小白学Flask第十一天| flask-sqlalchemy数据库扩展包
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了小白学Flask第十一天| flask-sqlalchemy数据库扩展包相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
主要内容:
1. 数据库的设置
2. 定义模型
3. 关系
学习过web开发的人也许都知道,在web开发中最常用的数据库就是关系模型数据库,关系型数据库把所有的数据都存储在表中,表用来给应用的实体建模,表的列数是固定的,行数是可变的。查询的语句也是结构化的语言。
关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性。比如:商品表里有name、price、number等。
Flask本身不限定数据库的选择,你可以选择SQL或NOSQL的任何一种。也可以选择更方便的SQLALchemy,类似于Django的ORM。SQLALchemy实际上是对数据库的抽象,让开发者不用直接和SQL语句打交道,而是通过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。
说类这么多,我们今天的主角就是SQLAlchemy。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。
前面做了很多铺垫,那么直接进入到今天的主题。
首先关于数据库的安装,我相信在这里不必多说,这里使用的是mysql数据库,如何安装?请大家自行百度。
在前面我也提到了flask-sqlalchemy这个扩展。首先第一步就是去安装这个扩展:
pip install flask-sqlalchemy
简单粗暴,直接pip一下就ok了。
但是,除了这一个当然是不够的,因为我们需要链接到mysql数据库,所以还得安装下面的库:
pip install flask-mysqldb
使用Flask-SQLAlchemy扩展操作数据库,首先需要建立数据库连接。数据库连接通过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,就例如下面这样:
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test3'
说到这里,我们来对比一下在django是如何配置数据库:
可以看到两者是完全不相同的。
关于配置,这里给出详细一点的代码:
#设置连接数据库的URL
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/Flask_test'
#设置每次请求结束后会自动提交数据库中的改动
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
#查询时会显示原始SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
db = SQLAlchemy(app)
有关于SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS键,flask-sqlachemy官方文档建议设置为Flase,以便于在不需要跟踪对象变化时降低内存消耗。
模型是表示应用使用的持久化实体,在ORM中,模型一般是一个Python类,类中的属性就是数据库表中的列。
在这里我们来创建两个模型,分别是Role和User
class Role(db.Model):
# 定义表名
__tablename__ = 'roles'
# 定义列对象
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
#repr()方法显示一个可读字符串
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)
pswd = db.Column(db.String(64))
def __repr__(self):
return 'User:%s'%self.name
接触过数据库的朋友应该大体能看懂是什么意思。
__tablename__代表着数据库表的名称
下面的代码就是创建来一个整型的列id,以及一个字符串类的列name,并且id设置为主键
# 定义列对象
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
db.Column类构造函数的第一个参数是数据库列和模型属性的类型。这里为给大家准备了一份常用的SQLAlchemy列类型:
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.Decimal | 普通整数,一般是32位 |
String | str | 变长字符串 |
Text | str | 变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化 |
Unicode | unicode | 变长Unicode字符串 |
UnicodeText | unicode | 变长Unicode字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化 |
Boolean | bool | 布尔值 |
Date | datetime.date | 时间 |
Time | datetime.datetime | 日期和时间 |
LargeBinary | str | 二进制文件 |
同时也给出SQLAlchemy常用的列选项:
选项名 | 说明 |
---|---|
primary_key | 如果为True,代表表的主键 |
unique | 如果为True,代表这列不允许出现重复的值 |
index | 如果为True,为这列创建索引,提高查询效率 |
nullable | 如果为True,允许有空值,如果为False,不允许有空值 |
default | 为这列定义默认值 |
关系型数据库当然得说说关系这个词,关系型数据库就是使用关系把不同表中的行联系在一起。
上图就是一个一对多的关系。
那么如何通过代码来实现这种关系呢?
class Role(db.Model):
#...
users = db.relationship('User', backref='role')
class User(db.Model):
# ...
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('role_id'))
添加到user模型中的role_id列被定义成外键,就是这个外键建立起列关系。传给db.ForeignKey()的参数‘role.id'表明,这列的值是roles表中的相应行的id值。
从“一”那一端可知,添加到Role模型中的users属性代表这个关系的面向对象吃的视角。对于一个Role实例,其users属性将返回和角色相关联的用户组成的列表(也就是“多“那一端)。
db.relationship()的第一个参数表明这个关系的另一端是哪个模型。backref参数向User模型中添加一个role属性,从而定义反向关系。通过User实例的这个属性可以获得对应的Role模型对象,而不用再通过role_id外键获取。
这里给出常用的SQLAlchemy关系选项:
选项名 | 说明 |
---|---|
backref | 在关系的另一模型中添加反向引用 |
primary join | 明确指定两个模型之间使用的联结条件 |
uselist | 如果为False,不使用列表,而使用标量值 |
order_by | 指定关系中记录的排序方式 |
secondary | 指定多对多中记录的排序方式 |
secondary join | 在SQLAlchemy中无法自行决定时,指定多对多关系中的二级联结条件 |
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