7-flask框架-数据库操作/数据的增删改

一、ORM介绍

ORM 全拼Object-Relation Mapping，中文意为 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/对象的属性和方法的操作. 字段--->属性, 关键字-> 操作方法

    • 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:

  • 相比较直接使用SQL语句操作数据库,ORM需要把操作转换成SQL语句，所以有性能损失.

  • 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失.

  • 增加了学习成本，不同的ORM提供的操作不一样

二、Flask-SQLAlchemy

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/

 

2.1 安装 flask-sqlalchemy

 使用清华源

pip install flask-sqlalchemy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 如果连接的是 mysql 数据库，需要安装 mysqldb 驱动

pip install flask-mysqldb -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装flask-mysqldb时，注意

安装 flask-mysqldb的时候，python底层依赖于一个底层的模块 mysql-client 模块
如果没有这个模块，则会报错如下：

Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-install-21hysnd4/mysqlclient/

解决方案：

sudo apt-get install libmysqlclient-dev python3-dev

运行上面的安装命令如果再次报错如下：
   dpkg 被中断，您必须手工运行 ‘sudo dpkg --configure -a’ 解决此问题。

则根据提示执行命令以下命令，再次安装mysqlclient
    sudo dpkg --configure -a
    apt-get install libmysqlclient-dev python3-dev

解决了mysqlclient问题以后，重新安装 flask-mysqldb即可。
pip install flask-mysqldb -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2 数据库连接设置

  • 在 Flask-SQLAlchemy 中，数据库使用URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 键中

　　config.py，配置文件代码：

class Config(object):
    DEBUG = True
    SECRET_KEY = "*(%#4sxcz(^(#$#8423"
    # 数据库链接配置 = 数据库名称://登录账号:登录密码@数据库主机IP:数据库访问端口/数据库名称?charset=编码类型 dsn
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql://root:123@127.0.0.1:3306/students?charset=utf8mb4"
  • 其他设置
# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
#查询时会显示原始SQL语句
SQLALCHEMY_ECHO = True
  • 配置完成需要去 MySQL 中创建项目所使用的数据库
mysql -uroot -p123
create database students charset=utf8mb4;
  • 然后，将配置项加载到Flask对象中
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

class Config(object):
    DEBUG = True
    # 数据库连接配置
    # SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "数据库类型://数据库账号:密码@数据库地址:端口/数据库名称?charset=utf8mb4"
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql://root:123@127.0.0.1:3306/students?charset=utf8mb4"
    # 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
    # 查询时会显示原始SQL语句
    SQLALCHEMY_ECHO = True

app.config.from_object(Config)

@app.route("/")
def index():
    return "ok！"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

2.3 常用的SQLAlchemy字段类型

　　加黑的为常用的字段类型

模型字段类型名python中数据类型说明
Integer int 普通整数，一般是32位
SmallInteger int 取值范围小的整数，一般是16位
BigInteger int或long 不限制精度的整数
Float float 浮点数
Numeric decimal.Decimal 普通数值，一般是32位
String str 变长字符串
Text str 变长字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化
Unicode unicode 变长Unicode字符串
UnicodeText unicode 变长Unicode字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化
Boolean bool 布尔值
Date datetime.date 日期
Time datetime.datetime 日期和时间
LargeBinary str 二进制文件内容

2.4  常用的SQLAlchemy列约束选项

选项名说明
primary_key 如果为True，代表表的主键
unique 如果为True，为这列创建唯一 索引，代表这列不允许出现重复的值
index 如果为True，为这列创建普通索引，提高查询效率
nullable 如果为True，允许有空值，如果为False，不允许有空值
default 为这列定义默认值

三、数据库的基本操作

  • 在Flask-SQLAlchemy中，添加、修改、删除操作，均由数据库会话(sessionSM)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 db.session.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。

四、模型类定义

在项目中会把，把模型创建到单独的文件中，但是现在我们先把模型类写在manage.py文件中

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

class Config(object):
    DEBUG = True
    # 数据库连接配置
    # SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "数据库类型://数据库账号:密码@数据库地址:端口/数据库名称?charset=utf8mb4"
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql://root:123@127.0.0.1:3306/students?charset=utf8mb4"
    # 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
    # 查询时会显示原始SQL语句
    SQLALCHEMY_ECHO = True

app.config.from_object(Config)


"""模型类定义"""
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app=app)
# 等同于
# db = SQLAlchemy()
# db.init_app(app)

class Student(db.Model):
    """学生信息模型"""
    # 声明与当前模型绑定的数据表名称
    __tablename__ = "db_students"
    # 字段定义
    """
    create table db_student(
      id int primary key auto_increment comment="主键",
      name varchar(15) comment="姓名",
    )
    """
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True,comment="主键")
    name = db.Column(db.String(15), comment="姓名")
    age = db.Column(db.SmallInteger, comment="年龄")
    sex = db.Column(db.Boolean, default=True, comment="性别")
    email = db.Column(db.String(128), unique=True, comment="邮箱地址")
    money = db.Column(db.Numeric(10,2), default=0.0, comment="钱包")

    def __repr__(self):
        return f"{self.name}<Student>"

# 所有的模型必须直接或间接继承于db.Model
class Course(db.Model):
    """课程数据模型"""
    __tablename__ = "db_course"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")
    name = db.Column(db.String(64), unique=True, comment="课程")
    price = db.Column(db.Numeric(7, 2))
    # repr()方法类似于django的__str__，用于打印模型对象时显示的字符串信息
    def __repr__(self):
        return f'{self.name}<Course>'

class Teacher(db.Model):
    """老师数据模型"""
    __tablename__ = "db_teacher"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")
    name = db.Column(db.String(64), unique=True, comment="姓名")
    option = db.Column(db.Enum("讲师", "助教", "班主任"), default="讲师")

    def __repr__(self):
        return f"{self.name}< Teacher >"

