').all()

后面加.first()回傳查詢到的第一個物件
all()回傳查詢到的所有物件

3. get()，引數為主鍵，如果主鍵不存在沒有回傳內容

User.query.get(2)

4. 邏輯非，回傳名字不等于wang的所有資料

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

5. 邏輯或，需要匯入or_

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

6. 邏輯與，需要匯入and，回傳and()條件滿足的所有資料

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

7. not_ 相當于取反

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

8. 其他

9. 排序order_by

10. limit限制

洗掉資料

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

更新資料

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

模型表直接的關聯

1. 一對多

class Role(db.Model):
    ...
    #關鍵代碼
    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的關系，在此文中，第一個引數為對應參照的類"User"
• 第二個引數backref表示當使用user物件反向查詢時，使用user.role查詢到role表中的資料
• 第三個引數lazy決定了什么時候SQLALchemy從資料庫中加載外鍵模型資料

如果設定為子查詢方式(subquery)，則會在加載完Role物件后，就立即加載與其關聯的物件，這樣會讓總查詢數量減少，但如果回傳的條目數量很多，就會比較慢
設定為 subquery 的話，role.users 回傳所有資料串列
另外,也可以設定為動態方式(dynamic)，這樣關聯物件會在被使用的時候再進行加載，并且在回傳前進行過濾，如果回傳的物件數很多，或者未來會變得很多，那最好采用這種方式
設定為 dynamic 的話，role.users 回傳查詢物件，并沒有做真正的查詢，可以利用查詢物件做其他邏輯，比如：先排序再回傳結果

關聯查詢

角色和用戶的關系是一對多的關系，一個角色可以有多個用戶，一個用戶只能屬于一個角色，

• 查詢角色的所有用戶

#查詢roles表id為1的角色
ro1 = Role.query.get(1)
#查詢該角色的所有用戶
ro1.use.all()

• 查詢用戶所屬角色

#查詢users表id為3的用戶
us1 = User.query.get(3)
#查詢用戶屬于什么角色
us1.role

2. 多對多

需要定義一個中間表，包含兩個模型的外鍵欄位就可以了，并作為一個“復合主鍵”
在兩個需要做多對多的模型中隨便選擇一個模型，定義一個relationship屬性，來系結三者之間的關系，在使用relationship的時候，需要傳入一個secondary=中間表模型名，

# 中間表，也可以重新定義一個類class，表示中間表
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'))
	# 這里需要指定一個引數secondary，值為中間表的表名
# 標簽表
class Tag(db.Model):
    __tablename__ = 'tag'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(32))

多對多關系的查詢
1.查詢文章所有的標簽:
article = Article.query.filter(Article.title=="xxx").first()
tags = article.tags

2.查詢一個標簽涉及的所有文章:
tag = Tag.query.get(2)
articles = tag.articles

flask資料庫常見的資料型別和欄位

標籤：其他

上一篇：Python爬取世界杯熱搜榜，并制作腳本自動發送資訊到郵箱

下一篇：Golang error : "scannable dest type ptr with >1 columns (3) in result"