Flask-SQLAlchemy 组件

一、ORM

要了解 ORM 首先了解以下概念。

  1. 什么是持久化

    持久化 (Persistence),即把数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中(如磁盘)。持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型的数据库中,当然也可以存储在磁盘文件中、XML 数据文件中等等。

  2. 什么是持久层

    持久层 (Persistence Layer),即专注于实现数据持久化应用领域的某个特定系统的一个逻辑层面,将数据使用者和数据实体相关联。

  3. 什么是 ORM

    ORM(Object Relation Mapping),对象关系映射。主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。

优点:

只需要面向对象编程,统一风格,不需要使用 SQL 语言。

实现数据模型和数据库的解藕,及不用关心是什么数据库,更改简单配置即可更换数据库。

缺点:

有部分性能损耗

二、SQLAlchemy

SQLAlchemy 是 Python 语言开发的 ORM 框架,是 ORM 具体实现的实例。

SQLAlchemy中文文档:https://www.osgeo.cn/sqlalchemy/

三、Flask-SQLAlchemy

Flask-SQLAlchemy 是基于 SQLAlchemy 进行高度封装、简化,适用于 Flask 矿建的 Flask 组件。

Flask-SQLAlchemy 中文文档:http://www.pythondoc.com/flask-sqlalchemy/

四、基本配置

  1. 安装 flask_sqlalchemy
    pip install flask_sqlalchemy
  2. 连接 MySQL 数据库
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql://root:g3nt00567@127.0.0.1:3306/vnet_user_dev'
    默认情况下,MySQL 使用的是 mysqlclient 驱动。当然也可以使用其他驱动,如:mysqldb、pymysql 等。

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+mysqldb://root:g3nt00567@127.0.0.1:3306/vnet_user_dev'

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://root:g3nt00567@127.0.0.1:3306/vnet_user_dev'

  1. 连接其他数据库

oracle

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'oracle://root:g3nt00567@127.0.0.1:3306/vnet_user_dev'

mssql

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mssql://root:g3nt00567@127.0.0.1:3306/vnet_user_dev'

sqlite

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:tmp/test.db'

redis

REDIS_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/1'

  1. 其他配置

输出原始 SQL

SQLALCHEMY_ECHO = False

数据库连接池的大小

SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 1000

动态追踪修改设置

SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False

更多配置请参考官方链接:http://www.pythondoc.com/flask-sqlalchemy/config.html

五、模型定义

  1. 字段类型
    Integer 普通整数,一般是32位
    SmallInteger 取值范围小的整数,一般是16位
    BigInteger 不限制精度的整数
    Float 浮点数
    Numeric 普通整数,一般是32位
    String 变长字符串
    Text 变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
    JSON JSON 数据
    Unicode 变长 Unicode 字符串
    UnicodeText 变长 Unicode 字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
    Boolean 布尔值
    Date 日期
    Time 时间
    DateTime 日期和时间
    LargeBinary 二进制文件
  2. 类型属性
    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
  3. 示例代码
    demo.py
python 复制代码
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
from app import db
from app.lib.datetimeLib import dt
 
 
# 用户表
class Users(db.Model):
 
    __tablename__ = 'users'
 
    # id
    id = db.Column(db.BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
    # 电话
    phone = db.Column(db.String(11), unique=True, index=True)
    # 邮箱
    mail = db.Column(db.String(64), nullable=True, default=None)
    # 用户
    username = db.Column(db.String(128), nullable=True, default=None)
    # 密码
    password = db.Column(db.String(128), nullable=False)
    # token
    token = db.Column(db.String(256), unique=True)
    # 盐值
    salt = db.Column(db.String(32), nullable=False)
    # 用户状态
    status = db.Column(db.Integer, nullable=False, default=True)
    # 创建时间
    create_time = db.Column(db.DateTime, default=dt.datetime_orm)
    # 修改时间
    update_time = db.Column(db.DateTime, default=dt.datetime_orm, onupdate=dt.datetime_orm)
    # 乐观锁
    version = db.Column(db.BigInteger, nullable=False)
 
    __mapper_args__ = {
        "version_id_col": version
    }
 
    def __repr__(self):
        return "<User (%s)>" % self.id

六、模型操作

1. 过滤器

filter() 把过滤器添加到原查询上,返回一个新查询

filter_by() 把等值过滤器添加到原查询上,返回一个新查询

limit() 使用指定的值限定原查询返回的结果

offset() 偏移原查询返回的结果,返回一个新查询

order_by() 根据指定条件对原查询结果进行排序,返回一个新查询

group_by() 根据指定条件对原查询结果进行分组,返回一个新查询

2. 执行器

all() 以列表形式返回查询的所有结果

first() 返回查询的第一个结果,如果未查到,返回 None

get() 返回指定主键对应的行,如不存在,返回 None

count() 返回查询结果的数量

paginate() 返回一个 Paginate 对象,它包含指定范围内的结果

3. 新增

user = Users(username=username, password=password)

db.session.add(user)

db.session.commit()

