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。
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
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。
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
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。
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。
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/
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。
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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。
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。
SQLAlchemy是一个基于Python的ORM框架。该框架是建立在DB-API之上,使用关系对象映射进行数据库操作。
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。
今天这篇是三大数据库的结尾篇,前面两篇分别是:《Python 数据库骚操作 -- MongoDB》《Python 数据库骚操作 -- Redis》,这篇主要介绍 MySQL 的 orm 库 SQLAlchemy 。那什么是 orm 呢?Object Relational Mapper,描述程序中对象和数据库中数据记录之间的映射关系的统称。介绍完了,那就走起呗!
使用SQLite SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的,而且体积很小,所以,经常被集成到各种应用程序中,甚至在iOS和Android的App中都可以集成。 Python就内置了SQLite3,所以,在Python中使用SQLite,不需要安装任何东西,直接使用。 在使用SQLite前,我们先要搞清楚几个概念: 表是数据库中存放关系数据的集合,一个数据库里面通常都包含多个表,比如学生的表,班级的表,学校的表,等等。表和表之间通过外键关联。 要操作关系数据库,首先
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。
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:
今天这篇主要介绍 MySQL 的 orm 库 SQLAlchemy 。那什么是 orm 呢?Object Relational Mapper,描述程序中对象和数据库中数据记录之间的映射关系的统称。介绍完了,那就走起呗!
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
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:
MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入,但不能承受高并发访问,适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库,能承受高并发访问,同时占用的内存也远远大于SQLite。
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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
学过orm系统自然之道模型的重要性,很多web站点都需要与数据库交互,这个时候模型的设计就显得尤为重要,一个好的模型会使得项目方便管理并且易于维护,比如我们学过的flask,里面的sqlalchemy就是这样一个优秀的模块,通过它可以快速和数据库建立通道,从而使得web编程更为高效,本文主要讲解django的模型。
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。
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。
使用了stm32f103zet6 通过外部时钟输入模式进行频率采集,在100khz以上误差在10hz左右
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。
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。
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。
!笛卡尔积是指在数学中,两个集合X和Y的笛卡尔积(Cartesian product),又称直积,表示为X * Y,第一个对象是X的成员
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:
在Hibernate中,多对多关联关系(Many-to-Many relationships)是指两个实体类之间的一种关系,其中一个实体类可以与多个另一个实体类相关联,而同样一个实体类也可以与多个另一个实体类相关联。例如,在一个公司中,一个员工可能会在不同的项目中工作,而同样一个项目也可能需要多个员工协同完成。在ORM框架中,多对多关系的映射可以使用中间表、双向一对多关系和关联实体类等多种方式实现。
大海:在数据处理的时候,我们经常需要对2张相关的表格建立表间关系,比如订单表和订单明细表,订单明细表里的产品和产品表……那么2张表之间总是要能够找到明确的逻辑关系,才能建立表间关系,比如订单表里的订单编号和订单明细表里的订单编号是对应的。
使用python-DB-API,只需要搞清楚Connection、Cursor对象,打开后一定得关闭。
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
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。
补充知识:Django的ManyToManyField(多对多)的使用以及through的作用
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)
设计一个关系型数据库很重要的一部分是将数据拆分成具有相关关系的数据表,然后将数据以符合这种关系的逻辑方式整合到一起。从 Room 2.2 的稳定版开始,我们可利用一个 @Relation 注解来支持表之间所有可能出现的关系: 一对一、一对多和多对多。
首先我们了解一个名词ORM,全称是(Object Relational Mapping),即对象关系映射。ORM的实现思想就是将关系型数据库中表的数据映射成对象,以对象的形式展现,这样开发人员就可以把对数据库的操作转化为对这些对象的操作。Hibernate正是实现了这种思想,达到了方便开发人员以面向对象的思想来实现对数据库的操作。 Hibernate在实现ORM功能的时候主要用到的文件有:映射类(*.java)、映射文件(*.hbm.xml)和数据库配置文件(*.properties/*.cfg.xml),
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
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.
转载自 https://blog.csdn.net/hhuahualala/article/details/51589133
格式: constraint <外键名> foreign key 字段名[,字段名2,…] references <主表名> 主键列1 [,主键列2,…]
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