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。
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
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/
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
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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。
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。
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。
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
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。
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。
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
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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
https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/
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
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
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。
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。
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。SQLAlchemy 是目前python中最强大的 ORM框架, 功能全面。 Flask-SQLAlchemy 是一个为 Flask 应用插件,封装了SQLAlchemy,简化了操作,只需添加配置项就可以在Flask 项目中使用。 Flask-SQLAlchemy 环境准备 Flask 使用版本v2.2.2 先安装连接 mysql 驱动包 pymysql pip install pymysql 安
最近项目的两次版本迭代中,根据业务需求的变化,需要对数据库进行更新,两次分别使用了不同的方式进行更新。 第一种:使用python的MySQLdb模块利用原生的sql语句进行更新 1 import MySQLdb 2 #主机名 3 HOST = '127.0.0.1' 4 #用户名 5 USER = "root" 6 #密码 7 PASSWD = "123456" 8 #数据库名 9 DB = "db_name" 10 # 打开数据库连接 11 db=MySQLdb.connect(HOST
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。
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:
我们每一次的 Migration 都会有对应的编号,这个编号会同样记录到我们的数据库中的 alembic_version 表中。
如果设置成 True,SQLAlchemy 将会记录所有 发到标准输出(stderr)的语句,这对调试很有帮助。
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。
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。
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 ]
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:
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
推荐使用原因:因为测试和上线时候DEBUG属性再测试时候一般为true上线为false所有可以把其他公用的内容放一个基类中,下面测试和上线都继承基类,用的时候切换类名即可
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。
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.
问题始于我在pycharm下建了一个flask工程,然后导入sqlalchemy的包:
(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。
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具。
在 Flask 中使用 SQLAlchemy 时,推荐使用包代替模块,把数据模型剥离到一个独立的模块中。使用 Flask-SQLAlchemy Extension 可以简化操作,Declarative 方式可以一次性定义表单和数据模型。在 Flask 应用中,使用 init_db() 函数可以方便地创建数据库连接,通过 scoped_session 可以保证线程安全。使用 Flask-SQLAlchemy,代码更加整洁,便于维护。
您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文!上一篇文章我们介绍了快速上手SQLAlchemy框架,两分钟了解Python之SQLAlchemy框架的使用今天就让我们学习下如何将Flask框架与SQLAlchemy框架进行整合。在Python的Web项目中我们都是使用Flask框架的,快速上手Flask请参考一分钟学会Flask框架的安装与快速使用。
前面的一至八篇我们一直在研究如何从网站上快速、方便的获取数据,并将获取到的数据存储在数据库中。但是将数据存储在数据中并不是我们的目的,获取和存储数据的目的是为了更好的利用这些数据,利用这些数据的前提首先需要从数据库按一定的格式来读取数据,这一篇主要介绍如何实现通过 RESTful API 来获取数据库中的数据。
flask 2.0.1 + flask-sqlalchemy + 权限验证 + Flask-APScheduler 定时任务 + marshmallow 序列化与数据验证
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
使用 Flask-SQLAlchemy 连接数据库,可以通过 Python 对象来操作数据库。
Flask框架是Python开发的一个基于Werkzeug和Jinja 2的web开发微框架,它的优势就是极其简洁,但又非常灵活,而且容易学习和应用。因此Flask框架是Python新手快速开始web开发最好的选择,此外,使用Flask框架的另一个好处在于你可以非常轻松地将基于Python的机器学习算法或数据分析算法集成到web应用中。
在日常开发中,如果需要开发一个小型应用或者Web接口,一般我是极力推崇Flask的,主要是因为其简洁、扩展性高。
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