python flask配置数据库并进行orm操作 flask_sqlalchemy

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简介

代码实现

exts.py文件

简介

Flask-SQLAlchemy是Flask框架中的一个扩展，它简化了在Flask应用中使用SQLAlchemy的操作。SQLAlchemy是一个强大的关系型数据库框架，它支持多种数据库后台，并提供了高层的对象关系映射（ORM）和底层的原生数据库操作。

以下是Flask-SQLAlchemy的简介，以分点表示和归纳的形式呈现：

基本概念 ：
- ORM（Object-Relational Mapping）：对象关系映射，它将用户定义的Python类与数据库表相关联，并将这些类（对象）的实例与其对应表中的行相关联。
- Flask-SQLAlchemy：作为Flask的扩展，它封装了SQLAlchemy的功能，使其更易于在Flask应用中使用。
优点：
- 面向对象编程：开发者可以通过Python对象来操作数据库，无需直接编写SQL语句。
- 开发效率：通过ORM，开发者可以专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注数据库操作的细节，从而提高开发效率。
- 解耦与可移植性：实现了数据模型与数据库的解耦，使得更换数据库变得更加简单，无需修改业务代码。
安装与配置 ：
- 安装：通过pip命令安装Flask-SQLAlchemy和相应的数据库驱动（如pymysql用于MySQL）。
- 配置：在Flask应用中配置数据库连接字符串（如SQLALCHEMY_DATABASE_URI），以及其他相关设置（如是否跟踪修改、是否输出SQL语句等）。
基本使用 ：
- 构建模型类 ：通过继承Flask-SQLAlchemy提供的基类（如db.Model），定义与数据库表对应的Python类。
- 数据操作：包括增加数据、查询数据、修改数据和删除数据等，都可以通过模型类的方法来实现。
高级机制 ：
- 刷新数据：在某些情况下，可能需要手动刷新模型对象的状态，以确保其与数据库中的数据保持一致。
- 多表查询：Flask-SQLAlchemy支持使用关系操作（如join）进行多表查询。
性能与可移植性 ：
- 性能：虽然ORM在一定程度上会带来性能损失（如对象与SQL之间的转换），但在大多数情况下，这种损失是可以接受的，且ORM对生产率的提升远远超过了这一丁点儿的性能降低。
- 可移植性：SQLAlchemy支持多种数据库引擎，包括流行的MySQL、Postgres和SQLite等，因此使用Flask-SQLAlchemy的应用可以轻松地切换到不同的数据库。

通过以上简介，可以看出Flask-SQLAlchemy是一个功能强大且易于使用的Flask扩展，它使得在Flask应用中进行数据库操作变得更加简单和高效。

代码实现

exts.py文件

python 复制代码

# 扩展放在独立文件供其它地方进行引用，可有效防止循环导包问题
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

models.py文件

python 复制代码

from exts import db
from datetime import datetime

# 测试用户表
class User(db.Model):
    __tablename__ = 'user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    account = db.Column(db.String(50), unique=True, nullable=False)
    password = db.Column(db.String(32), nullable=False)
    name = db.Column(db.String(50), nullable=False)
    avatar = db.Column(db.String(100),default='1.jpg')
    desc = db.Column(db.String(256))
    role = db.Column(db.String(50))
    create_time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now)

config.py配置文件

python 复制代码

class Config():
    # 数据库配置信息
    host = '127.0.0.1'  # 主机
    port = 3306         # 端口
    user = 'root'       # MySQL账户
    pwd = '123456'      # MySQL密码
    database = 'test_2' # 使用的数据库名称
    # SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///XXX.db'  # sqlite数据库的配置（数据库名称：XXX.db）
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = f"mysql+pymysql://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{database}?charset=utf8mb4"   # MySQL数据库
    SQLALCHEMY_ECHO = False  # 查询时是否显示原始SQL语句，为False不显示
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False  # 跟踪数据库的修改，会增加性能消耗，不建议开启

app.py文件

python 复制代码

from flask import Flask
from config import Config
from exts import db
from models import User

app = Flask(__name__)

# 读取参数配置
app.config.from_object(Config)
# db对象
db.init_app(app)


@app.route('/')
def index():
    # 进行查询操作
    users=User.query.all()
    print(users)
    users=[{'id':i.id,'account':i.account,'name':i.name} for i in users]
    return users

@app.route('/add')
def add():
    # 模拟插入数据
    users=User(account='test@qq.com',name='test',password='test')
    db.session.add(users)
    db.session.commit()
    return 'add'


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)