flask-sqlalchemy所作的操作只是把模型类转换为sql语句,然后通过数据库驱动访问mysql,在获取到结果后再把数据转换为模型对象
完整连接 URI 列表请跳转到 SQLAlchemy 下面的文档 (Supported Databases) 。这里给出一些 常见的连接字符串。
零、数据库增删改查 1.增 # 增加数据 article1 = Article(title='aaa', content='bbb') # 以下这种方式也可以 # article1.content = 'ccc' # article1.title = 'ddd' # 保存数据 db.session.add(article1) # 提交事务 db.session.commit() 2.删 # 删除 article1 = Article.query.filter(article1.title == 'eee')
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/
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。
在这里我们希望可以在Book类中存在这样一个属性:通过调用它可以获取对应的作者的记录,这类返回单个值的关系属性称为标量关系属性
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即Object-Relationl Mapping,它的作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射,这样我们在具体的操作数据库的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只要像平时操作对象一样操作它就可以了 。简单说,ORM是一个可以使我们更简单的操作数据库的框架。
学习过web开发的人也许都知道,在web开发中最常用的数据库就是关系模型数据库,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。查询的语句也是结构化的语言。
一、配置数据库 1、安装扩展库 安装pymysql扩展库 pip install pymysql 安装flask-sqlalchemy扩展库 pip install flask-sqlalchemy 本扩展库为flask用于操作数据库进行ORM转换 2、代码配置 总体代码如下(自行进行拆分) from flask import Flask <span class="hl
ORM 全称 Object Relational Mapping, 翻译过来叫对象关系映射。简单的说,ORM 将数据库中的表与面向对象语言中的类建立了一种对应关系。这样,我们要操作数据库,数据库中的表或者表中的一条记录就可以直接通过操作类或者类实例来完成。
在Django框架中内部已经提供ORM这样的框架,来实现对象关系映射,方便我们操作数据库。如果想在Flask中也达到这样效果,需要安装一个第三方来支持。 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。
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一、数据库操作 1,orm orm(object-Relation Mapping),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
library.py """ 分析图书馆案例 - 1.数据库配置 - 作者模型(一方) - 书籍模型(多方) - 2.添加测试数据 - 3.添加作者,书籍 - 4.删除作者,删除书籍 """ from flask import Flask, render_template, request, redirect,flash from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_wtf.csrf import CSRFProtect app = Fl
通过前两次的努力,我们对环境有了增删查改以及部署和查看日志的能力。 现在已经处于将就可用的状态。但其实还差了很重要的东西,就是权限的管理。 因为不能说每个用户上来都能随便的重启和删除环境吧,太容易出事故了。所以我们想起码有最基本的隔离性。
https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/
FLASK_APP = test_sqlalchemy.py FLASK_ENV = development FLASK_DEBUG = 1 In folder /Users/autotest/PycharmProjects/python3_flask /Users/autotest/PycharmProjects/python3_flask/venv/bin/python /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/pydevd.py --module --multiproc --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 55365 --file flask run pydev debugger: process 3089 is connecting
搭建动态博客的初衷就是想随时随地,只要一个浏览器,就能更新博客。那么就需要一个后台来管理文章,包含文章编辑器,和各种表单控件。
在我们做web开发的时候,经常需要用到与数据库交互,因为我们的数据通常都是保存在数据库中的,如果有人需要访问,就必须与数据库访问,所以今天我们介绍一个Flask中与数据库交互的插件---Flask-Sqlalchemy。
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。
安装flask-sqlalchemy、pymysql模块 pip install flask-sqlalchemy pymysql ### Flask-SQLAlchemy的介绍 1. ORM:Object Relationship Mapping(模型关系映射)。 2. flask-sqlalchemy是一套ORM框架。 3. ORM的好处:可以让我们操作数据库跟操作对象是一样的,非常方便。因为一个表就抽象成一个类,一条数据就抽象成该类的一个对象。 4. 安装`flask-sqlalchemy`:`su
