flask数据库基本操作

数据库基本操作

  • 在Flak-SQLAlchemy中,插入、修改、删除操作,均由数据库会话管理。

会话用db.session表示。在准备把数据写入数据库前,需要先将数据添加到会话中然后调用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。

最基本的查询时返回表中所有数据,可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。

定义模型类

一般实际工作中我们会把模型创建到单独的文件中,学习阶段我们先将模型类写在main.py文件中。

from flask import Flask
from config import Config

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

"""模型的创建"""
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)

class Course(db.Model):
    # 定义表名
    __tablename__ = ‘tb_course‘
    # 定义字段对象
    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 ‘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()

模型之间的关联

一对多

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

class Teacher(db.Model):
    ...
    # 课程与老师之间的关联
    courses = db.relationship(‘Course‘, backref=‘teacher‘, lazy=‘subquery‘)
    ...
  • 其中relationship描述了Course和Teacher的关系。第一个参数为对应参照的类“Course”
  • 第二个参数backref为Teacher申明新属性的方法
  • 第三个参数lazy决定了什么时候SQLAlchemy从数据库中加载数据

如果设置为子查询方式(subquery),则会在加载完Teacher对象后,就立即加载与其关联的对象,这样会让总查询数量减少,但是如果返回的条目数量很多,就会比较慢。
设置为subquery的话,teacher.courses返回所有当前老师关联的课程列表
另外,也可以设置为动态方式(dynamic),这样关联对象会在被使用的时候再进行加载,并且在返回前进行过滤,如果返回的对象数很多,或者未来会变得很多,那最好采用这种方式。
设置为dynamic的话,Teacher.courses返回查询对象,并没有做真正的查询,可以利用查询对象做其他逻辑,比如先排序在返回结果。

多对多

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):
    ...

常用的SQLAlchemy查询过滤器

过滤器 说明
filter() 把过滤器添加到原查询上,返回一个新查询
filter_by() 把等值过滤器添加到原查询上,返回一个新查询
limit() 使用指定的值限定原查询返回的结果
offset() 偏移原查询返回的结果,返回一个新查询
order_by() 根据指定条件对原查询结果进行排序,返回一个新查询
group_by() 根据指定条件对原查询结果进行分组,返回一个新查询

常用的SQLAlchemy查询结果的方法

方法 说明
all() 以列表形式返回查询的所有结果
first() 返回查询的第一个结果,如果未查到,返回None
first_or_404() 返回查询的第一个结果,如果未查到,返回404
get() 返回指定主键对应的行,如不存在,返回None
get_or_404() 返回指定主键对应的行,如不存在,返回404
count() 返回查询结果的数量
paginate() 返回一个Paginate对象,它包含指定范围内的结果

创建和删除表

创建表

db.create_all()  # 注意,create_all()方法执行的时候,需要放在模型的后面
# 上面这段语句,后面我们需要转移代码到flask-script的自定义命令中。
# 执行了一次以后,需要注释掉。

删除表

db.drop_all()

数据操作

添加一条数据

student1 = Student(name=‘xiaoming‘)
db.session.add(student1)
db.session.commit()
#再次插入一条数据
student2 = Role(name=‘xiaohong‘)
db.session.add(student2)
db.session.commit()

一次插入多条数据

st1 = Student(name=‘wang‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st2 = Student(name=‘zhang‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st3 = Student(name=‘chen‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st4 = Student(name=‘zhou‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st5 = Student(name=‘tang‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st6 = Student(name=‘wu‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st7 = Student(name=‘qian‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st8 = Student(name=‘liu‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st9 = Student(name=‘li‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
st10 = Student(name=‘sun‘,email=‘[email protected]‘,age=22)
db.session.add_all([st1,st2,st3,st4,st5,st6,st7,st8,st9,st10])
db.session.commit()
查询所有学生数据

查询有多少个学生

查询第1个学生

查询id为4的学生[3种方式]

查询名字结尾字符为g的所有学生数据[开始/包含]

查询名字不等于wang的所有学生数据[2种方式]

查询名字和邮箱都以 li 开头的所有数据[2种方式]

