python之flask数据库操作

Posted 2021-04-13 我爱学Python

数据库是一个网站的基础，在Flask中可以自由的使用mysql、PostgreSQL、SQLite、Redis、MongoDB来写原生的语句实现功能，也可以使用更高级别的数据库抽象方式，如SQLAlchemy或MongoEngine这样的OR(D)M。本教程以MySQL+SQLAlchemy的组合来进行讲解。

在讲解Flask中的数据库操作之前，先确保你已经安装了以下软件：

* mysql：如果是在windows上，到http://dev.mysql.com/downloads/windows/下载。如果是ubuntu，通过命令sudo apt-get install mysql-server libmysqlclient-dev -yq进行下载安装。

* MySQLdb：MySQLdb是用Python来操作mysql的包，因此通过pip来安装，命令如下：pip install mysql-python。

* SQLAlchemy：SQLAlchemy是一个数据库的ORM框架，我们在后面会用到。安装命令为：pip install SQLAlchemy。

通过SQLAlchemy连接数据库：

首先从sqlalchemy中导入create_engine，用这个函数来创建引擎，然后用engine.connect()来连接数据库。其中一个比较重要的一点是，通过create_engine函数的时候，需要传递一个满足某种格式的字符串，对这个字符串的格式来进行解释：

dialect+driver://username:password@host:port/database

dialect是数据库的实现，比如MySQL、PostgreSQL、SQLite，并且转换成小写。driver是Python对应的驱动，如果不指定，会选择默认的驱动。比如MySQL的默认驱动是MySQLdb。username是连接数据库的用户名，password是连接数据库的密码，host是连接数据库的域名，port是数据库监听的端口号，database是连接哪个数据库的名字。

如果以上输出了1，说明SQLAlchemy能成功连接到数据库。

用SQLAlchemy执行原生SQL：

我们将上一个例子中的数据库配置选项单独放在一个constants.py的文件中，看以下例子：

使用ORM：

随着项目越来越大，采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句，那么问题就出现了：

1. SQL语句重复利用率不高，越复杂的SQL语句条件越多，代码越长。会出现很多相近的SQL语句。

2. 很多SQL语句是在业务逻辑中拼出来的，如果有数据库需要更改，就要去修改这些逻辑，这会很容易漏掉对某些SQL语句的修改。

3. 写SQL时容易忽略web安全问题，给未来造成隐患。

ORM，全称Object Relational Mapping，中文叫做对象关系映射，通过ORM我们可以通过类的方式去操作数据库，而不用再写原生的SQL语句。通过把表映射成类，把行作为示例，把字段作为属性，ORM在执行对象操作的时候最终还是会把对应的操作转换为数据库原生语句。使用ORM有许多优点：

1. 易用性：使用ORM做数据库的开发可以有效的减少重复SQL语句的概率，写出来的模型也更加直观、清晰。

2. 性能损耗小：ORM转换成底层数据库操作指令确实会有一些开销。但从实际的情况来看，这种性能损耗很少（不足5%），只要不是对性能有严苛的要求，综合考虑开发效率、代码的阅读性，带来的好处要远远大于性能损耗，而且项目越大作用越明显。

3. 设计灵活：可以轻松的写出复杂的查询。

4. 可移植性：SQLAlchemy封装了底层的数据库实现，支持多个关系数据库引擎，包括流行的MySQL、PostgreSQL和SQLite。可以非常轻松的切换数据库。