@app.route("/")
def index():
    return "ok！"

if __name__ == '__main__':
    with app.app_context():
        # 检测数据库中是否存在和模型匹配的数据表。
        # 如果没有，则根据模型转换的建表语句进行建表。
        # 如果找到，则不会进行额外处理
        db.create_all()
    app.run(debug=True)

五、数据表操作

5.1 创建表

 with app.app_context():
        # create_all()方法执行的时候，需要放在模型的后面
        # 检测数据库中是否存在和模型匹配的数据表。
        # 如果没有，则根据模型转换的建表语句进行建表。
        # 如果找到，则不会进行额外处理
        db.create_all()

5.2 删除表

db.drop_all()  # 慎用，很给力的！！

5.3 代码实例

 1 from flask import Flask
 2 app = Flask(__name__)
 3 
 4 class Config(object):
 5     DEBUG = True
 6     # 数据库连接配置
 7     # SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "数据库类型://数据库账号:密码@数据库地址:端口/数据库名称?charset=utf8mb4"
 8     SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql://root:123@127.0.0.1:3306/students?charset=utf8mb4"
 9     # 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
10     SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
11     # 查询时会显示原始SQL语句
12     SQLALCHEMY_ECHO = True
13 
14 app.config.from_object(Config)
15 
16 
17 """模型类定义"""
18 from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
19 db = SQLAlchemy(app=app)
20 # 等同于
21 # db = SQLAlchemy()
22 # db.init_app(app)
23 
24 class Student(db.Model):
25     """学生信息模型"""
26     # 声明与当前模型绑定的数据表名称
27     __tablename__ = "db_students"
28     # 字段定义
29     """
30     create table db_student(
31       id int primary key auto_increment comment="主键",
32       name varchar(15) comment="姓名",
33     )
34     """
35     id = db.Column(db.Integer, primary_key=True,comment="主键")
36     name = db.Column(db.String(15), comment="姓名")
37     age = db.Column(db.SmallInteger, comment="年龄")
38     sex = db.Column(db.Boolean, default=True, comment="性别")
39     email = db.Column(db.String(128), unique=True, comment="邮箱地址")
40     money = db.Column(db.Numeric(10,2), default=0.0, comment="钱包")
41 
42     def __repr__(self):
43         return f"{self.name}<Student>"
44 
45 # 所有的模型必须直接或间接继承于db.Model
46 class Course(db.Model):
47     """课程数据模型"""
48     __tablename__ = "db_course"
49     id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")
50     name = db.Column(db.String(64), unique=True, comment="课程")
51     price = db.Column(db.Numeric(7, 2))
52     # repr()方法类似于django的__str__，用于打印模型对象时显示的字符串信息
53     def __repr__(self):
54         return f'{self.name}<Course>'
55 
56 class Teacher(db.Model):
57     """老师数据模型"""
58     __tablename__ = "db_teacher"
59     id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")
60     name = db.Column(db.String(64), unique=True, comment="姓名")
61     option = db.Column(db.Enum("讲师", "助教", "班主任"), default="讲师")
62 
63     def __repr__(self):
64         return f"{self.name}< Teacher >"
65 
66 @app.route("/")
67 def index():
68     return "ok！"
69 
70 if __name__ == '__main__':
71     with app.app_context():
72         # db.drop_all()
73         # 检测数据库中是否存在和模型匹配的数据表。
74         # 如果没有，则根据模型转换的建表语句进行建表。
75         # 如果找到，则不会进行额外处理
76         db.create_all()
77     app.run(debug=True)
View Code

六 、数据操作

6.1 添加数据

添加一条数据

student1 = Student(name="小明", sex=True, age=17, email="123456@qq.com", money=100)
db.session.add(student1)
db.session.commit()

#再次插入 一条数据
student2 = Student(name='小红', sex=False, age=13, email="16565666@qq.com", money=600)
db.session.add(student2)
db.session.commit()

一次插入多条数据

st1 = Student(name='wang',email='wang@163.com',age=22)
st2 = Student(name='zhang',email='zhang@189.com',age=22)
st3 = Student(name='chen',email='chen@126.com',age=22)
st4 = Student(name='zhou',email='zhou@163.com',age=22)
st5 = Student(name='tang',email='tang@163.com',age=22)
st6 = Student(name='wu',email='wu@gmail.com',age=22)
st7 = Student(name='qian',email='qian@gmail.com',age=22)
st8 = Student(name='liu',email='liu@163.com',age=22)
st9 = Student(name='li',email='li@163.com',age=22)
st10 = Student(name='sun',email='sun@163.com',age=22)
db.session.add_all([st1,st2,st3,st4,st5,st6,st7,st8,st9,st10])
db.session.commit()

6.2 删除数据

# 方法1[先查询后删除，2条语句]
# 先查询出来
student = Student.query.first()
print(student)
# 再进行删除
db.session.delete(student)
db.session.commit()

# 方法2【一条语句执行，性能更好更高效，在数据改动时添加条件才进行操作，这种用法就是乐观锁】     
# 乐观锁和悲观锁
Student.query.filter(Student.id > 5).delete()
db.session.commit()

6.3 更新数据

# 先查询数据，然后进行更新，2条语句
stu = Student.query.first()
stu.name = 'dong'
db.session.commit()

# 直接根据条件更新,一条语句[乐观锁]
Student.query.filter(Student.name == 'chen').update({'money': 1998})
db.session.commit()

# 字段引用[利用当前一条数据的字典值进行辅助操作,实现类似django里面F函数的效果]
Student.query.filter(Student.name == "zhang").update({"money":Student.money+1000 * Student.age})
db.session.commit()
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