flask-sqlalchemy 用法總結

Flask-SQLAlchemy是一個Flask擴展，可以支持多種數據庫後臺，咱們能夠不須要關心SQL的處理細節，操做數據庫，一個基本關係對應一個類，而一個實體對應類的實例對象。Flask是一個輕量級的web框架，而SQLAlchemy 是轉爲Flask定製的ORM框架。

• 安裝flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

• 初始化sqlalchemy

from flask import Flask
from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
# 配置 sqlalchemy  數據庫驅動://數據庫用戶名:密碼@主機地址:端口/數據庫?編碼
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://password:@127.0.0.1:3306/db?charset=utf8'
# 初始化
db = SQLAlchemy(app)

注意：

SQLALCHEMY_DATABASE_URI 是關鍵字，默認數據源配置變量。而咱們在實際操做中，不免要同時鏈接多個數據庫，這個時候就要配置多個數據源，而SQLAlchemy提供了很方便的多數據源配置。
只需在配置文件中這樣寫就能夠：

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'postgres://localhost/main'
SQLALCHEMY_BINDS = {
    'users':        'mysqldb://localhost/users',
    'appmeta':      'sqlite:////path/to/appmeta.db'
}

SQLALCHEMY_DATABASE_URI 是默認數據源，users和appmeta是其餘數據源，用的時候也很是方便，在model中加入 __bind_key__ = 'users' 便可。

• 模型

數據庫表映射到模型，繼承db.model類便可

class RoadReportErrorCheck(db.Model):

    __bind_key__  = 'mdb_plat'
    __tablename__ = 'road_report_error_check'

    order_id                 = db.Column(db.Integer, nullable=False, default=0, primary_key=True)            #訂單ID                     
    p_pid                     = db.Column(db.String(32), nullable=False, default='')        #包ID
    check_state             = db.Column(db.Integer, nullable=False, default=0)            #0未審覈，1初審，2複審
    first_checker             = db.Column(db.String(32), nullable=False, default='')        #軌跡點初審人
    first_check_time         = db.Column(db.TIMESTAMP, nullable=False, default=0)        #軌跡點初審時間
    checker                 = db.Column(db.String(32), nullable=False, default='')        #軌跡點複審人
    check_time                 = db.Column(db.TIMESTAMP, nullable=False, default=0)        #軌跡點複審時間
    description             = db.Column(db.String(200), nullable=False, default='')        #軌跡點審覈描述
    receive_flag             = db.Column(db.Integer, nullable=False, default=0)            #外包領取，0未領，1已領
    create_time             = db.Column(db.TIMESTAMP, nullable=False, default=0)
    update_time             = db.Column(db.TIMESTAMP, nullable=False, default=datetime.now)

• 建表

只需初始化一個變量，添加到session中便可

group_info = Group_Check(id=id,package_id=package_id,user=user,upload_time=upload_time,orderid=orderid,group_track_url=group_track_url,xf_links=xf_links,create_time=datetime.datetime.now())
db.session.add(group_info)
db.session。commit()

• 過濾

SQLAlchemy 提供了不少種方便的過濾方法。寫法以下：

#查詢單個
Group_Check.query.fliter(Group_Check.id == id).first()
#查詢全部
Group_Check.query.fliter(Group_Check.id == id).all()
#條件查詢
Group_Check.query.fliter(db.and_(Group_Check.id == id, Group_Check.state==1))#求和Group_Check.query.fliter(db.and_(Group_Check.id == id, Group_Check.state==1))