使用 Flask-SQLAlchemy 连接数据库,可以通过 Python 对象来操作数据库。
(2)ORM(Object Relationship Mapping):模型关系映射
既然是应用程序,那么数据库就是必不可少的一部分。数据库按照一定规则保存程序数据,程序再发起查询取回所需的数据。Web 程序最常用基于关系模型的数据库,这种数据库也称为 SQL 数据库,因为它们使用结构化查询语言。不过最近几年文档数据库和键值对数据库成了流行的替代选择,这两种数据库合称 NoSQL数据库,比如 redis 等等。
作为一个Android开发工程师,对于后台相关的知识从来都没有深入的了解,在整个开发流程中,对后台这一块总是迷迷糊糊。本来对Java应该是比较熟悉的,使用Java来开发应该是比较合适的,但想到Python在近期非常的火热,于是想在学习后台开发的时候,顺便也学习一下Python的基础知识。于是开始了使用Python开发后台的学习过程。本文就是在学习如何操作数据的时候,为了加深理解,也方便后续查阅形整理的。
在我之前使用 Flask 实现简单接口时,为了方便,我每次都会将数据表删除掉,然后重新创建表和添加数据。因为测试数据只有几条,所以可以使用删表重建的方式,但在实际的项目中,是不可能使用这种方式的,删表意味着删数据。
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前言 Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展,简化了在Flask应用中使用SQLAlchemy的操作。 定义模型 在python代码中创建一个类,每个类对应了一个数据库中的一张表,类的数据属性对应了表中的字段名,这个类称为映射类。 创建模型示例 from flask import Flask, url_for, request, redirect, render_template from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__
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
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:
在MTV架构中,M表示Model层负责与数据库进行交互,ORM(Object Relational Mapping)对象关系映射可以将具体的模型与数据库中的表进行一一对应,模型对象的属性与数据库表的字段是一一对应的;通过模型的操作来实现对数据库表的操作
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
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/
https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/
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。
如果在windows执行过程中报错 ModuleNotFoundError: No module named 'MySQLdb' ,安装 pip install mysqlclient 解决问题。
(1)安装 pip install flask_sqlalchemy (2)数据库连接 from flask import Flask # 1.导入 from flask_sqlalchemy im
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
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在开发的过程中,需要修改数据库的模型,而且需要在修改之后更新数据库,最直接就是删除旧表,但是会丢失数据。所有最好的方式就是数据库迁移。它可以追踪数据库模型的变化,然后把变动应用到数据库中。
(1). ORM 提供一个附加的配置层,允许用户自定义的 Python 类进行对象关系映射,通过 session 会话与数据库进行交互。
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。
上一讲,我们学习了 flask 拦截器与session的使用 ,已经清楚了后台用户是否登录的判断及验证 url 合法性的方法 。
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。
设想有这样一个情景,我们需要实现一个简单的登录功能,用户需要输入账号,密码,以及确认密码,服务器后台验证账号密码是否合理,合理的话,就登录成功,提示登录成功!不成功的话,就通过消息闪现告诉用户哪里出错了
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。
Flask-Script用来生成shell命令 为在Flask里编写额外的脚本提供了支持
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。
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
Web表单是Web程序的基本功能,它是HTML页面中负责数据采集的部件。表单中有三部分组成:表单标签、表单域、表单按钮。表单允许用户输入数据,负责HTML页面数据采集,通过表单将用户输入的数据提交给服务器。
这个前提的话我们需要两个模块,即pymysql和sqlalchemy,前者用于连接mysql,后者是他提供了一种名为ORM的技术,使得我们不用通过Mysql的原生指令来执行命令,而是通过Python操作普通对象似的执行mysql语句。
alembic是用来做ORM模型与数据库的迁移与映射。alembic使用方式跟git有点类似,表现在两个方面,第一个,alemibi的所有命令都是以alembic开头;
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。
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
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。
前言 Flask-SQLAlchemy ORM 可以直接操作数据库,可以用db.create_all()代码同步表到数据库。 当我们需要修改表的字段,比如对表新增字段,修改字段的时候需用到flask-migrate 插件来同步迁移数据。 flask-migrate 迁移数据 django 框架里面可以用migrate 命令进行数据库的同步,Flask 框架有个flask-migrate 插件可以实现类似功能。 通过命令行操作实现数据库的同步。 from flask import Flask from fla
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
应该讲一些初始化工作,放在对应层级的包的初始化文件 __init__.py 中。比如Flask核心应用app对象初始化应该放在应用层级app包的 __init__.py 中。蓝图的初始化,应该放在对应蓝图层级web包的__init__.py中,并且所有蓝图对应的试图函数都应该放在web目录下
描述:Flask 模型由于 Flask 默认并没有提供任何数据库操作的API,我们可以选择任何合适自己项目的数据库来使用,可以采用原生的语句实现也可以采用ORM框架(SQLAlchemy / MongoEngine 扩展库) 实现;
模型表示程序使用的数据实体,在Flask-SQLAlchemy中,模型一般是Python类,继承自db.Model,db是SQLAlchemy类的实例,代表程序使用的数据库。
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:
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。
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
前言 SQLAlchemy采用简单的Python语言,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。 它提供了SQL工具包和ORM(对象关系映射)工具,类似于Django 自带的 ORM 框架操作数据库。 创建模型 先创建模型 from flask import Flask, url_for, request, redirect, render_template from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) # 设置
在开发过程中,需要修改数据库模型,而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表,但这样会丢失数据。
今天整体的内容比较的简单,就是数据库的简单操作。大家只要记住这些语句就能够好好玩耍flask-sqlalchemy数据库了。
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