Flask狼书笔记 | 05_数据库

简介: 5 数据库这一章学习如何在Python中使用DBMS(数据库管理系统),来对数据库进行管理和操作。本书使用SQLite作为示例。注:按下Ctrl+F5,或Shift+F5可以清除浏览器缓存。5.1 数据库的分类

5 数据库

这一章学习如何在Python中使用DBMS(数据库管理系统),来对数据库进行管理和操作。本书使用SQLite作为示例。

:按下Ctrl+F5,或Shift+F5可以清除浏览器缓存。

5.1 数据库的分类

分为SQL(Structured Query Language)数据库和NoSQL(Not Only SQL)数据库。


SQL:稍显复杂,但不容易出错,可以适应大部分场景。

NoSQL:灵活,效率高,可扩展性好等。

1、文档存储:使用类json格式来表示数据

2、键值对存储:通过键来存取数据,读写很快,常作为缓存使用。

5.2 ORM

ORM:Object-Relational Mapping,对象关系映射。

作用

  • 处理查询参数的转义,防止注入。
  • 为不同的DBMS提供统一的接口。
  • 能直接使用Python操作数据库,不需要写SQL语句。

ORM实现了三层映射关系:表 --> Python类,字段 --> 类属性,记录 --> 类实例。

# 定义表
from foo_orm import Model, Column, String 
class Contact(Model):
    __tablename__ = 'contacts'
    name = Column(String(100), nullable=False)
# 插入记录
contact = Contact(name="zhang san")

5.3 使用Flask_SQLAlchemy

1、连接数据库

首先连接数据库需要指定URI(Uniform Resource Identifier,统一资源标识符),URL(统一资源定位符)是它的子集。

常用的数据库URI格式:(p143)

SQLite是基于文件的DBMS,不需要数据库服务器,只需要指定数据库文件的绝对路径。配置数据库URI的代码如下:

from flask import Flask
import os
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
t = app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = os.getenv('DATABASE_URL', 'sqlite:///' + os.path.join(app.root_path, 'data.db'))
db = SQLAlchemy(app)
print(t)
print(db)


运行输出:

sqlite:///D:\code_all\gitCode\helloflask_learn\数据库\data.db
<SQLAlchemy>

补充os.getenv是一个Python标准库函数,它用于从环境变量中获取指定的值。这个函数的第一个参数是要查找的环境变量名称,第二个参数是默认值,如果未找到指定的环境变量,则返回这个默认值。

2、定义数据库模型

模型类继承自SQLAlchemy提供的db.Model基类,表的字段由db.Column类的实例表示。

SQLAlchemy常用的字段类型:(p144)

常用的字段参数:(p145)

class Note(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    body = db.Column(db.Text)


  • 表名称会根据模型的类名称自动生成,可用__tablename__属性指定。
  • 字段名默认为类属性名,看用name关键字参数指定。

3、创建数据库和表

db.create_all()

可以查看模型对象的建表SQL语句:

from app import Note
from sqlalchemy.schema import CreateTable
print(CreateTable(Note.__table__))

改动模型类后,再次调用create_all()不会更新表结构。可以调用drop_all()方法删除数据库和表,然后重建。

可以自定义一个flaks命令完成数据库的创建工作,对于sqlite创建成功后会生成一个数据库文件,如data.db

import click
@app.cli.command()
def initdb():
    db.create_all()
    click.echo('Initialized database')

5.4 数据库操作

SQLAlchemy使用数据库会话(也称为事务)来管理数据库操作,会话代表一个临时存储区,对会话对象调用commit()方法时,改动才被提交到数据库。调用rollback()方法可以撤销会话中未提交的改动。

1、CRUD

即Create、Read、Update、Delete。

  • Create
note = Note(body='hello, world')
db.session.add(note)
db.session.commit()

通过add_all()可以一次提交一个列表。

  • Read
<模型类>.query.<过滤方法>.<查询方法>
Note.query.filter(Note.body=='hello, world').first

