不再需要关注当前项目使用的是哪种数据库。
• 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码.

缺点 :

• 相比较直接使用SQL语句操作数据库,有性能损失.
• 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失.

Flask-SQLAlchemy

flask默认提供模型操作，但是并没有提供ORM，所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。

SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy 是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展。

SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/

安装 flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

如果连接的是 mysql 数据库，需要安装 mysqldb 驱动

pip install flask-mysqldb

安装flask-mysqldb时，注意

安装 flask-mysqldb的时候，python底层依赖于一个底层的模块 mysql-client模块
如果没有这个模块，则会报错如下：

Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-install-21hysnd4/mysqlclient/

解决方案：

apt-get install libmysqlclient-dev python3-dev

运行上面的安装命令如果报错：
dpkg 被中断，您必须手工运行 ‘sudo dpkg --configure -a’ 解决此问题。
则根据提示执行命令以下命令，再次安装mysqlclient
sudo dpkg --configure -a
apt-get install libmysqlclient-dev python3-dev

解决了mysqlclient问题以后，重新安装 flask-mysqldb即可。
pip install flask-mysqldb

数据库连接设置

• 在 Flask-SQLAlchemy 中，数据库使用URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 键中

  config.py，配置文件代码：

class Config(object):
DEBUG = True
SECRET_KEY = "*(%#4sxcz(^(#$#8423"
# 数据库链接配置:
#数据类型://登录账号:登录密码@数据库主机IP:数据库访问端口/数据库名称
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql://root:123@127.0.0.1:3306/flask_students"

• 其他设置：

# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
#查询时会显示原始SQL语句
SQLALCHEMY_ECHO = True

• 配置完成需要去 MySQL 中创建项目所使用的数据库

$ mysql -uroot -p123
mysql > create database flask_students charset=utf8mb4;

常用的SQLAlchemy字段类型

常用的SQLAlchemy列选项

常用的SQLAlchemy关系选项

数据库基本操作

• 在Flask-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，要先将数据添加到会话中然后调用 commit() 方法提交会话。

最基本的查询是返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。

定义模型类

我们后面会把模型创建到单独的文件中，但是现在我们先把模型类写在manage.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realtionship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为类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

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：先排序再返回结果

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

常用的SQLAlchemy查询结果的方法

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='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()

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

• 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。