SQLALchemy介绍：
具体详情：flask连接数据库
具体详情2
sqlalchemy是数据库的orm框架，让我们操作数据库的时候不要再用sql语句了，跟直接操作模型一样。
请求钩子：
在请求开始时，建立数据库连接；
在请求开始时，根据需求进行权限校验；
在请求结束时，指定数据的交互格式；
@app.before_first_request
#只有第一次请求之前调用，可以在此方法内部做一些初始化操作
@app.before_request
#每次请求之前都会触发
#在每一次请求之前调用，这时候已经有请求了，可能在这个方法里面做请求的校验
#如果请求的校验不成功，可以直接在此方法中进行响应，直接return之后那么就不会执行视图函数
@app.after_request
#在每次执行完视图函数之后会调用，要传入函数响应
#在执行完视图函数之后会调用，并且会把视图函数所生成的响应传入，可以在此方法中对应响应做最后一步统一的处理
@app.teardown_request
#每一次请求之后都会调用，会接受一个参数，参数是服务器出现的错误信息
sqlalchemy与Flask-sqlalchemy的区别：
sqlalchemy：是一个独立的ORM框架，可以独立于Flask存在，也可以在其他项目中使用，比如Django中。
Flask-sqlalchemy：对sqlalchemy的一个封装，能够更适合在flask中使用。
一、安装
1、安装连接数据库的库：pip install pymysql
2、安装：pip install flask-sqlalchemy
二、连接数据库：
基本的配置：
1: 首先先安装两个依赖的包。
2：配置数据库的连接：app.config[‘SQLALCHEMY_DATABASE_URI’] = “mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39”
3：关闭数据库的跟踪：app.config[‘SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS’] = False
4：开启输出sql语句：app.config[‘SQLALCHEMY_ECHO’] = True
5：两种处理python2和python3的名字不一致问题。
from flask import Flask
from flask_restful import Api, Resource
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
#import pymysql
#pymysql.install_as_MySQLdb()
"""
python2中数据库客户端： MySqldb
python3中数据库客户端：pymysql
解决方案一：让python2和python3的包进行转换。
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
方案二：表示只使用python3的包，不使用python2的包
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql+pymysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
"""
app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app) #创建一个对象，设置名为db
# app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://账号:密码@数据库ip地址:端口号/数据库名"
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql+pymysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
# app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = {}
# 关闭数据库修改跟踪操作[提高性能]，可以设置为True，这样可以跟踪操作：
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
# 开启输出底层执行的sql语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
# 开启数据库的自动提交功能[一般不使用]
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
@app.route('/')
def hello_word():
return "hello, word"
if __name__ == '__main__':
print(app.url_map)
app.run(host='0.0.0.0', port= 8000, debug=True)
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app) #创建一个对象，设置名为db
#建立数据库连接
#app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql://账号:密码@数据库ip地址:端口号/数据库名"
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = "mysql+pymysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test39"
验证是否连接成功
@app.route('/')
def hello_word():
engine = db.get_engine()
conn = engine.connect()
conn.close() #跟open函数一样，可以用with语句
#with engine.connect() as conn:
# result = conn.execute('select 1') #这两步打开数据库并且创建表
# print (result.fetchone()) #打印一条数据
return "hello, word"
创建模型并进行数据增删改查
#创建orm模型---
class mmm(db.Model):
__tablename__ = 'mmm' # 设置表名
id = db.Column(db.Integer,primary_key,autoincreament)
title = db.Column(db.string(200),nullable=Flase)
content = db.Column(db.Text,nullable=Flase)
db.create_all()
# 删除所有继承自db.Model的表
# db.drop_all()
# 创建所有继承自db.Model的表
#db.create_all()
数据操作——增删改查
1：给模型对象设置数据 可以通过 初始化参数 或者 赋值属性 两种方式
2：session.add(模型对象) 添加单条数据到会话中, session.add_all(列表) 添加多条数据到会话中
3：sqlalchemy 会 自动创建事务, 并将数据操作包含在事务中, 提交会话时就会提交事务，事务提交失败会自动回滚。
@app.route('/mmm")
def mmm_view():
#1. 添加数据
# sql语句为 insert table mmm value （xxx），这里不用
#之前创建了mmm类对象，所以直接调用即可
article = mmm（title= "",content=""）
#数据添加
db.session.add(article)
#数据提交
db.session.commit()
#最后进行返回操作
return "数据操作成功"
#2.查询数据
# filter_by() 返回一个类列表的对象
artice = mmm.query.filter_by(id=1)[0] #进行查询，根据谁进行查询,必须用 []将值取出来
print（artice.title） #将id为1的title取出来
return "数据操作成功"
#3.修改数据
artice = mmm.query.filter_by(id=1)[0]
artice.content = "xxx" #将id为一的content的数据改成xxx
#修改数据的进行数据提交
db.session.commit
return "数据操作成功"
#4.删除数据
mmm.query.filter_by(id=1).delete()
db.session.commit()
return "数据操作成功"
表关系：
表之间的关系存在三种：
一对一，一对多，多对多，而SQLAlchemy中的ORM也可以模拟这三种关系，因为一对一其实在SQLAlchemy中底层是通过一对多的方式模拟的，所以先看一下一对多的关系：
