python flask配置数据库并进行orm操作 flask_sqlalchemy

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目录

简介

代码实现

exts.py文件

 models.py文件

config.py配置文件

app.py文件 

查询操作

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插入操作

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总结


简介

        Flask-SQLAlchemy是Flask框架中的一个扩展,它简化了在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,它支持多种数据库后台,并提供了高层的对象关系映射(ORM)和底层的原生数据库操作。

以下是Flask-SQLAlchemy的简介,以分点表示和归纳的形式呈现:

  1. 基本概念
    • ORM(Object-Relational Mapping):对象关系映射,它将用户定义的Python类与数据库表相关联,并将这些类(对象)的实例与其对应表中的行相关联。
    • Flask-SQLAlchemy:作为Flask的扩展,它封装了SQLAlchemy的功能,使其更易于在Flask应用中使用。
  2. 优点
    • 面向对象编程:开发者可以通过Python对象来操作数据库,无需直接编写SQL语句。
    • 开发效率:通过ORM,开发者可以专注于业务逻辑的实现,而无需过多关注数据库操作的细节,从而提高开发效率。
    • 解耦与可移植性:实现了数据模型与数据库的解耦,使得更换数据库变得更加简单,无需修改业务代码。
  3. 安装与配置
    • 安装:通过pip命令安装Flask-SQLAlchemy和相应的数据库驱动(如pymysql用于MySQL)。
    • 配置:在Flask应用中配置数据库连接字符串(如SQLALCHEMY_DATABASE_URI),以及其他相关设置(如是否跟踪修改、是否输出SQL语句等)。
  4. 基本使用
    • 构建模型类:通过继承Flask-SQLAlchemy提供的基类(如db.Model),定义与数据库表对应的Python类。
    • 数据操作:包括增加数据、查询数据、修改数据和删除数据等,都可以通过模型类的方法来实现。
  5. 高级机制
    • 刷新数据:在某些情况下,可能需要手动刷新模型对象的状态,以确保其与数据库中的数据保持一致。
    • 多表查询:Flask-SQLAlchemy支持使用关系操作(如join)进行多表查询。
  6. 性能与可移植性
    • 性能:虽然ORM在一定程度上会带来性能损失(如对象与SQL之间的转换),但在大多数情况下,这种损失是可以接受的,且ORM对生产率的提升远远超过了这一丁点儿的性能降低。
    • 可移植性:SQLAlchemy支持多种数据库引擎,包括流行的MySQL、Postgres和SQLite等,因此使用Flask-SQLAlchemy的应用可以轻松地切换到不同的数据库。

        通过以上简介,可以看出Flask-SQLAlchemy是一个功能强大且易于使用的Flask扩展,它使得在Flask应用中进行数据库操作变得更加简单和高效。


代码实现

exts.py文件

# 扩展放在独立文件供其它地方进行引用,可有效防止循环导包问题
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemydb = SQLAlchemy()

 models.py文件

from exts import db
from datetime import datetime# 测试用户表
class User(db.Model):__tablename__ = 'user'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)account = db.Column(db.String(50), unique=True, nullable=False)password = db.Column(db.String(32), nullable=False)name = db.Column(db.String(50), nullable=False)avatar = db.Column(db.String(100),default='1.jpg')desc = db.Column(db.String(256))role = db.Column(db.String(50))create_time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now)

config.py配置文件

class Config():# 数据库配置信息host = '127.0.0.1'  # 主机port = 3306         # 端口user = 'root'       # MySQL账户pwd = '123456'      # MySQL密码database = 'test_2' # 使用的数据库名称# SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///XXX.db'  # sqlite数据库的配置(数据库名称:XXX.db)SQLALCHEMY_DATABASE_URI = f"mysql+pymysql://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{database}?charset=utf8mb4"   # MySQL数据库SQLALCHEMY_ECHO = False  # 查询时是否显示原始SQL语句,为False不显示SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False  # 跟踪数据库的修改,会增加性能消耗,不建议开启

app.py文件 

from flask import Flask
from config import Config
from exts import db
from models import Userapp = Flask(__name__)# 读取参数配置
app.config.from_object(Config)
# db对象
db.init_app(app)@app.route('/')
def index():# 进行查询操作users=User.query.all()print(users)users=[{'id':i.id,'account':i.account,'name':i.name} for i in users]return users@app.route('/add')
def add():# 模拟插入数据users=User(account='test@qq.com',name='test',password='test')db.session.add(users)db.session.commit()return 'add'if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

查询操作

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插入操作

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总结

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