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。
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-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
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。
RDBMS(Relational Database Management System)即关系数据库管理系统,在开始之前,先了解下RDBMS的一些术语:
这是一种非常特殊的情况,其中 relationship()必须执行一个 INSERT 和一个第二个 UPDATE,以正确填充一行(反之亦然,为了删除而执行一个 UPDATE 和 DELETE,而不违反外键约束)。这两种用例是:
定义一个扩展到sqlalchemy.ext.declarative系统的系统,自动生成从数据库模式到映射类和关系,通常而不一定是一个反射的数据库模式。
本文实例讲述了python数据库操作mysql:pymysql、sqlalchemy常见用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
数据库的默认编码为 latin1,修改数据表的默认编码是 MySQL 的一个基本操作,这是需要预先掌握的。不过学习本课程时并不需要这么做,在创建数据库的同时添加 CHARACTER SET = UTF8 指定编码格式即可。我们要创建课程相关的映射类以及对应的数据表,现在先创建所需数据库 study ,编码格式为 UTF-8 :
本文将以Mysql举例,介绍sqlalchemy的基本用法。其中,Python版本为2.7,sqlalchemy版本为1.1.6。
SQLAlchemy SQL 工具包和对象关系映射器是一套全面的用于处理数据库和 Python 的工具集。它有几个不同的功能区域,可以单独使用或组合在一起。其主要组件如下图所示,组件依赖关系组织成层次结构:
“index”表示属性与具有预定义索引以访问它的Indexable列的元素相关联。Indexable类型包括ARRAY、JSON和HSTORE等类型。
https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/
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
在Flask-RESTful中,数据模型的设计和实现是非常重要的一步。一个好的数据模型设计可以使得应用程序更加清晰和易于维护。
SQLAlchemy是一个Python的SQL工具和对象关系映射(ORM)库。它提供了一种使用SQL语言与数据库进行交互的高级抽象,同时也提供了一种将数据库表映射到Python对象的方式。
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
映射类基本组件一节讨论了Mapper构造的一般配置元素,它是定义特定用户定义类如何映射到数据库表或其他 SQL 构造的结构。以下各节描述了关于声明式系统如何构建 Mapper 的具体细节。
SQLAlchemy 的一个重要部分是在查询时提供对相关对象加载方式的广泛控制。所谓“相关对象”是指在映射器上使用relationship()配置的集合或标量关联。这种行为可以在映射器构造时使用relationship()函数的relationship.lazy参数进行配置,以及通过使用ORM 加载选项与Select构造函数一起使用。
声明性映射风格是 SQLAlchemy 中主要使用的映射风格。请参阅 声明性映射 部分进行顶层介绍。
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。
邻接列表模式是一种常见的关系模式,其中表包含对自身的外键引用,换句话说是自引用关系。这是在平面表中表示层次数据的最常见方法。其他方法包括嵌套集,有时称为“修改的先序”,以及材料路径。尽管在 SQL 查询中评估其流畅性时修改的先序具有吸引力,但邻接列表模型可能是满足大多数层次存储需求的最合适模式,原因是并发性、减少的复杂性,以及修改的先序对于能够完全加载子树到应用程序空间的应用程序几乎没有优势。
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。
版权声明:Copyright © https://blog.csdn.net/zzw19951261/article/details/81148625
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。
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。
到目前为止,我们已经覆盖了 Insert,这样我们可以将一些数据放入我们的数据库中,并且花了很多时间在 Select 上,该语句处理了从数据库检索数据所使用的各种广泛的使用模式。 在本节中,我们将涵盖 Update 和 Delete 构造,用于修改现有行以及删除现有行。 本节将从核心的角度讨论这些构造。
前言 一对多和多对一关系 一对多关系 一对多关系表设计,一个Parent类关联多个Child类 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship # 拼接配置dialect + driver://username:pa
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/
映射器可以构造与任意关系单元(称为 selectables)相对应的类,除了普通表之外。例如,join() 函数创建了一个包含多个表的可选择单元,具有自己的复合主键,可以与 Table 相同的方式映射:
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?
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。
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。
本页包含了由 Python 生成的Query构造的文档,多年来这是与 SQLAlchemy ORM 一起使用时的唯一 SQL 接口。从版本 2.0 开始,现在采用的是全新的工作方式,其中与 Core 相同的select()构造对 ORM 同样有效,为构建查询提供了一致的接口。
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。
转载请在文章开头附上原文链接地址:https://www.cnblogs.com/Sunzz/p/10979970.html
下面的章节是讨论本教程中概念的主要顶级章节,更详细地描述了每个子系统的许多其他特性。
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。
当映射器配置在继承关系中时,SQLAlchemy 有能力以多态方式加载元素,这意味着单个查询可以返回多种类型的对象。
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。
SQlAlchemy简单使用 sqlalchemy介绍 SQLAlchemy的是Python的SQL工具包和对象关系映射器,让应用程序开发人员可以使用上SQL的强大功能和灵活性。 它提供了一套完整的企业级持久化模式,专为高效率和高性能的数据库访问而设计,简单易用用,专门为Python语言而准备。 SQLAlchemy的理念 SQL数据库与对象集合目标不同,它需要关注更大的数据容量与更高的性能;而对象集合则和数据表或数据行的目标不同,它需要更好的数据抽象。 SQLAlchemy设计的目的,就是适配这两
本节介绍了有关加载列的其他选项。使用的映射包括将存储大字符串值的列,我们可能希望限制它们何时加载。
ORM(对象关系映射)是一种将关系型数据库中的数据和对象之间进行映射的技术。ORM将数据库中的数据表示为对象,从而使开发人员可以使用面向对象编程语言(如Python)来访问数据库。ORM在Flask中非常常见,它可以大大简化数据库访问的过程。
对于 Core 和 ORM,select() 函数生成一个用于所有 SELECT 查询的 Select 构造。传递给 Core 中的 Connection.execute() 方法和 ORM 中的 Session.execute() 方法,在当前事务中发出 SELECT 语句并通过返回的 Result 对象获取结果行。
本文属于新闻推荐实战—前后端交互—后端构建之Flask。Flask作为该项目中会用来作为系统的后台框架,作为一个算法工程师需要了解一些关于开发的知识,因为在实际的工作中经常调试线上的代码来调用策略或模型。本文将对Flask以及一些基本的使用进行了简单的介绍,方便大家快速理解项目中的相关内容。
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。
前面一至四篇我们学习了如何使用 python 来获取网页并将网页中的有效数据解析出来,当获取到有效数据以后,不可能将数据放在内存中,一旦系统出现问题辛辛苦苦获取的数据都付诸东流了,此时需要考虑数据持久化的事情,数据持久化我们有两种选择一是将数据保存在文件中「比如 txt 文件或 execl 文件」,另一种是将数据保存在数据库中。
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。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云