Query对象调用过滤方法的返回值仍然是一个Query对象,就像SQL的操作对象和返回结果都是表。查询方法返回的是模型类实例。


常用的SQLAchemy查询方法:(p148) all(),first(), count(), paginate(),get(ident)等


常用过滤方法:(p150) filter(),filter_by(),order_by(),limit(),group_by()等


常用查询操作符:(p150) LIKE,IN,NOT IN,AND,OR等。

  • Update
note = Note.query.get(2)
note.body = 'hello, flask'
db.session.commit()
  • Delete
note = Note.query.get(2)
db.session.delete(note)
db.session.commit()

2、在视图函数里操作数据库

与在python shell中基本一致。

5.5 定义关系

1、配置Python Shell上下文

使用app.shell_context_processor装饰器注册一个shell上下文处理函数,返回包含变量和变量值的字典。

@app.shell_context_processor
def make_shell_context():
    return dict(db=db, Note=Note)

2、一对多关系

定义一对多关系包含两个部分:定义外键,和定义关系属性。其中关系属性相当于一个快捷查询,不会作为字段被写入到数据库中。下面的关系属性articles会返回该作者所有文章的记录列表。

class Author(db.Model):
    ...
    articles = db.relationship('Article')
class Article(db.Model):
    ...
    author_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('athor.id'))

可以在两侧都定义一个关系属性,称为双向关系,需要用到back_populates关键字参数,值为另一侧的关系属性名。

class Author(db.Model):
    ...
    articles = db.relationship('Article', back_populates='author')
class Article(db.Model):
    ...
    author_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('athor.id'))
    author = db.relationship('Author', back_populates='articles')

可以使用backref简化关系定义,(p163)

疑惑:为什么要手动在两侧都指定反向引用,而不是添加了外键属性之后就自动的呢?是采用了数据库中的索引吗?

定义关系后,建立关系有两种方式,一种是为外键字段赋值,另一种是通过操作关系属性

# 为外键字段赋值
article_A.author_id = 1
# 操作关系属性: append, remove, pop
Mike.articles.append(article_A)

常用关系函数参数:p161

常用关系记录加载方式:p161

3、一对一关系

实际上是在通过建立一对多关系的双向关系的基础上转化而来,只是在原来”一“的一方设置userlist=False,将集合属性变为标量属性。此后,无法再使用列表语义操作,如append方法。

class Contry(db.Model):
    ...
    capital = db.relationship('Capital', uselist=False)
class Capital(db.Model):
    ...
    contry_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('country.id'))
    contry = db.relationship('Country')

4、多对多关系

一对多关系中在“多”的一方存放外键,则“多”一方的每条记录只能有一条关系。我们可以单独创建一个关联表(db.Table)来存储外键,表示多对多关系。使用secondary参数来指定关联表。

association_table = db.Table(
    'association',
  db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('student.id')),
  db.Column('teacher_id', db.Integer, db.ForeignKey('teacher.id')))
class Student(db.Model):
    ...
    teachers = db.relationship('Teacher', secondary=association_table, back_populates='students')
class Teacher(db.Model):
    ...
    students = db.relationship('Student', secondary=association_table, back_populates='teachers')    

5.6 更新数据库表

1、重新生成表

方法很简单,但缺点是会丢失原来的所有数据

db.drop_all()
db.create_all()

2、使用Flask-Migrate迁移(p169)

可以保留数据库中原有的数据。自动生成的迁移命令不一定可靠,必要时检查一下。

flask db init # 创建迁移环境
flask db migrate # 生成迁移脚本
flask db upgrade # 应用迁移
flask db downgrade # 撤销一次迁移

5.7 数据库进阶

1、级联操作(p172)

relationship方法可以配置cascade参数,所有可用值为save-update,merge,refresh-expire,expunge,delete。默认值为save-update,merge

class Post(db.Model):
    ...
  comments = db.relationship(..., cascade='save-update, merge, delete')

save-update:db.session.add()将Post对象添加到数据库会话时,相关的Comment对象也会被添加到数据库会话。


delete:Post记录被删除时,相关的Comment记录也会被删除。


delete-orphan:Post与Comment记录解除关系操作时,相应的Comment记录会被删除。


all:包含除了delete-orphan之外的所有可用值。

2、事件监听(p176)

在Flask中有请求回调函数,而SQLAlchemy也提供了listens_for()装饰器来注册事件回调函数。装饰器接受两个参数,target表示监听的对象,identifier表示被监听事件的类型。被注册的监听函数需要接收对应事件方法的所有参数。

