Flask入门（10）：Flask使用SQLAlchemy

物联网 2023-05-17 03:54:12 阅读次数: 0

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11.SQLAlchemy

11.1 简介

SQLAlchemy的是Python的SQL工具包和对象关系映射，给应用程序开发者提供SQL的强大功能和灵活性。它提供了一套完整的企业级的持久性模式，专为高效率和高性能的数据库访问，改编成简单的Python的领域语言。
SQLAlchemy是Python界的ORM（Object Relational Mapper）框架，它两个主要的组件： SQLAlchemy ORM 和 SQLAlchemy Core 。

img

11.2 安装

pip install SQLAlchemy

11.3 基本使用

创建表

类使用声明式至少需要一个__tablename__属性定义数据库表名字，并至少一Column是主键

# SQLAlchemy练习
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Column, Integer, String, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# declarative_base类维持了一个从类到表的关系，通常一个应用使用一个base实例，所有实体类都应该继承此类对象

Base = declarative_base()

# 类使用声明式至少需要一个__tablename__属性定义数据库表名字，并至少一Column是主键
# 创建单表
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(32))
    extra = Column(String(16))


def init_db():
    # 数据库链接引擎
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)
    # 创建表
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)
    # 删除表
    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == "__main__":
    init_db()
    # drop_db()

插入数据

# SQLAlchemy练习
import models
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 数据库链接引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)

se = sessionmaker(bind=engine)
session = se()

u1 = models.User(name='a1', extra='aa')
u2 = models.User(name='a2', extra='bb')

session.add(u1)
session.add(u2)


session.commit()
# session.rollback() # 回滚

session.rollback()表示回滚

11.4 连接

SQLAlchemy 把一个引擎的源表示为一个连同设定引擎选项的可选字符串参数的 URI。URI 的形式是:

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

该字符串中的许多部分是可选的。如果没有指定驱动器，会选择默认的（确保在这种情况下 不 包含 + ）。

Postgres:

postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase

MySQL:

mysql://scott:tiger@localhost/mydatabaseOracle:

oracle:

//scott:tiger@127.0.0.1:1521/sidname

SQLite (注意开头的四个斜线):

sqlite:absolute/path/to/foo.db

11.5 数据类型

这里写图片描述

SQLAlchemy列选项：

img

11.6 执行原生sql

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)

# 执行SQL
cur = engine.execute(
    "select * from users"
)

# 获取第一行数据
re1 = cur.fetchone()
# 获取第n行数据
# re2 = cur.fetchmany(2)
# 获取所有数据
re3 = cur.fetchall()

print(re3)
# 注意：当执行fetchone()后，数据已经被去除一条了，即使fetchall()，取出的数据也是从第二条数据开始的

engine.execute默认使用了数据库连接池，也可以使用DBUtils + pymysql做连接池

11.7 插入数据

创建如下表供后面增删改查使用。

models2.py

# sqlalchemy创建多个关联表
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Column, Integer, String, UniqueConstraint, Index, DateTime, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
import datetime


Base = declarative_base()


class Classes(Base):
    __tablename__ = 'classes'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(32), nullable=False, unique=True)


class Student(Base):
    __tablename__ = 'student'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    username = Column(String(32), nullable=False, unique=True)
    password = Column(String(32), nullable=False)
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)  # 注意now后不要加()

    # 外键：对应的班级
    class_id = Column(Integer, ForeignKey('classes.id'))


class Hobby(Base):
    __tablename__ = 'hobby'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    caption = Column(String(32), default='篮球')

# 建立多对多的关系
class Student2Hobby(Base):
    __tablename__ = 'student2hobby'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    student_id = Column(Integer, ForeignKey('student.id'))
    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey('hobby.id'))

    # 增加联合唯一索引
    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('student_id', 'hobby_id', name='uni_student_id_hobby_id'),
    )


def init_db():
    # 数据库链接引擎
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)
    # 创建表
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)
    # 删除表
    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == "__main__":
    init_db()
    # drop_db()

上面创建完表后，开始执行插入操作：

# sqlalchemy的增删改查

import models2
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 数据库链接引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)

se = sessionmaker(bind=engine)
session = se()

# 单条增加
# c1 = models2.Classes(name='python入门')
# session.add(c1)
# session.commit()
# session.close()


# 多条增加
# c2 = [
#     models2.Classes(name='python进阶'),
#     models2.Classes(name='python高级'),
#     models2.Classes(name='python web')
# ]
# session.add_all(c2)
# session.commit()
# session.close()