查询age是 18 或者 `email` 以 `163.com` 结尾的所有学生

查询id为 [1, 3, 5, 7, 9] 的用户列表

查询name为liu的学生数据

查询所有学生数据,并以年龄排序

分页查询,每页3个,查询第2页的数据

filter_by精确查询

例如:返回名字等于wang的所有人

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

first()返回查询到的第一个对象【first获取一条数据,all获取多条数据】

Student.query.first()

all()返回查询到的所有对象

Student.query.all()

filter模糊查询,返回名字结尾字符为g的所有数据。

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

get():参数为主键,如果主键不存在没有返回内容

Student.query.get()

逻辑非,返回名字不等于wang的所有数据

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

not_ 相当于取反

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

逻辑与,需要导入and,返回and()条件满足的所有数据

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

逻辑或,需要导入or_

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

查询数据后删除

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

更新数据

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

关联查询

假设:老师和课程的关系是一对多的关系,一个老师可以授课多个课程,一个课程只由一个老师授课。

  • 查询老师授课的所有课程
#查询讲师表id为1的老师
teacher = Teacher.query.get(1)
#查询当前老师的所有课程, 根据模型中关联关系来查询数据
print(teacher.courses)
  • 查询课程所属讲师
course = Course.query.get(2)

print(course)

# 根据外键只能查询到ID数值, SQLAlchemy不会帮我们把ID转换成模型
print( course.teacher_id )

# 要获取外键对应的模型数据,需要找到主键模型里面的  db.relationship 里面的 backref
print( course.teacher.name )

数据库迁移

  • 在开发过程中,需要修改数据库模型,而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表,但这样会丢失数据。
  • 更好的解决办法是使用数据库迁移框架,它可以追踪数据库模式的变化,然后把变动应用到数据库中。
  • 在Flask中可以使用Flask-Migrate扩展,来实现数据迁移。并且集成到Flask-Script中,所有操作通过命令就能完成。
  • 为了导出数据库迁移命令,Flask-Migrate提供了一个MigrateCommand类,可以附加到flask-script的manager对象上。

首先要在虚拟环境中安装Flask-Migrate。

pip install flask-migrate

代码文件内容:

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)

"""模型的创建"""
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)

#第一个参数是Flask的实例,第二个参数是Sqlalchemy数据库实例
migrate = Migrate(app,db)

#manager是Flask-Script的实例,这条语句在flask-Script中添加一个db命令
manage.add_command(‘db‘,MigrateCommand)

# 多对多的关系
# 关系表的声明方式
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):
    # 定义表名
    __tablename__ = ‘tb_course‘
    # 定义字段对象
    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 ‘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)
    # 课程与老师之间的多对一关联
    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()
创建迁移版本仓库
#这个命令会创建migrations文件夹,所有迁移文件都放在里面。
python main.py db init
创建迁移版本
  • 自动创建迁移版本有两个函数

    • upgrade():函数把迁移中的改动应用到数据库中。
    • downgrade():函数则将改动删除。
  • 自动创建的迁移脚本会根据模型定义和数据库当前状态的差异,生成upgrade()和downgrade()函数的内容。
  • 对比不一定完全正确,有可能会遗漏一些细节,需要进行检查
python main.py db migrate -m ‘initial migration‘

# 这里等同于django里面的 makemigrations,生成迁移版本文件
升级版本库的版本
python main.py db upgrade
降级版本库的版本
python main.py db downgrade

版本库的历史管理

可以根据history命令找到版本号,然后传给downgrade命令:

python manage.py db history

输出格式:<base> ->  版本号 (head), initial migration

回滚到指定版本

python manage.py db downgrade # 默认返回上一个版本
python manage.py db downgrade 版本号   # 返回到指定版本号对应的版本

数据迁移的步骤:

1. 初始化数据迁移的目录
python manage.py db init

2. 数据库的数据迁移版本初始化
python manage.py db migrate -m ‘initial migration‘

3. 升级版本[创建表/创建字段/修改字段]
python manage.py db upgrade 

4. 降级版本[删除表/删除字段/恢复字段]
python manage.py db downgrade

作者:Gavininn
链接:https://www.jianshu.com/p/359e2289e713
来源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

原文地址:https://www.cnblogs.com/Moodsfeelings/p/11809885.html

时间: 2024-08-05 00:52:59

flask数据库基本操作的相关文章

Flask数据库基本操作-SQLAlchemy

Flask数据库D:使用扩展包flask-sqlalchemy来操作数据库(增删改查)E:通过 Python 对象来操作数据库,在舍弃一些性能开销的同时,换来的是开发效率的较大提升U:常用的SQLAlchemy字段类型 类型名 python中类型 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.Decim

