Flask數據庫基本操做

時間 2019-11-08

標籤 flask 數據庫基本欄目 Python 简体版

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數據庫基本操做

在Flak-SQLAlchemy中，插入、修改、刪除操做，均由數據庫會話管理。

會話用db.session表示。在準備把數據寫入數據庫前，須要先將數據添加到會話中而後調用commit()方法提交會話。css

在Flask-SQLAlchemy中，查詢操做是經過query對象操做數據。

最基本的查詢時返回表中全部數據，能夠經過過濾器進行更精確的數據庫查詢。python

定義模型類

通常實際工做中咱們會把模型建立到單獨的文件中，學習階段咱們先將模型類寫在main.py文件中。mysql

from flask import Flask
from config import Config

app = Flask(__name__,template_folder='templates')
app.config.from_object(Config)


"""模型的建立"""
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)

class Course(db.Model):
    # 定義表名
    __tablename__ = 'tb_course'
    # 定義字段對象
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    price = db.Column(db.Numeric(6,2))
    # repr()方法相似於django的__str__，用於打印模型對象時顯示的字符串信息
    def __repr__(self):
        return 'Course:%s'% self.name

class Student(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_student'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    email = db.Column(db.String(64),unique=True)
    age = db.Column(db.SmallInteger)
    sex = db.Column(db.Boolean,default=1)

    def __repr__(self):
        return 'Student:%s' % self.name

class Teacher(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_teacher'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)

    def __repr__(self):
        return 'Teacher:%s' % self.name

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

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

模型之間的關聯

一對多

class Course(db.Model):
    ...
    teacher_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('tb_teacher.id'))

class Teacher(db.Model):
    ...
    # 課程與老師之間的關聯
    courses = db.relationship('Course', backref='teacher', lazy='subquery')
    ...

其中relationship描述了Course和Teacher的關係。第一個參數爲對應參照的類「Course」
第二個參數backref爲Teacher申明新屬性的方法
第三個參數lazy決定了何時SQLAlchemy從數據庫中加載數據

若是設置爲子查詢方式(subquery)，則會在加載完Teacher對象後，就當即加載與其關聯的對象，這樣會讓總查詢數量減小，可是若是返回的條目數量不少，就會比較慢。
設置爲subquery的話，teacher.courses返回全部當前老師關聯的課程列表
另外，也能夠設置爲動態方式(dynamic)，這樣關聯對象會在被使用的時候再進行加載，而且在返回前進行過濾，若是返回的對象數不少，或者將來會變得不少，那最好採用這種方式。
設置爲dynamic的話，Teacher.courses返回查詢對象，並無作真正的查詢，能夠利用查詢對象作其餘邏輯，好比先排序在返回結果。sql

多對多

achievement = db.Table('tb_achievement',  
    db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_student.id')),  
    db.Column('course_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_course.id'))  
)

class Course(db.Model):
    ...
    students = db.relationship('Student',secondary=achievement,  
                                    backref='courses',  
                                    lazy='dynamic')
class Student(db.Model):
    ...

經常使用的SQLAlchemy查詢過濾器

過濾器	說明
filter()	把過濾器添加到原查詢上，返回一個新查詢
filter_by()	把等值過濾器添加到原查詢上，返回一個新查詢
limit()	使用指定的值限定原查詢返回的結果
offset()	偏移原查詢返回的結果，返回一個新查詢
order_by()	根據指定條件對原查詢結果進行排序，返回一個新查詢
group_by()	根據指定條件對原查詢結果進行分組，返回一個新查詢

經常使用的SQLAlchemy查詢結果的方法

方法	說明
all()	以列表形式返回查詢的全部結果
first()	返回查詢的第一個結果，若是未查到，返回None
first_or_404()	返回查詢的第一個結果，若是未查到，返回404
get()	返回指定主鍵對應的行，如不存在，返回None
get_or_404()	返回指定主鍵對應的行，如不存在，返回404
count()	返回查詢結果的數量
paginate()	返回一個Paginate對象，它包含指定範圍內的結果

建立和刪除表

建立表數據庫

db.create_all()  # 注意，create_all()方法執行的時候，須要放在模型的後面
# 上面這段語句，後面咱們須要轉移代碼到flask-script的自定義命令中。
# 執行了一次之後，須要註釋掉。

刪除表django

db.drop_all()

