flask_数据库
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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flask_数据库相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我们将使用 Flask-SQLAlchemy扩展来管理我们应用程序的数据。这个扩展封装了SQLAlchemy 项目,这是一个 对象关系映射器 或者 ORM。ORMs 允许数据库应用程序与对象一起工作,而不是表以及 SQL。执行在对象的操作会被 ORM 翻译成数据库命令。
通常,我们如果建立数据库不当或者有需要增加我删除的东西,我们将会删除以前的数据库重新创建数据库,但在flask中,我们可使用SQLAlchemy-migrate来跟踪数据库的更新。
在此程序中,我们将采用 sqlite 数据库。sqlite 数据库是小型应用的最方便的选择,每一个数据库都是存储在单个文件里。
下面让我们来开始将它应用到我们的程序中去。
一、配置
1.添加新的配置到配置文件config.py中
SQLALCHEMY_DATABASE_URI 是 Flask-SQLAlchemy 扩展需要的。这是我们数据库文件的路径。
SQLALCHEMY_MIGRATE_REPO 是文件夹,我们将会把 SQLAlchemy-migrate 数据文件存储在这里。
2.我们初始化数据库在microplog.py
3.数据库模型的创建
(1)我们首先创建用户user表,我们创建三个字段在这个表里,包括 id,nickname,email,我们确定了用户表后,将它转换成代码
(2)我们再建立一个posts表,用来描述一个用户所写的blog,一个post表里面有四个字段,包括id,timestamp,body,user_id,我们确定了posts表后,将它转换成代码
注:(1)一个用户可以写多篇blog,所以我们将用户id作为posts表的外键。
(2)我们已经在 User 类中添加一个新的字段称为 posts,它是被构建成一个 db.relationship 字段。这并不是一个实际的数据库字段。对于一个一对多的关系,db.relationship 字段通常是定义在“一”这一边。在这种关系下,我们得到一个 user.posts 成员,它给出一个用户所有的 blog。
(3)字段是被作为 db.Column 类的实例创建的,db.Column 把字段的类型作为参数,并且还有一些其它可选的参数,比如表明字段是否唯一。
(4)__repr__ 方法告诉 Python 如何打印这个类的对象。我们将用它来调试。
4.创建数据库
我们在上面已经把模型创建好了,下面我们开始创建数据库。flask-SQLAlchemy通过运行脚本来创建数据库,所以我们在这里编写脚本(db_create.py)
创建好之后我们运行python db_create.py,我们可以看到它会自动生成一个microblog.db的文件。同时还会生成一个文件夹db_repository,里面还有一些文件,这是 SQLAlchemy-migrate 存储它的数据文件的地方。
5.数据库的迁移
数据库的迁移也是通过运行脚本来实现迁移的,这里我们创建一个脚本文件db_migrate.py
创建好之后我们开始运行python db_migrate.py (注:此时我们将会看到有关SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS的一个警告,我们只要在microblog.py中添加这样一句话就行了app.config[\'SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS\'] = True)
SQLAlchemy-migrate 迁移的方式就是比较数据库,两者间的不同将会被记录成一个迁移脚本存放在迁移仓库中。迁移脚本知道如何去迁移或撤销它,所以它始终是可能用于升级或降级一个数据库。为了以防万一尽量在备份的前提下去迁移数据库。
6.pycharm连接到数据库,以便更好地管理数据库
点击右边的database-》+-》DataSource-》sqlite-》找到项目中前面生成的microblog.db作为文件-》test connection-》ok
7.下面我们可以尝试在python控制台进行数据增和删
以上是关于flask_数据库的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章