3.22数据库基础知识:①数据类型②基本规则③数据库基本操作,增删改库,表

数据库:①数据类型②基本规则③数据库基本操作,增删改库,表 DATABASE 数据库Relational Database 关系型数据库column 列 row行Primary Key 主键 Foreign Key 外键DBMS 数据库管理系统 Database Management SystemRDBNS 关系型数据库管理系统SQL Structured Query Language 结构化查询语言SQL 分为:DDL DQL DML DCL 一.数据类型:1.整数型:INT BIGINT2.

数据库基本操作(二)--数据查询

//数据查询 create database JXGL; //创建数据库 use JXGL;//使用数据库 create table S( Sno char(10) not null unique, Sname char(20) not null unique, Ssex char(2), Sage int, Sdept char(20)); create table C( Cno char(2) not  null primary key (Cno), Cname char(20), Teac

1Python全栈之路系列之MySQL数据库基本操作

Python全栈之路系列之MySQL数据库基本操作 MySQL数据库介绍 MySQL是一种快速易用的关系型数据库管理系统(RDBMS),很多企业都在使用它来构建自己的数据库. MySQL由一家瑞典公司MySQL AB开发.运营并予以支持.它之所以非常流行,原因在于具备以下这些优点: 基于开源许可发布,无需付费即可使用. 自身的功能非常强大,足以匹敌绝大多数功能强大但却价格昂贵的数据库软件. 使用业内所熟悉的标准SQL数据库语言. 可运行于多个操作系统,支持多种语言,包括 PHP.PERL.C.C

mysql数据库基本操作练习

一.MySQL基本管理 1.使用mysql命令连接数据库. 2.练习查看/删除/创建库的相关操作. 3.练习查看/删除/创建表的相关操作. 实验步骤: 1.使用mysql命令连接数据库 连接MySQL服务器时,最基本的用法是通过 -u 选项指定用户名.-p指定密码.密码可以写在命令行(如果不写,则出现交互,要求用户输入),当然基于安全考虑一般不推荐这么做: [[email protected] ~]# mysql -uroot -p1234567         //可以紧挨着选项,不要空格 W

Oracle数据库基本操作 —— Oracle数据库体系结构介绍、DDL、DCL、DML

一.Oracle数据库介绍 1.基本介绍 Oracle数据库系统是美国ORACLE公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品,是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一. 2.Oracle数据库的体系结构 ①数据库:database Oracle数据库是数据的物理存储.这包括(数据文件ORA或DBF.控制文件.联机日志.参数文件).Oracle数据的概念和其他数据库不一样,这里的数据库是一个操作系统只有一个库.可以看做是Oracle就只有一个

SQLite数据库基本操作

SQLite 是一个开源的嵌入式关系数据库,实现自包容.零配置.支持事务的SQL数据库引擎. 其特点是高度便携.使用方便.结构紧凑.高效.可靠. 与其他数据库管理系统不同,SQLite 的安装和运行非常简单,在大多数情况下 - 只要确保SQLite的二进制文件存在即可开始创建.连接和使用数据库.如果您正在寻找一个嵌入式数据库项目或解决方案,SQLite是绝对值得考虑. 目录 SQLite数据库(一):基本操作... 1 目录... 1 一.SQLite介绍... 2 1.    什么是SQLit

java数据库基本操作(sqlserver 2000为例)

一.环境搭建 1.下载对应数据库连接驱动包并引入. 2.如果在web中调用必须在tomcat中也放入对应的驱动包. 3.在jre的lib\ext中也加入对应的驱动包. 二.连接数据库 public static String server = "localhost"; //服务器 public static String port = "1433"; //端口号 public static String dbname = "testdb"; //

SQL数据库&mdash;&lt;2&gt;数据库基本操作

学习基本操作语句之前先简单了解数据库的基本数据类型: 数据类型:    二进制数据:以十六进制形式存储        固定长度:binary        可变长度:varbinary    字符数据:        char:定长        varchar:长度不同时,但是任何项长度不能超过8KB    日期时间数据:        datatime(1753-1-1,9999-12-31) smalldatetime(1900-1-1,2079-6-6) 数值型数据    整型数据:bi