Flask 操作Mysql数据库 - flask-sqlalchemy扩展

Devops海洋的渔夫

发布于 2019-12-26 17:42:41

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官网文档

https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/

数据库的设置

Web应用中普遍使用的是关系模型的数据库，关系型数据库把所有的数据都存储在表中，表用来给应用的实体建模，表的列数是固定的，行数是可变的。它使用结构化的查询语言。关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性。比如：商品表里有name、price、number等。 Flask本身不限定数据库的选择，你可以选择SQL或NOSQL的任何一种。也可以选择更方便的SQLALchemy，类似于Django的ORM。SQLALchemy实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和SQL语句打交道，而是通过Python对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升。

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。

下面使用mysql作为示例进行说明。

创建mysql数据库

1.登录数据库

mysql -u root -p password

2.创建数据库，并设定编码

create database <数据库名> charset=utf8;

3.显示所有数据库

show databases;

4.执行如下

mysql> create database flask_ex charset=utf8;
Query OK, 1 row affected (0.06 sec)

安装flask-sqlalchemy的扩展

pip install -U Flask-SQLAlchemy

python2：要连接mysql数据库，仍需要安装flask-mysqldb

pip install flask-mysqldb

python3：要连接mysql数据库，仍需要安装pymysql

pip install pymysql

本篇章内容以python3作为开讲。

使用Flask-SQLAlchemy连接mysql数据库

使用Flask-SQLAlchemy扩展操作数据库，首先需要建立数据库连接。数据库连接通过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。

对比下Django和Flask中的数据库设置：

Django的数据库设置：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 修改后端数据库使用mysql
        'NAME': 'mydb', # 设置访问数据库名称
        'USER': 'root', # 访问访问mysql用户名
        'PASSWORD': 'password', # 设置访问密码
        'HOST': 'localhost', # 设置访问ip地址
        'PORT': 3306, # 设置访问端口号
    }
}

Flask的数据库设置：

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/flask_ex'

常用的SQLAlchemy字段类型

上面看完了如何设置连接数据库，那么来看看，使用SQLAlchemy创建数据模型的时候，基本的字段类型如下：

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	普通整数，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	时间
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

选项名	说明
backref	在关系的另一模型中添加反向引用
primary join	明确指定两个模型之间使用的联结条件
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	指定多对多中记录的排序方式
secondary join	在SQLAlchemy中无法自行决定时，指定多对多关系中的二级联结条件

上面这些有很多基本选项的说明，下面来进行数据库的基本增删改等操作来加强理解。

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。

数据库会话是为了保证数据的一致性，避免因部分更新导致数据不一致。提交操作把会话对象全部写入数据库，如果写入过程发生错误，整个会话都会失效。

数据库会话也可以回滚，通过db.session.rollback()方法，实现会话提交数据前的状态。

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。

下面先来创建两个表的数据模型：用户表和角色表。

在视图函数中定义模型类

看完了上面那么多的概念说明，下面来看看如何创建数据模型以及创建数据表，如下：

1.在脚本15_SQLAlchemy.py编写创建User和Role数据模型

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

app = Flask(__name__)

class Config(object):
    """配置参数"""
    # 设置连接数据库的URL
    user = 'root'
    password = '********'
    database = 'flask_ex'
    app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://%s:%s@127.0.0.1:3306/%s' % (user,password,database)

    # 设置sqlalchemy自动更跟踪数据库
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True

    # 查询时会显示原始SQL语句
    app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

    # 禁止自动提交数据处理
    app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = False

# 读取配置
app.config.from_object(Config)

# 创建数据库sqlalchemy工具对象
db = SQLAlchemy(app)

class Role(db.Model):
    # 定义表名
    __tablename__ = 'roles'
    # 定义字段
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    users = db.relationship('User',backref='role') # 反推与role关联的多个User模型对象

class User(db.Model):
    # 定义表名
    __tablename__ = 'users'
    # 定义字段
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
    email = db.Column(db.String(64),unique=True)
    pswd = db.Column(db.String(64))
    role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id')) # 设置外键

if __name__ == '__main__':

    # 删除所有表
    db.drop_all()

    # 创建所有表
    db.create_all()

执行脚本，创建数据库

python3 15_SQLAlchemy.py

3.在mysql查看已经创建的表结构

mysql> show tables;
+--------------------+
| Tables_in_flask_ex |
+--------------------+
| roles              |
| users              |
+--------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> 
mysql> desc users;
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field   | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id      | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name    | varchar(64) | YES  | UNI | NULL    |                |
| email   | varchar(64) | YES  | UNI | NULL    |                |
| pswd    | varchar(64) | YES  |     | NULL    |                |
| role_id | int(11)     | YES  | MUL | NULL    |                |
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> 
mysql> desc roles;
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | varchar(64) | YES  | UNI | NULL    |                |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql>

创建好了数据表之后，下面来看看如何执行数据的增删查改的。

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查询执行器

方法	说明
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

创建表：

db.create_all()

删除表

db.drop_all()

每次插入单条数据

if __name__ == '__main__':

    # 插入一条角色数据
    role1 = Role(name='admin')
    db.session.add(role1)
    db.session.commit()

    # 再次插入一条数据
    role2 = Role(name='user')
    db.session.add(role2)
    db.session.commit()

执行脚本：

python3 15_SQLAlchemy.py

在mysql中查看插入的数据，如下：

mysql> select * from roles \G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
name: admin
*************************** 2. row ***************************
  id: 2
name: user
2 rows in set (0.00 sec)

