Python Web - Flask笔记5

29. MySQL数据库

安装:

见当前目录下的MySQL安装详解.doc

MySQL Workbench

MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示,建立数据库文档,以及进行复杂的MySQL 迁移。

具体使用可以参考:https://blog.csdn.net/soulandswear/article/details/60966808

30. SQLAlchemy连接数据库

在Python3中直接安装pymysql, Python2中使用MySQLdb

使用SQLAlchemy连接数据库:

使用SQLALchemy去连接数据库,需要使用一些配置信息,然后将他们组合成满足条件的字符串:

HOSTNAME = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'test'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root'

# dialect+driver://username:password@host:port/database
DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE)

然后使用create_engine创建一个引擎engine,然后再调用这个引擎的connect方法,就可以得到这个对象,然后就可以通过这个对象对数据库进行操作了:

engine = create_engine(DB_URI)

with engine.connect() as con:
  rs = con.execute("SELECT 1")
  print(rs.fetchone())

31. ORM(Object Relationship Mapping)框架

ORM是对象关系映射,也就是对象模型与数据库表之间的映射

将ORM模型映射到数据库中:

  1. declarative_base根据engine创建一个ORM基类。
  2. 用这个Base类作为基类来写自己的ORM类。要定义__tablename__类属性,来指定这个模型映射到数据库中的表名。
  3. 创建属性来映射到表中的字段,所有需要映射到表中的属性都应该为Column类型
  4. 使用Base.metadata.create_all()来将模型映射到数据库中。
  5. 一旦使用Base.metadata.create_all()将模型映射到数据库中后,即使改变了模型的字段,也不会重新映射了。 如果你想要让他重新映射,在前面加Base.metadata.drop_all()或者使用后面的alembicflask-migrate。

在这个ORM模型中创建一些属性,来跟表中的字段进行一一映射。这些属性必须是sqlalchemy给我们提供好的数据类型。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

DB_URI = "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"

engine = create_engine(DB_URI)

# 这个函数返回元类(MetaClass)
Base = declarative_base(engine)

class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(50))
    age = Column(Integer)

Base.metadata.create_all()

32. ORM中的增删改查

用session做数据的增删改查操作:

  1. 构建session对象:所有和数据库的ORM操作都必须通过一个叫做session的会话对象来实现,通过以下代码来获取会话对象: from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_engine(DB_URI) session = sessionmaker(engine)() 注意session = sessionmaker(engine)()后面还有一对括号
  2. 添加对象:
    • 创建对象,也即创建一条数据: python p = Person(name='ying',age=18,country='china')
    • 将这个对象添加到session会话对象中: python session.add(p)
    • 将session中的对象做commit操作(提交): python session.commit()
    • 一次性添加多条数据: python p1 = Person(name='ying1',age=19,country='china') p2 = Person(name='ying2',age=20,country='usa') session.add_all([p1,p2]) session.commit()
  3. 查找对象: # 查找某个模型对应的那个表中所有的数据: all_person = session.query(Person).all() # 使用filter_by来做条件查询 all_person = session.query(Person).filter_by(name='ying').all() # 使用filter来做条件查询 all_person = session.query(Person).filter(Person.name=='ying').all() # 使用get方法查找数据,get方法是根据id来查找的,只会返回一条数据或者None person = session.query(Person).get(primary_key) # 使用first方法获取结果集中的第一条数据 person = session.query(Person).first()
  4. 修改对象:首先从数据库中查找对象,然后将这条数据修改为你想要的数据,最后做commit操作就可以修改数据了。 person = session.query(Person).first() person.name = 'ying' session.commit()
  5. 删除对象:将需要删除的数据从数据库中查找出来,然后使用session.delete方法将这条数据从session中删除,最后做commit操作就可以了。 person = session.query(Person).first() session.delete(person) session.commit()

33. SQLAlchemy中常用的数据类型

  1. Integer:整形,映射到数据库中是int类型。
  2. Float:浮点类型,映射到数据库中是float类型。32位。
  3. Double:双精度浮点类型,映射到数据库中是double类型,64位。
  4. String:可变字符类型,映射到数据库中是varchar类型.
  5. Boolean:布尔类型,映射到数据库中的是tinyint类型。
  6. DECIMAL:定点类型。是专门为了解决浮点类型精度丢失的问题的。在存储钱相关的字段的时候建议大家都使用这个数据类型。并且这个类型使用的时候需要传递两个参数,第一个参数是用来标记这个字段总能能存储多少个数字,第二个参数表示小数点后有多少位。 例如,我要存,6位整数,4位小数:Column(DECIMAL(10, 4)),如果插入数据的时候数据不在改范围内,报错。
  7. Enum:枚举类型。指定某个字段只能是枚举中指定的几个值,不能为其他值。在ORM模型中,使用Enum来作为枚举,示例代码如下: class Article(Base): __tablename__ = 'article' id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) tag = Column(Enum("python",'flask','django')) 在Python3中,已经内置了enum这个枚举的模块,我们也可以使用这个模块去定义相关的字段。示例代码如下: class TagEnum(enum.Enum): python = "python" flask = "flask" django = "django" class Article(Base): __tablename__ = 'article' id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) tag = Column(Enum(TagEnum)) article = Article(tag=TagEnum.flask)
  8. Date:存储时间,只能存储年月日。映射到数据库中是date类型。在Python代码中,可以使用datetime.date来指定。示例代码如下: class Article(Base): __tablename__ = 'article' id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) create_time = Column(Date) article = Article(create_time=date(2018,10,10))
  9. DateTime:存储时间,可以存储年月日时分秒毫秒等。映射到数据库中也是datetime类型。在Python代码中,可以使用datetime.datetime来指定。示例代码如下: class Article(Base): __tablename__ = 'article' id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) create_time = Column(DateTime) article = Article(create_time=datetime(2011,11,11,11,11,11))
  10. Time:存储时间,可以存储时分秒。映射到数据库中也是time类型。在Python代码中,可以使用datetime.time来至此那个。示例代码如下: class Article(Base): __tablename__ = 'article' id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) create_time = Column(Time) article = Article(create_time=time(hour=11,minute=11,second=11))
  11. Text:存储长字符串。一般可以存储6W多个字符。如果超出了这个范围,可以使用LONGTEXT类型。映射到数据库中就是text类型。
  12. LONGTEXT:长文本类型,映射到数据库中是longtext类型。