11. 8 删改操作

# sqlalchemy的增删改查

import models2
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 数据库链接引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)

se = sessionmaker(bind=engine)
session = se()



# 删除
# session.query(models2.Classes).filter(models2.Classes.id > 2).delete()
# session.commit()


# 修改
# session.query(models2.Classes).filter(models2.Classes.id > 2).update({"name" : "099"})
session.query(models2.Classes).filter(models2.Classes.id > 2).update({
    
    models2.Classes.name: models2.Classes.name + "099"}, synchronize_session=False)
synchronize_session = False  # 对字段执行字符串操作
# session.query(models2.Classes).filter(models2.Classes.id > 2).update({"num": models2.Classes.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
# synchronize_session = 'evaluate'  # 对字段执行数值型操作
session.commit()

11.9 查询

参考：Flask-SQLAlchemy - 武沛齐 - 博客园 (cnblogs.com)

1.以下的方法都是返回一个新的查询，需要配合执行器使用。

filter(): 过滤，功能比较强大，多表关联查询。
filter_by()：过滤，一般用在单表查询的过滤场景。

order_by()：排序。默认是升序，降序需要导包：from sqlalchemy import * 。然后引入desc方法。比如order_by(desc(“email”)).按照邮箱字母的降序排序。

group_by()：分组。

2.以下都是一些常用的执行器：配合上面的过滤器使用。

get()：获得id等于几的函数。

比如：查询id=1的对象。

get(1)，切记：括号里没有“id=”，直接传入id的数值就ok。因为该函数的功能就是查询主键等于几的对象。

all()：查询所有的数据。

first()：查询第一个数据。

count()：返回查询结果的数量。

paginate()：分页查询，返回一个分页对象。

paginate(参数1，参数2，参数3)=>参数1：当前是第几页；参数2：每页显示几条记录；参数3：是否要返回错误。

返回的分页对象有三个属性：items：获得查询的结果，pages：获得一共有多少页，page：获得当前页。

3.常用的逻辑符：

需要导入包才能用的有：from sqlalchemy import *

not_、and_、or_ 还有上面说的排序desc。

常用的内置的有：in_：表示某个字段在什么范围之中。

4.其他关系的一些数据库查询：

endswith()：以什么结尾。

startswith()：以什么开头。

contains()：包含

# sqlalchemy的增删改查

import models2
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.sql import text


# 数据库链接引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flask01?charset=utf8", max_overflow=5)

se = sessionmaker(bind=engine)
session = se()


# 查询

r1 = session.query(models2.Classes).all()  # 返回models2.Classes对象

# label相当于sql里的as，取别名，后面结果集使用也是使用别名
r2 = session.query(models2.Classes.name.label('xx'), models2.Classes.name).all()

# 查询课程名字为python入门的课程
r3 = session.query(models2.Classes).filter(models2.Classes.name == "python入门").all()
# 也可使用filter_by，注意filter_by的传参和filter不一样
r4 = session.query(models2.Classes).filter_by(name='python入门').all()

# 查询课程名字为python入门的课程的第一个
r5 = session.query(models2.Classes).filter_by(name='python入门').first()

# 查询id<2且课程名字为python入门的课程
r6 = session.query(models2.Classes).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=2, name='python入门').order_by(models2.Classes.id).all()

# from_statement相当于子查询
r7 = session.query(models2.Classes).from_statement(text("SELECT * FROM Classes where name=:name")).params(name='python入门').all()

print(r7)
session.close()
# 注意：除了r2，其他结果都为models2.Classes对象

#　条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(
    or_(
        Users.id < 2,
        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
        Users.extra != ""
    )).all()


# 通配符
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# 限制
ret = session.query(Users)[1:2]

# 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# 分组
from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

# 连表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
# 默认使用外键进行连表
ret = session.query(Person).join(Favor).all()  # 内连接

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # 左连接


# 组合
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()

参考：
https://blog.csdn.net/u011146423/article/details/87605812

​ Python开发【第十九篇】：Python操作MySQL - 武沛齐 - 博客园 (cnblogs.com)

​ SQLAlchemy 学习笔记_JP.Zhang-CSDN博客

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转载自blog.csdn.net/qq_43745578/article/details/129188691
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