mysql级别的外键,还不够ORM,必须拿到一个表的外键,然后通过这个外键再去另外一张表中查找,这样太麻烦了。SQLAlchemy提供了一个relationship,这个类可以定义属性,以后在访问相关联的表的时候就直接可以通过属性访问的方式就可以访问得到了。示例代码:
Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。与django不同,django创建工程时,会直接构架好工程结构。 而flask工程几乎是自己创建结构。在此介绍 PyCharm 下flask如何创建有一个完整的工程结构。
数据库中的数据表可以看做是现实世界中一类事物的抽象,而表中的每一行数据都可以看做是一个实例「即现实世界的实体」。在现实世界中每个事物/实体都不是单独不是单独存在的,都与其他事物或实体存在或多或少的关联,对应在数据库中,数据表之间也存在着不同的关联,我们将这种关联称之为关系。
使用 Flask-SQLAlchemy 从数据库中查询数据,可以指定查询的条件。数据库中的数据很多,用户需要的只是某一条数据或满足某个条件的数据。
每个用户维护一个“粉丝”用户列表和“关注”用户列表。不幸的是,关系型数据库没有列表类型的字段来保存它们,那么只能通过表的现有字段和他们之间的关系来实现。
对于使用 SQLAlchemy 建立数据表之间的关系前面的文章 SQLAlchemy 定义关系 已经进行了介绍,今天主要看单个数据表之内的关联。
最近学习了下用户权限划分的数据库结构,并且结合到了 Flask 和 SQLAlchemy 中
先进行如下操作: from flask import Flask from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy app=Flask(__name__) db=SQLAlchemy(app) 一对多: class Parent(db.Model): id=db.Column(db.Integer,primary_key=True) name=db.Column(db.String(30),unique=True) children=db.re
本节描述了relationship()函数及其用法的深入讨论。关于关系的介绍,请从使用 ORM 相关对象开始,参阅 SQLAlchemy 统一教程。
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。 在视图函数中定义模型类 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import S
模型 这个术语表示程序使用的持久化实体。在 orm 中,模型一般是一个 Python 类,类的属性对应数据库表的类。 [当这个类的属性发生更改时,数据库也要迁移 ]
一.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 1 pip3 install sqlalchemy 组成部分: Engine,框架的引擎 Connection Pooling ,数据库连接池 Dialect,选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types,架构和类型 SQL Ex
在搜索书籍页面里,需要将每一条结果的作者,出版社,价格在一行展示,并以”/“分割。由于这三个属性还有可能为空,所以在html模板里处理不太方便。我们选择将这些数据处理的工作放在viewmodel中。
重点掌握第1种,在工作中,我们的项目在启动的时候,需要预先设置一些配置信息,为了方便管理,便于维护,我们将所有的配置信息,封装在一个类中,然后再进行使用,下面是代码的实现过程,大家可以看一下:
ORM会将我们模型类文件中的指令翻译成SQL语句,去操作数据库,而且我们不需要关心数据库是哪一种数据库.
SQLAlchemy 是用Python编程语言开发的一个开源项目,它提供了SQL工具包和ORM对象关系映射工具,使用MIT许可证发行,SQLAlchemy 提供高效和高性能的数据库访问,实现了完整的企业级持久模型。
SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展,简化了在Flask应用中使用SQLAlchemy的操作,SQLAlchemy是一个强大的关系型数据库框架,支持多种数据库后台。其安装方式与其他扩展一样使用pip安装即可:pip install flask-sqlalchemy。 在Flask-SQLAlchemy中,指定使用何种数据库是通过URL来实现的,各种主流数据库引擎使用URL格式如下:
目标:建立两个表“用户表(user)”和“问题表( question)”,其中问题表中的作者id是是用户表的id即外键的关系。(一个用户可以有多个问题)
映射器支持在relationship()构造上配置可配置级联行为的概念。这涉及到相对于特定Session上执行的操作应如何传播到由该关系引用的项目(例如“子”对象),并且受到relationship.cascade选项的影响。
SQLAlchemy 是一个基于 Python 实现的 ORM 库,是一种 面对对象 的数据库编程框架 (关系对象映射)。
在application/__init__.py项目初始化文件中加载redis或者mysql的初始化代码
Flask本身不支持数据库,相信你已经听说过了。正如表单那样,这也是Flask有意为之。对使用的数据库插件自由选择,岂不是比被迫适应其中之一,更让人拥有主动权吗?
在Flask-RESTful中,可以选择使用各种关系型和非关系型数据库。一些流行的选择包括:
在 Flask Web 框架中,Flask-SQLALchemy 扩展对数据库操作进行了封装,使用 Flask-SQLALchemy ,可以通过 Python 对象来操作数据库。
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