疑惑:“事件方法”指什么?怎么知道它有哪些参数?

class Draft(db.Model):
    ...
    edit_time = ...
@db.event.listens_for(Draft.body, 'set', named=True)
def increment_edit_time(**kwargs):
    if kwargs['target'].edit_time is not None:
        kwargs['target'].edit_time += 1

设置named参数为True可以使用kwargs接收所有参数(不知道为啥)。kwargs中的target参数表示触发事件的模型类实例。

小结

SQLAlchemy入门教程:(p177)http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/tutorial.html

数据库这一章我看得有点拖拉,正值开学,可能需要好些天才能找回学习状态。大部分东西我还是之前都有所了解,因此看得比较流畅。在最近开发自己的玩具程序的过程中,数据库这一环节可给我制造了不少麻烦(特别是配环境),它在我眼里的黑盒程度又比较高,书中说到本章只是一个简单的介绍,不过暂时于我也够用了。

相关文章
|
1月前
|
SQL NoSQL 数据库
Cassandra数据库与Cql实战笔记
Cassandra数据库与Cql实战笔记
17 1
Cassandra数据库与Cql实战笔记
|
2月前
|
JavaScript 前端开发 数据库
测试开发之路--Flask 之旅 (三):数据库
本文介绍了在 Flask 应用中实现权限管理的过程,包括使用 Flask-SQLAlchemy、Flask-MySQLdb、Flask-Security 和 Flask-Login 等扩展模块进行数据库配置与用户权限设置。首先创建数据库并定义用户、环境和角色模型,接着通过 Flask-Security 初始化用户和角色,并展示了如何便捷地管理权限。后续将深入探讨权限控制的具体应用。
70 4
测试开发之路--Flask 之旅 (三):数据库
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
学成在线笔记+踩坑(3)——【内容模块】课程分类查询、课程增改删、课程计划增删改查,统一异常处理+JSR303校验
课程分类查询、课程新增、统一异常处理、统一封装结果类、JSR303校验、修改课程、查询课程计划、新增/修改课程计划
学成在线笔记+踩坑(3)——【内容模块】课程分类查询、课程增改删、课程计划增删改查,统一异常处理+JSR303校验
|
2月前
|
前端开发 应用服务中间件 API
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 关系型数据库
【优秀python web设计】基于Python flask的猫眼电影可视化系统,可视化用echart,前端Layui,数据库用MySQL,包括爬虫
本文介绍了一个基于Python Flask框架、MySQL数据库和Layui前端框架的猫眼电影数据采集分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术采集电影数据,利用数据分析库进行处理,并使用Echart进行数据的可视化展示,以提供全面、准确的电影市场分析结果。
120 4
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 前端开发
基于python flask的旅游数据大屏实现,有爬虫有数据库
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的旅游数据大屏系统,该系统集成了爬虫技术、数据库存储和ECharts数据可视化,提供了一个全面、实时更新的旅游信息展示平台,旨在提升旅游行业用户体验和决策效率。
|
3月前
|
SQL 测试技术 数据库
Flask与SQLAlchemy的神秘力量:如何让你的数据库飞起来?
【8月更文挑战第31天】在现代Web开发中,Flask和SQLAlchemy是热门技术栈,前者是轻量级Web框架,后者为强大的ORM库。本文介绍如何在Flask项目中集成SQLAlchemy,通过示例展示数据库操作方法,并分享最佳实践,如熟悉ORM、编写测试及适度使用SQL语句,以提升开发效率和代码质量。
207 0
|
3月前
|
数据可视化 搜索推荐 数据挖掘
基于Python flask 的数据可视化平台,可定制,可连接数据库
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的可定制数据可视化平台,该平台支持多种数据库连接,并提供丰富的图表类型和个性化设置,以实现交互式数据分析和展示。
基于Python flask 的数据可视化平台,可定制,可连接数据库
|
4月前
数据库系统工程师考点笔记
数据库系统工程师考点笔记
339 0
|
4月前
|
编解码 算法 vr&ar
软考中级之数据库系统工程师笔记总结(六)多媒体基础
软考中级之数据库系统工程师笔记总结(六)多媒体基础
31 0