數據操做

添加一條數據flask

student1 = Student(name='xiaoming')
db.session.add(student1)
db.session.commit()
#再次插入一條數據
student2 = Role(name='xiaohong')
db.session.add(student2)
db.session.commit()

一次插入多條數據bash

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()

查詢全部學生數據

查詢有多少個學生

查詢第1個學生

查詢id爲4的學生[3種方式]

查詢名字結尾字符爲g的全部學生數據[開始/包含]

查詢名字不等於wang的全部學生數據[2種方式]

查詢名字和郵箱都以 li 開頭的全部數據[2種方式]

查詢age是 18 或者 `email` 以 `163.com` 結尾的全部學生

查詢id爲 [1, 3, 5, 7, 9] 的用戶列表

查詢name爲liu的學生數據

查詢全部學生數據，並以年齡排序

分頁查詢，每頁3個，查詢第2頁的數據

filter_by精確查詢session

例如：返回名字等於wang的全部人app

Student.query.filter_by(name='xiaoming').all()

first()返回查詢到的第一個對象【first獲取一條數據,all獲取多條數據】

Student.query.first()

all()返回查詢到的全部對象

Student.query.all()

filter模糊查詢，返回名字結尾字符爲g的全部數據。

Student.query.filter(Student.name.endswith('g')).all()

get():參數爲主鍵，若是主鍵不存在沒有返回內容

Student.query.get()

邏輯非，返回名字不等於wang的全部數據

Student.query.filter(Student.name!='wang').all()

not_ 至關於取反

from sqlalchemy import not_
Student.query.filter(not_(Student.name=='wang')).all()

邏輯與，須要導入and，返回and()條件知足的全部數據

from sqlalchemy import and_
Student.query.filter(and_(Student.name!='wang',Student.email.endswith('163.com'))).all()

邏輯或，須要導入or_

from sqlalchemy import or_
Student.query.filter(or_(Student.name!='wang',Student.email.endswith('163.com'))).all()

查詢數據後刪除

student = Student.query.first()
db.session.delete(student)
db.session.commit()

更新數據

student = Student.query.first()
student.name = 'dong'
db.session.commit()

關聯查詢

假設：老師和課程的關係是一對多的關係，一個老師能夠授課多個課程，一個課程只由一個老師授課。

查詢老師授課的全部課程

#查詢講師表id爲1的老師
teacher = Teacher.query.get(1)
#查詢當前老師的全部課程, 根據模型中關聯關係來查詢數據
print(teacher.courses)

查詢課程所屬講師

course = Course.query.get(2)

print(course)

# 根據外鍵只能查詢到ID數值, SQLAlchemy不會幫咱們把ID轉換成模型
print( course.teacher_id )

# 要獲取外鍵對應的模型數據,須要找到主鍵模型裏面的 db.relationship 裏面的 backref
print( course.teacher.name )

數據庫遷移

在開發過程當中，須要修改數據庫模型，並且還要在修改以後更新數據庫。最直接的方式就是刪除舊錶，但這樣會丟失數據。
更好的解決辦法是使用數據庫遷移框架，它能夠追蹤數據庫模式的變化，而後把變更應用到數據庫中。
在Flask中可使用Flask-Migrate擴展，來實現數據遷移。而且集成到Flask-Script中，全部操做經過命令就能完成。
爲了導出數據庫遷移命令，Flask-Migrate提供了一個MigrateCommand類，能夠附加到flask-script的manager對象上。

首先要在虛擬環境中安裝Flask-Migrate。

pip install flask-migrate

代碼文件內容：

from flask import Flask
from config import Config
from flask_migrate import Migrate,MigrateCommand
from flask_script import Manager,Command

app = Flask(__name__,template_folder='templates')
app.config.from_object(Config)

manage = Manager(app)

"""模型的建立"""
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)



#第一個參數是Flask的實例，第二個參數是Sqlalchemy數據庫實例
migrate = Migrate(app,db)

#manager是Flask-Script的實例，這條語句在flask-Script中添加一個db命令
manage.add_command('db',MigrateCommand)