先将对象添加到数据库的会话中,然后在提交到数据库,具体细节请参考对应的数据库。

如果,我们想立即返回刚刚新建数据的 id 该如何实现呢?其实也有简单的方法,通过 flush 即可。

db.session.add(user)

db.session.flush()

user_id = user.id

db.session.commit()

在提交之前,预先将任何剩余的状态刷新到数据库,这样数据库是不可见的,但是数据已经存在了,等拿到 id 之后再提交。

4. 删除

删除记录是十分类似的,使用 delete() 实现删除功能。

db.session.delete(user)

db.session.commit()

5. 修改

user = Users.query.get(1)

user.username = 'new user'

db.session.commit()

6. 查询

查询所有用户数据

Users.query.all()

查询有多少个用户

Users.query.count()

查询第一个用户

Users.query.first()

查询 id 为 1 的用户

Users.query.get(1)

Users.query.filter(Users.id == 1).first()

Users.query.filter_by(id=1).first()

查询名字结尾字符为 vnet 的所有数据

Users.query.filter(Users.name.endswith('vnet')).all()

查询名字开始字符为 vnet 的所有数据

Users.query.filter(Users.name.startswith('vnet')).all()

查询名字包含字符为 vnet 的所有数据

Users.query.filter(Users.name.contains('vnet')).all()

查询名字不等于 vnet 的所有数据

Users.query.filter(not_(Users.name == 'vnet')).all()

Users.query.filter(Users.name != 'vnet').all()

查询名字和邮箱都以 vnet 开头的所有数据

Users.query.filter(and_(Users.name.startswith('vnet'), Users.email.startswith("li"))).all() Users.query.filter(Users.name.startswith('vnet'), Users.email.startswith('vnet')).all()

查询 id 为 [1, 3, 5, 7, 9] 的用户列表

Users.query.filter(Users.id.in_([1, 3, 5, 7, 9])).all()

查询所有用户数据,并以邮箱正序排序

Users.query.order_by(Users.email).all()

查询所有用户数据,并以邮箱倒序排序

Users.query.order_by(Users.email.desc()).all()

查询指定每页 3 条,属于第 2 页的数据

Users.query.paginate(2, 3, False).items

主键查询

Users.query.get(1)

精确查询

Users.query.filter_by(name='vnet').all()

模糊查询

Users.query.filter(Users.name.contains('vnet')).all()

返回查询到第一个对象

Users.query.filter_by(name='vnet').first()

返回查询到所有的对象

Users.query.filter_by(name='vnet').all()

逻辑非查询

Users.query.filter(Users.name!='vnet').all()

逻辑与查询

from sqlalchemy import and_

Users.query.filter(and_(Users.name!='vnet', Users.email.endswith('163.com'))).all()

逻辑或查询

from sqlalchemy import or_

Users.query.filter(or_(Users.name!='vnet', Users.email.endswith('163.com'))).all()

取反查询

from sqlalchemy import not_

Users.query.filter(not_(Users.name=='vnet')).all()

原生 SQL

data = list(db.session.execute(sql))

函数

from sqlalchemy import func

users = Users.query.filter(func.find_in_set(id, id_set).all()

排序

from sqlalchemy import desc, asc

users = Users.query.order_by(desc('id')).filter(*)

相关推荐
不去幼儿园1 小时前
【MARL】深入理解多智能体近端策略优化(MAPPO)算法与调参
人工智能·python·算法·机器学习·强化学习
幽兰的天空2 小时前
Python 中的模式匹配:深入了解 match 语句
开发语言·python
网易独家音乐人Mike Zhou5 小时前
【卡尔曼滤波】数据预测Prediction观测器的理论推导及应用 C语言、Python实现(Kalman Filter)
c语言·python·单片机·物联网·算法·嵌入式·iot
安静读书5 小时前
Python解析视频FPS(帧率)、分辨率信息
python·opencv·音视频
小二·7 小时前
java基础面试题笔记(基础篇)
java·笔记·python
qq_17448285758 小时前
springboot基于微信小程序的旧衣回收系统的设计与实现
spring boot·后端·微信小程序
小喵要摸鱼8 小时前
Python 神经网络项目常用语法
python
锅包肉的九珍8 小时前
Scala的Array数组
开发语言·后端·scala
心仪悦悦8 小时前
Scala的Array(2)
开发语言·后端·scala
2401_882727579 小时前
BY组态-低代码web可视化组件
前端·后端·物联网·低代码·数学建模·前端框架