外键：
在mysql中，外键可以让表之间的关系更加紧密，而SQLAlchemy同样也支持外键，通过foreignkey类来实现，并且可以指定表的外键约束。
class user(db.Model):
__tablename__ = 'mmm' # 设置表名
id = db.Column(db.Integer,primary_key,autoincreament)
username = db.Column(db.string(200),nullable=)
class Article(db.Model):
__tablename__ = 'ggg' # 设置表名
id = db.Column(db.Integer,primary_key,autoincreament)
title = db.Column(db.string(200),nullable=Flase)
content = db.Column(db.Text,nullable=Flase)
#外键
#1.外键的数据类型一定要看所引用的字段类型，要一样
#2. db.Foreignkey("表名. 字段名")
#3.外键是属于数据库层面的，不推荐直接在ORM直接使用
author_id = db.Column(db.Integer,db.Foreignkey("user.id"))
#relationship
#1.第一个参数是模型的名字，必须要和模型的名字一致
#2.backref（bsck reference）：代表反向引用，代表对方访问我的时候的字段名称
author = db.relationship("user",backref="articles")
#一对一：
# db.backref
#1. 在反向引用的时候，如果需要传递一些其他的参数，那么就需要用到这个函数，否则不需要使用，只要在relationship的backref参数上，设置反向引用的名称就可以了。
#2. uselist=Flase ：代表反向引用的名称就可以了
user = db.relationship("User",backref=db.backref("extension",uselist=Flase))flask——Migrate插件
在实际的开发环境中，经常会发生数据库修改的行为。一般我们修改数据库不会直接手动的去修改，而是去修改ORM对应的模型，然后再把模型映射到数据库中。这时候如果有一个工具能专门做这种事情，就显得非常有用了，而flask-migrate就是做这个事情的。flask-migrate是基于Alembic进行的一个封装，并集成到Flask中，而所有的迁移操作其实都是Alembic做的，他能跟踪模型的变化，并将变化映射到数据库中。
使用Flask-Migrate需要安装，命令如下：
pip install flask-migrate一、基本用法
要让Flask-Migrate能够管理app中的数据库，需要使用Migrate(app,db)来绑定app和数据库。假如现在有以下app文件：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from constants import DB_URI
from flask_migrate import Migrate
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = DB_URI
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
db = SQLAlchemy(app)
# 绑定app和数据库
migrate = Migrate(app,db)
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
username = db.Column(db.String(20))
addresses = db.relationship('Address',backref='user')
class Address(db.Model):
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
email_address = db.Column(db.String(50))
user_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey('user.id'))
db.create_all()
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
之后，就可以在命令行中映射ORM了。首先需要初始化一个迁移文件夹：
flask db init然后再把当前的模型添加到迁移文件中：
flask db migrate最后再把迁移文件中对应的数据库操作，真正的映射到数据库中：
flask db upgrade二、项目重构：
现在是所有代码都写在一个文件中，这样会导致文件会越来越乱。所以进行一下项目重构，设置为以下的目录结构：
以下对各个文件的作用进行解释。
constants.py文件：
常量文件，用来存放数据库配置。
# constants.py
HOSTNAME = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'xt_flask_migrate'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root'
DB_URI = 'mysql+mysqldb://{}:{}@{}:{}/{}'.format(USERNAME,PASSWORD,HOSTNAME,PORT,DATABASE)
ext.py文件：
把db变量放到一个单独的文件，而不是放在主app文件。这样做的目的是为了在大型项目中如果db被多个模型文件引用的话，会造成from your_app import db这样的方式，但是往往也在your_app.py中也会引入模型文件定义的类，这就造成了循环引用。所以最好的办法是把它放在不依赖其他模块的独立文件中。
# ext.py
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()
models.py文件：
模型文件，用来存放所有的模型，并且注意，因为这里使用的是flask-script的方式进行模型和表的映射，因此不需要使用db.create_all()的方式创建数据库。
# models.py
from ext import db
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
username = db.Column(db.String(50))
addresses = db.relationship('Address',backref='user')
def __init__(self,username):
self.username = username
class Address(db.Model):
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
email_address = db.Column(db.String(50))
user_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey('user.id'))
def __init__(self,email_address):
self.email_address = email_address
app.py文件：
这个是主app文件，运行文件。并且因为db被放到另外一个文件中，所以使用db.init_app(app)的方式来绑定数据库。
# app.py
from flask import Flask
from ext import db
app = Flask(__name__)
db.init_app(app)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
三、迁移命令：
通过以上项目重构后，后续我们就只要通过以下三个命令即可完成迁移操作了。
在命令行中映射ORM了。首先需要初始化一个迁移文件夹：
flask db init然后再把当前的模型添加到迁移文件中：
flask db migrate最后再把迁移文件中对应的数据库操作，真正的映射到数据库中：
flask db upgrade到此这篇关于flask-SQLALchemy连接数据库的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关flask-SQLALchemy连接数据库内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