一次插入多条数据

    # 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()

执行插入数据，如下：

python3 15_SQLAlchemy.py

在mysql中查询插入的数据如下：

mysql> select * from users \G
*************************** 1. row ***************************
     id: 1
   name: wang
  email: wang@163.com
   pswd: 123456
role_id: 1
*************************** 2. row ***************************
     id: 2
   name: zhang
  email: zhang@189.com
   pswd: 201512
role_id: 2
*************************** 3. row ***************************
     id: 3
   name: chen
  email: chen@126.com
   pswd: 987654
role_id: 2
*************************** 4. row ***************************
     id: 4
   name: zhou
  email: zhou@163.com
   pswd: 456789
role_id: 1
4 rows in set (0.00 sec)

mysql>

虽然这里在python中看上去是一次性插入多条数据，其实在mysql也是执行多行插入的语句，通过mysql的日志可以看到如下：

2019-11-23T16:48:56.984459Z  9061 Query INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('wang', 'wang@163.com', '123456', 1)
2019-11-23T16:48:56.997132Z  9061 Query INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('zhang', 'zhang@189.com', '201512', 2)
2019-11-23T16:48:57.010175Z  9061 Query INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('chen', 'chen@126.com', '987654', 2)
2019-11-23T16:48:57.024134Z  9061 Query INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('zhou', 'zhou@163.com', '456789', 1)

实际上并没有将多个values合并到一个insert语句，依然是多个insert语句逐个插入的。

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()

在交互模型执行如下：

>python3 db_demo.py shell
In [1]: from db_demo import User

In [2]: User.query.filter_by(name='wang').all()
Out[2]: [<User 1>]

In [3]:

first()返回查询到的第一个对象

User.query.first()

执行如下：

In [3]: User.query.first()
Out[3]: <User 1>

all()返回查询到的所有对象

User.query.all()

执行如下：

In [4]: User.query.all()
Out[4]: [<User 1>, <User 2>, <User 3>, <User 4>]

In [5]:

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()

执行如下：

In [5]: User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()
Out[5]: [<User 1>, <User 2>]

get()，参数为主键，如果主键不存在没有返回内容

User.query.get()

执行如下：

In [6]: User.query.get(2)
Out[6]: <User 2>

In [7]: user2 = User.query.get(2)

In [8]: user2.name
Out[8]: 'zhang'

逻辑非，返回名字不等于wang的所有数据。

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

执行如下：

In [9]: User.query.filter(User.name!='wang').all()
Out[9]: [<User 2>, <User 3>, <User 4>]

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()

执行如下：

In [10]: from sqlalchemy import and_

In [15]: users = User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

In [16]: for user in users:
    ...:     print(user.email)
    ...:
zhou@163.com

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()

执行如下：

In [17]: from sqlalchemy import or_

In [18]: users = User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

In [19]: for user in users:
    ...:     print(user.name, user.email)
    ...:
wang wang@163.com
zhang zhang@189.com
chen chen@126.com
zhou zhou@163.com

In [20]:

not_ 相当于取反

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

执行如下：

In [22]: from sqlalchemy import not_

In [25]: users = User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()

In [26]: for user in users:
    ...:     print(user.name, user.email)
    ...:
wang wang@163.com
zhang zhang@189.com
zhou zhou@163.com

查询数据后删除

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

执行如下：

(venv) $ >python3 db_demo.py shell

In [1]: from db_demo import User

In [3]: user = User.query.first()

In [5]: from db_demo import db

In [6]: db.session.delete(user)

In [7]: db.session.commit()

In [8]: User.query.all()
Out[8]: [<User 2>, <User 3>, <User 4>]

更新数据

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

执行如下：

In [1]: from db_demo import User

In [5]: from db_demo import db

In [9]: user = User.query.first()

In [10]: user
Out[10]: <User 2>

In [11]: user.name
Out[11]: 'zhang'

In [12]: user.name = 'dong'

In [13]: db.session.commit()

In [14]: user = User.query.first()

In [15]: user.name
Out[15]: 'dong'

使用update

User.query.filter_by(name='zhang').update({'name':'li'})

执行如下：

In [21]: User.query.filter_by(name='dong').update({'name':'li'})
Out[21]: 0

In [22]: User.query.get(2)
Out[22]: <User 2>

In [23]: user = User.query.get(2)

In [24]: user.name
Out[24]: 'li'

关联查询示例：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。

关联查询角色的所有用户：

#查询roles表id为1的角色
role1 = Role.query.get(1)
#查询该角色的所有用户
role1.users

执行如下：

In [25]: from db_demo import Role

In [26]: role1 = Role.query.get(1)

In [27]: role1.users
Out[27]: [<User 4>]

In [28]: role2 = Role.query.get(2)

In [29]: role2.users
Out[29]: [<User 2>, <User 3>]

关联查询用户所属角色：

#查询users表id为3的用户
user1 = User.query.get(3)
#查询用户属于什么角色
user1.role

执行如下：

In [30]: user1 = User.query.get(3)

In [31]: user1.role
Out[31]: <Role 2>

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