flask_sqlalchemy笔记1

flask就不多介绍了，是python写的一个拓展性极强的微框架，目前正在学习，

sqlalchemy一个数据库的抽象层，它在上层可以提供统一的接口，在底层则可以对不同的数据库进行操作，所以是个很棒的中间人。

目前使用的1.06版本，以下是它的整体框架图：

正常情况下，我们都是在ORM层面进行数据库的操作，但是如果访问量太大，并且还要追求访问效率的话，可以进入sqlalchemy核心操作数据库，这样，在拥有sqlalchemy的诸多优点的同时，你还可以提高效率。当然，从图中可以看出sqlalchemy就是充当开发者和数据库之间的中间人的角色，Database可以随意，但是上层的操作逻辑是一致的。这里我们只谈ORM层面对数据库的操作，因为core层面我没看。

建立数据库：

from sqlalchemy import Column,Integer,String
#from database import Base
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session,sessionmaker

#engine是application数据库操作的起点
engine=create_engine(‘sqlite:///yedan.db‘,echo=True)#db_session通过scope_session()d的调用，变成一个类似的全局变量（通过db_session实例化的对象是同一个对象），访问数据库只需要调用它即可#通过scope_session()可以无需担心多线程操作数据库，只需要在request访问结束的时候remove这个全局db_session即可
db_session=scoped_session(sessionmaker(autocommit=False,autoflush=False,bind=engine))
#一个创建一个表的元类,给新创建的表提供恰当的映射，新创建的表都需要继承它Base=declarative_base()#通过base_query可以查询数据库
Base.query=db_session.query_property()
#Session=sessionmaker()
class Person(Base):    #命名表
    __tablename__=‘pers‘
    id =Column(Integer,primary_key=True)
    name=Column(String(80),unique=True)
    email=Column(String(100),unique=True)
    def __init__(self,name,email):
        self.name=name
        self.email=email

    def __repr__(self):
        return ‘<Person %r>‘%(self.name)
 #创建表，
Base.metadata.create_all(bind=engine)

表间关系：

多对一：

 1 from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
 2 #from database import Base
 3 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 4 from sqlalchemy import create_engine
 5 from sqlalchemy.orm import scoped_session,sessionmaker,relationship
 6
 7
 8 engine=create_engine(‘sqlite:///dan.db‘,echo=True)
 9 db_session=scoped_session(sessionmaker(autocommit=False,autoflush=False,bind=engine))
10 Base=declarative_base()
11 Base.query=db_session.query_property()
12 Session=sessionmaker()
13 #多对一
14 class Person(Base):
15     __tablename__=‘pe‘
16     id =Column(Integer,primary_key=True)
17     name=Column(String(80),unique=True)
18     email=Column(String(100),unique=True)
19     son=relationship("Son",backref="persons")
20     son_id=Column(Integer,ForeignKey(‘son.id‘))
21     def __init__(self,name,email,son_id):
22         self.name=name
23         self.email=email
24         self.son_id=son_id
25
26     def __repr__(self):
27         return ‘<Person %r>‘%(self.name)
28
29 class Son(Base):
30
31     __tablename__=‘son‘
32     id =Column(Integer,primary_key=True)
33     #per_id=Column(Integer,ForeignKey(‘Person.id‘))
34     age=Column(Integer,unique=True)
35
36     def __init__(self,age):
37         self.age=age
38
39     def __repr__(self):
40         return "<Son %r>" %self.age
41
42 Base.metadata.create_all(bind=engine)

在插入数据时，首先应该插入son的数据，然后通过会话add()，然后flush(),只有这样，son的数据才会产生id，这样才能把son_id传入Person中。最后统一commit()

一对多：

from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
#from database import Base
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session,sessionmaker,relationship

engine=create_engine(‘sqlite:///ye.db‘,echo=True)
db_session=scoped_session(sessionmaker(autocommit=False,autoflush=False,bind=engine))
Base=declarative_base()
Base.query=db_session.query_property()
Session=sessionmaker()
#多对一
class Person(Base):
    __tablename__=‘pe‘
    id =Column(Integer,primary_key=True)
    name=Column(String(80),unique=True)
    email=Column(String(100),unique=True)
    son=relationship("Son",backref="person")

    def __init__(self,name,email):
        self.name=name
        self.email=email
        #self.son_id=son_id

    def __repr__(self):
        return ‘<Person %r>‘%(self.name)

class Son(Base):

    __tablename__=‘son‘
    id =Column(Integer,primary_key=True)
    age=Column(Integer,unique=False)    #外键需要关联其他表的id
    person_id=Column(Integer,ForeignKey(‘pe.id‘))
    def __init__(self,age,person_id):
        self.age=age
        self.person_id=person_id

    def __repr__(self):
        return "<Son %r>" %self.age

Base.metadata.create_all(bind=engine)

一对一（以下都不再详细举例了）：

只要在relationship函数中加上uselist=False属性即可，系统会自动判断

class Parent(Base):
    __tablename__ = ‘parent‘
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    child_id = Column(Integer, ForeignKey(‘child.id‘))
    child = relationship("Child", backref=backref("parent", uselist=False))

class Child(Base):
    __tablename__ = ‘child‘
    id = Column(Integer, primary_key=True)

多对多（通过第三张表连接）：

association_table = Table(‘association‘, Base.metadata,
    Column(‘left_id‘, Integer, ForeignKey(‘left.id‘)),
    Column(‘right_id‘, Integer, ForeignKey(‘right.id‘))
)

class Parent(Base):
    __tablename__ = ‘left‘
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    children = relationship("Child",
                    secondary=association_table,
                    backref="parents")

class Child(Base):
    __tablename__ = ‘right‘
    id = Column(Integer, primary_key=True)

查询操作：

k=db_session.query(Person).filter(Person.name==‘wu‘).first()

a=db_session.query(Son).filter(Son.age==32).all()

k是一个对象，a则是一个迭代器，

关联表的查询：a=db_session.query(Person).join(Son).filter(Son.age==32).all()。

query()中的对象就是想要查询的对象

如：query(Person)---->返回Person对象

      query(Person.name)----->返回Person.name的数据