34. Column常用参数

  1. primary_key:设置某个字段为主键。
  2. autoincrement:设置这个字段为自动增长的。
  3. default:设置某个字段的默认值。在发表时间这些字段上面经常用。
  4. nullable:指定某个字段是否为空。默认值是True,就是可以为空。
  5. unique:指定某个字段的值是否唯一。默认是False。
  6. onupdate:更新数据的时候调用,常用案例:修改文章时间,修改了文章,就默认把当前时间设置为now,update_time`(每次更新数据的时候都要更新的值), 第一次插入数据的时候不会被调用。可以使用default设置初始默认值
  7. name:指定ORM模型中某个属性映射到表中的字段名。如果不指定,那么会使用这个属性的名字来作为字段名。如果指定了,就会使用指定的这个值作为参数。这个参数也可以当作位置参数,在第1个参数来指定。 python title = Column(String(50),name='title',nullable=False) title = Column('my_title',String(50),nullable=False)

35. query函数的参数

  1. 模型对象。指定查找这个模型中所有的对象。
  2. 模型中的属性。可以指定只查找某个模型的其中几个属性。
  3. 聚合函数。
    • func.count:统计行的数量。 session.query(func.count(Article.price)).first()
    • func.avg:求平均值。 session.query(func.avg(Article.price)).first()
    • func.max:求最大值。
    • func.min:求最小值。
    • func.sum:求和。 func上,其实没有任何聚合函数。但是因为他底层做了一些魔术,只要mysql中有的聚合函数,都可以通过func调用。
  • 注: 重写类的__repr__函数可以自定义类的返回
def __repr__(self):
  return 'Title: %s' % self.title
返回: Title: xxx

36. filter过滤条件

过滤是数据提取的一个很重要的功能,以下对一些常用的过滤条件进行解释,并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现的:

  1. equals: python article = session.query(Article).filter(Article.title == "title0").first() print(article)
  2. not equals: python query.filter(User.name != 'ed')
  3. like: (ilike:不区分大小写) query.filter(User.name.like('%ed%'))
  4. in: query.filter(User.name.in_(['ed','wendy','jack'])) # 同时,in也可以作用于一个Query query.filter(User.name.in_(session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))))
  5. not in: query.filter(~User.name.in_(['ed','wendy','jack'])) query().filter(User.name.notin_(['ed','wendy','jack']))
  6. is null: query.filter(User.name==None) # 或者是 query.filter(User.name.is_(None))
  7. is not null: query.filter(User.name != None) # 或者是 query.filter(User.name.isnot(None))
  8. and: from sqlalchemy import and_ query.filter(and_(User.name=='ed',User.fullname=='Ed Jones')) # 或者是传递多个参数 query.filter(User.name=='ed',User.fullname=='Ed Jones') # 或者是通过多次filter操作 query.filter(User.name=='ed').filter(User.fullname=='Ed Jones')
  9. or: from sqlalchemy import or_ query.filter(or_(User.name=='ed',User.name=='wendy'))

如果想要查看ORM底层转换的SQL语句,可以在filter方法后面不要再执行任何方法直接打印就可以看到了。比如:

articles = session.query(Article).filter(or_(Article.title=='abc',
                                             Article.content=='abc'))
    print(articles)
  • 注: 如果想得到查找的SQL语句,直接返回filter即可,不需要在后面加first()all()

37. 外键和四种约束

使用SQLAlchemy创建外键非常简单。在从表中增加一个字段,指定这个字段外键的是哪个表的哪个字段就可以了。从表中外键的字段,必须和父表的主键字段类型保持一致。 示例:

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    username = Column(String(50),nullable=False)

class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    title = Column(String(50),nullable=False)
    content = Column(Text,nullable=False)

    uid = Column(Integer,ForeignKey("user.id"))

外键约束有以下几项: 1. RESTRICT:父表数据被删除,会阻止删除。默认就是这一项。 2. NO ACTION:在MySQL中,同RESTRICT。 3. CASCADE:级联删除。 父删子删 4. SET NULL:父表数据被删除,子表数据会设置为NULL。注意:字段属性不能有nullable=False

id = Column(Integer, ForeignKey("user.id", ondelete="RESTRICT"))
  • 注:如果要使用外键,则数据库的引擎必须为: InnoDB

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