Python编程:Flask数据库扩展Flask-SQLAlchemy

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: Python编程:Flask数据库扩展Flask-SQLAlchemy

安装

pip install flask-sqlalchemy
pip install flask-mysqldb

flask-sqlalchemy


模型类 -> sql
数据库结果 -> 模型类

数据库驱动


# python3
pip install pymysql 
pymysql.install_as_MySQLdb()
# python2
pip install MySQL-Python

数据库设置

# 1、数据库连接
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "msyql://root:123456@127.0.0.1:3306/db_name"
# 2、自动提交(不推荐)
app.config["SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN"] = True
# 3、修改自动跟踪
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
# 4、显示原始SQL
app.config["SQLALCHEMY_ECHO"] = True

代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# 配置参数
class Config(object):
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/demo"
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
    # SQLALCHEMY_ECHO = True
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(Config)
db = SQLAlchemy(app)
# 创建数据库模型类
class Role(db.Model):
    """用户角色"""
    __tablename__ = "tbl_roles"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(32), unique=True)
    users = db.relationship("User", backref="role")
    def __repr__(self):
        return "<Role name: {}>".format(self.name)
class User(db.Model):
    """用户表"""
    __tablename__ = "tbl_users"  # 表名
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 整型主键默认自增
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    email = db.Column(db.String(128), unique=True)
    password = db.Column(db.String(128))
    role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey("tbl_roles.id"))
    def __repr__(self):
        return "<User name: {}>".format(self.name)
if __name__ == '__main__':
    # 删除表
    db.drop_all()
    # 创建表
    db.create_all()

创建数据

# 1、创建一条数据
role1 = Role(name="admin")
role2 = Role(name="stuff")
db.session.add(role1)
db.session.add(role2)
db.session.commit()
# 2、 一次保存多个数据
user1 = User(name="张三", email="123@qq.com", password="123456", role_id=role1.id)
user2 = User(name="李四", email="456@qq.com", password="12345x", role_id=role2.id)
user3 = User(name="王五", email="339@qq.com", password="12345y", role_id=role1.id)
user4 = User(name="刘能", email="226@qq.com", password="12345v", role_id=role2.id)
user5 = User(name="赵四", email="778@qq.com", password="12345b", role_id=role1.id)
db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5])
db.session.commit()

查询数据

# 1、简单查询
rows = Role.query.all()
row = Role.query.first()
row = Role.query.get(<id>)
rows = db.seesion.query(Role).all()
row = db.seesion.query(Role).first()
row = db.seesion.query(Role).get(<id>)
# 2、条件过滤(与关系)
row = Role.query.filter(Role.name="张三", Role.role_id=2).first()
row = Role.query.filter_by(name="张三", role_id=2).first()
# 3、模糊查询(或关系)
from sqlalchemy import or_
row = Role.query.filter(or_(Role.name.startswith("张"), Role.role_id=2)).first()
# 4、分页
rows = Role.query.offset(2).limit(10).all()
# 5、排序
rows = Role.query.order_by("-id").all()
rows = Role.query.order_by(Role.id.desc()).all()
# 6、分组
from sqlalchemy import func
rows = db.session.query(Role.id, func.count(Role.id)).group_by(Role.id)
# 7、外键查询
user = User.query.get(1)
user.role.name
role = Role.query.get(1)
role.users

更新数据

# 1、更新对象
user = User.query.get(1)
user.name = "python"
db.session.add(user)
db.session.commit()
# 2、直接更新数据
User.query.filter_by(name="张三").update({"name": "python"})
db.session.commit()

删除数据

user = User.query.get(1)
db.session.delete(user)
db.session.commit()
相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
21天前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
探索Python编程:从基础到高级
在这篇文章中,我们将一起深入探索Python编程的世界。无论你是初学者还是有经验的程序员,都可以从中获得新的知识和技能。我们将从Python的基础语法开始,然后逐步过渡到更复杂的主题,如面向对象编程、异常处理和模块使用。最后,我们将通过一些实际的代码示例,来展示如何应用这些知识解决实际问题。让我们一起开启Python编程的旅程吧!
|
20天前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
|
8天前
|
Unix Linux 程序员
[oeasy]python053_学编程为什么从hello_world_开始
视频介绍了“Hello World”程序的由来及其在编程中的重要性。从贝尔实验室诞生的Unix系统和C语言说起,讲述了“Hello World”作为经典示例的起源和流传过程。文章还探讨了C语言对其他编程语言的影响,以及它在系统编程中的地位。最后总结了“Hello World”、print、小括号和双引号等编程概念的来源。
101 80
|
7天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
32 2
|
20天前
|
小程序 开发者 Python
探索Python编程:从基础到实战
本文将引导你走进Python编程的世界,从基础语法开始,逐步深入到实战项目。我们将一起探讨如何在编程中发挥创意,解决问题,并分享一些实用的技巧和心得。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的参考。让我们一起开启Python编程的探索之旅吧!
44 10
|
21天前
|
IDE 程序员 开发工具
Python编程入门:打造你的第一个程序
迈出编程的第一步,就像在未知的海洋中航行。本文是你启航的指南针,带你了解Python这门语言的魅力所在,并手把手教你构建第一个属于自己的程序。从安装环境到编写代码,我们将一步步走过这段旅程。准备好了吗?让我们开始吧!
|
20天前
|
人工智能 数据挖掘 开发者
探索Python编程之美:从基础到进阶
本文是一篇深入浅出的Python编程指南,旨在帮助初学者理解Python编程的核心概念,并引导他们逐步掌握更高级的技术。文章不仅涵盖了Python的基础语法,还深入探讨了面向对象编程、函数式编程等高级主题。通过丰富的代码示例和实践项目,读者将能够巩固所学知识,提升编程技能。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的参考和启示。让我们一起踏上Python编程的美妙旅程吧!
|
3天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria
《数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria》介绍了MySQL的发展历程及其分支MariaDB。MySQL由Michael Widenius等人于1994年创建,现归Oracle所有,广泛应用于阿里巴巴、腾讯等企业。2009年,Widenius因担心Oracle收购影响MySQL的开源性,创建了MariaDB,提供额外功能和改进。维基百科、Google等已逐步替换为MariaDB,以确保更好的性能和社区支持。掌握MariaDB作为备用方案,对未来发展至关重要。
13 3
|
3天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!
《MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!》介绍了MySQL中的三种关键日志:二进制日志(Binary Log)、重做日志(Redo Log)和撤销日志(Undo Log)。这些日志确保了数据库的ACID特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。Redo Log记录数据页的物理修改,保证事务持久性;Undo Log记录事务的逆操作,支持回滚和多版本并发控制(MVCC)。文章还详细对比了InnoDB和MyISAM存储引擎在事务支持、锁定机制、并发性等方面的差异,强调了InnoDB在高并发和事务处理中的优势。通过这些机制,MySQL能够在事务执行、崩溃和恢复过程中保持
18 3
|
3天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog
《数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog》介绍了如何利用MySQL的二进制日志(Binlog)恢复误删除的数据。主要内容包括: 1. **启用二进制日志**:在`my.cnf`中配置`log-bin`并重启MySQL服务。 2. **查看二进制日志文件**:使用`SHOW VARIABLES LIKE &#39;log_%&#39;;`和`SHOW MASTER STATUS;`命令获取当前日志文件及位置。 3. **创建数据备份**:确保在恢复前已有备份,以防意外。 4. **导出二进制日志为SQL语句**:使用`mysqlbinlog`
22 2