# 多對多的關係
# 關係表的聲明方式
achieve = db.Table('tb_achievement',
    db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_student.id')),
    db.Column('course_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_course.id'))
)


class Course(db.Model):
    # 定義表名
    __tablename__ = 'tb_course'
    # 定義字段對象
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    price = db.Column(db.Numeric(6,2))
    teacher_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('tb_teacher.id'))
    students = db.relationship('Student', secondary=achieve, backref='courses', lazy='subquery')
    # repr()方法相似於django的__str__，用於打印模型對象時顯示的字符串信息
    def __repr__(self):
        return 'Course:%s'% self.name

class Student(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_student'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    email = db.Column(db.String(64),unique=True)
    age = db.Column(db.SmallInteger,nullable=False)
    sex = db.Column(db.Boolean,default=1)

    def __repr__(self):
        return 'Student:%s' % self.name

class Teacher(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_teacher'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    # 課程與老師之間的多對一關聯
    courses = db.relationship('Course', backref='teacher', lazy='subquery')

    def __repr__(self):
        return 'Teacher:%s' % self.name


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

if __name__ == '__main__':
    manage.run()

建立遷移版本倉庫

#這個命令會建立migrations文件夾，全部遷移文件都放在裏面。
python main.py db init

建立遷移版本

自動建立遷移版本有兩個函數
- upgrade()：函數把遷移中的改動應用到數據庫中。
- downgrade()：函數則將改動刪除。
自動建立的遷移腳本會根據模型定義和數據庫當前狀態的差別，生成upgrade()和downgrade()函數的內容。
對比不必定徹底正確，有可能會遺漏一些細節，須要進行檢查

python main.py db migrate -m 'initial migration'

# 這裏等同於django裏面的 makemigrations，生成遷移版本文件

升級版本庫的版本

python main.py db upgrade

降級版本庫的版本

python main.py db downgrade

版本庫的歷史管理

能夠根據history命令找到版本號,而後傳給downgrade命令:

python manage.py db history

輸出格式：<base> ->  版本號 (head), initial migration

回滾到指定版本

python manage.py db downgrade # 默認返回上一個版本
python manage.py db downgrade 版本號   # 返回到指定版本號對應的版本

數據遷移的步驟：

1. 初始化數據遷移的目錄
python manage.py db init

2. 數據庫的數據遷移版本初始化
python manage.py db migrate -m 'initial migration'

3. 升級版本[建立表/建立字段/修改字段]
python manage.py db upgrade 

4. 降級版本[刪除表/刪除字段/恢復字段]
python manage.py db downgrade

在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、刪除操做，均由數據庫會話管理。會話用 db.session 表示。在準備把數據寫入數據庫前，要先將數據添加到會話中而後調用 commit() 方法提交會話。在 Flask-SQLAlchemy 中，查詢操做是經過 query 對象操做數據。最基本的查詢是返回表中全部數據，能夠經過過濾器進行更精確的數據庫查詢。在視圖函數中定義模型類from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) #設置鏈接數據庫的URLapp.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True#查詢時會顯示原始SQL語句app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = Truedb = SQLAlchemy(app) class Role(db.Model): # 定義表名 __tablename__ = 'roles' # 定義列對象 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(64), unique=True) us = db.relationship('User', backref='role') #repr()方法顯示一個可讀字符串 def __repr__(self): return 'Role:%s'% self.name class User(db.Model): __tablename__ = 'users' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True) email = db.Column(db.String(64),unique=True) password = db.Column(db.String(64)) role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id')) def __repr__(self): return 'User:%s'%self.nameif __name__ == '__main__': app.run(debug=True)模型以前的關聯一對多class Role(db.Model): ... #關鍵代碼 us = db.relationship('User', backref='role', lazy='dynamic') ... class User(db.Model): ... role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))其中realtionship描述了Role和User的關係。在此文中，第一個參數爲對應參照的類"User"第二個參數backref爲類User申明新屬性的方法第三個參數lazy決定了何時SQLALchemy從數據庫中加載數據若是設置爲子查詢方式(subquery)，則會在加載完Role對象後，就當即加載與其關聯的對象，這樣會讓總查詢數量減小，但若是返回的條目數量不少，就會比較慢設置爲 subquery 的話，role.users 返回全部數據列表另外,也能夠設置爲動態方式(dynamic)，這樣關聯對象會在被使用的時候再進行加載，而且在返回前進行過濾，若是返回的對象數不少，或者將來會變得不少，那最好採用這種方式設置爲 dynamic 的話，role.users 返回查詢對象，並無作真正的查詢，能夠利用查詢對象作其餘邏輯，好比：先排序再返回結果多對多registrations = db.Table('registrations', db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('students.id')), db.Column('course_id', db.Integer, db.ForeignKey('courses.id')) ) class Course(db.Model): ...class Student(db.Model): ... classes = db.relationship('Course',secondary=registrations, backref='student', lazy='dynamic')經常使用的SQLAlchemy查詢過濾器過濾器說明filter()把過濾器添加到原查詢上，返回一個新查詢filter_by()把等值過濾器添加到原查詢上，返回一個新查詢limit使用指定的值限定原查詢返回的結果offset()偏移原查詢返回的結果，返回一個新查詢order_by()根據指定條件對原查詢結果進行排序，返回一個新查詢group_by()根據指定條件對原查詢結果進行分組，返回一個新查詢經常使用的SQLAlchemy查詢執行器方法說明all()以列表形式返回查詢的全部結果first()返回查詢的第一個結果，若是未查到，返回Nonefirst_or_404()返回查詢的第一個結果，若是未查到，返回404get()返回指定主鍵對應的行，如不存在，返回Noneget_or_404()返回指定主鍵對應的行，如不存在，返回404count()返回查詢結果的數量paginate()返回一個Paginate對象，它包含指定範圍內的結果建立表：db.create_all()刪除表db.drop_all()插入一條數據ro1 = Role(name='admin')db.session.add(ro1)db.session.commit()#再次插入一條數據ro2 = Role(name='user')db.session.add(ro2)db.session.commit()一次插入多條數據us1 = User(name='wang',email='wang@163.com',password='123456',role_id=ro1.id)us2 = User(name='zhang',email='zhang@189.com',password='201512',role_id=ro2.id)us3 = User(name='chen',email='chen@126.com',password='987654',role_id=ro2.id)us4 = User(name='zhou',email='zhou@163.com',password='456789',role_id=ro1.id)us5 = User(name='tang',email='tang@itheima.com',password='158104',role_id=ro2.id)us6 = User(name='wu',email='wu@gmail.com',password='5623514',role_id=ro2.id)us7 = User(name='qian',email='qian@gmail.com',password='1543567',role_id=ro1.id)us8 = User(name='liu',email='liu@itheima.com',password='867322',role_id=ro1.id)us9 = User(name='li',email='li@163.com',password='4526342',role_id=ro2.id)us10 = User(name='sun',email='sun@163.com',password='235523',role_id=ro2.id)db.session.add_all([us1,us2,us3,us4,us5,us6,us7,us8,us9,us10])db.session.commit() """查詢全部用戶數據查詢有多少個用戶查詢第1個用戶查詢id爲4的用戶[3種方式]查詢名字結尾字符爲g的全部數據[開始/包含]查詢名字不等於wang的全部數據[2種方式]查詢名字和郵箱都以 li 開頭的全部數據[2種方式]查詢password是 `123456` 或者 `email` 以 `itheima.com` 結尾的全部數據查詢id爲 [1, 3, 5, 7, 9] 的用戶列表查詢name爲liu的角色數據查詢全部用戶數據，並以郵箱排序每頁3個，查詢第2頁的數據"""查詢:filter_by精確查詢返回名字等於wang的全部人User.query.filter_by(name='wang').all()first()返回查詢到的第一個對象User.query.first()all()返回查詢到的全部對象User.query.all()filter模糊查詢，返回名字結尾字符爲g的全部數據。User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()get():參數爲主鍵，若是主鍵不存在沒有返回內容User.query.get()邏輯非，返回名字不等於wang的全部數據User.query.filter(User.name!='wang').all()not_ 至關於取反from sqlalchemy import not_User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()邏輯與，須要導入and，返回and()條件知足的全部數據from sqlalchemy import and_User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()邏輯或，須要導入or_from sqlalchemy import or_User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()查詢數據後刪除user = User.query.first()db.session.delete(user)db.session.commit()User.query.all()更新數據user = User.query.first()user.name = 'dong'db.session.commit()User.query.first()關聯查詢示例：角色和用戶的關係是一對多的關係，一個角色能夠有多個用戶，一個用戶只能屬於一個角色。查詢角色的全部用戶 #查詢roles表id爲1的角色ro1 = Role.query.get(1)#查詢該角色的全部用戶ro1.us.all()查詢用戶所屬角色#查詢users表id爲3的用戶us1 = User.query.get(3)#查詢用戶屬於什麼角色us1.role————————————————版權聲明：本文爲CSDN博主「1024小神」的原創文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議，轉載請附上原文出處連接及本聲明。原文連接：https://blog.csdn.net/weixin_44786530/article/details/90720423