Flask Web开发基础:数据库与ORM实战

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 PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
简介: 该文介绍了如何使用 Flask、SQLAlchemy 和 SQLite 实现数据库操作。首先,通过创建虚拟环境和安装 flask-sqlalchemy(版本2.5.1)及 sqlalchemy(版本1.4.47)来设置环境。接着,配置数据库URI,定义User和Movie模型类表示数据库表,并通过db.create_all()创建表。文章还展示了如何插入、查询、更新和删除记录,强调了db.session.commit()在保存更改中的关键作用。查询涉及filter、order_by等方法,提供了一系列示例。

以 sqlite + SQLAlchemy 为案例,基于 flask 完成对数据库的连接、操作数据库、操作表记录。

使用 SQLAlchemy 操作数据库

SQLAlchemy——一个 Python 数据库工具(ORM,即对象关系映射)。

通过定义模型类(python代码的类)来表示数据库的表,flask 有很多第三方扩展,选择 flask-sqlalchemy 扩展集成 SQLAlchemy

安装环境

mkdir 3-flask-db-sqlalchemy
#创建虚拟环境
python -m venv venv
#激活虚拟环境
./venv/Scripts/activate

安装依赖

要同时安装 flask-sqlalchemy 和 sqlalchemy

pip install flask==2.3.3
pip install flask-sqlalchemy==2.5.1 sqlalchemy==1.4.47

提示 Flask-SQLAlchemy 3.x / SQLAlchemy 2.x 版本有一些大的变化,所以这里固定安装 2.5.1 和 1.4.47 版本。

配置数据库并初始化

数据库 URI: sqlite 的绝对路径,根目录下/data.db

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import sqlalchemy as sa
import os 
import sys

WIN= sys.platform.startswith("win")
if WIN:
    prefix = "sqlite:///"
else:
    prefix =  "sqlite:////"   

app = Flask(__name__)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = prefix + os.path.join(app.root_path , 'data.db')
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False  # 关闭对模型修改的监控

# 在扩展类实例化前加载配置
db = SQLAlchemy(app)

定义数据库模型

db 是前一步实例化的变量。由于db.Column db.Integer 没有提示,改为手动引入 sqlalchemy 。

import sqlalchemy as sa
class User(db.Model):
    id = sa.Column(sa.Integer, primary_key=True)  # 主键
    name = sa.Column(sa.String(20))  # 名字

class Movie(db.Model):
    id = sa.Column(sa.Integer, primary_key=True)  # 主键
    title = sa.Column(sa.String(60))  # 电影标题
    year = sa.Column(sa.String(4))  # 电影年份
  • 模型类要声明继承 db.Model

  • db.Column() 中添加额外的选项(参数)可以对字段进行设置。比如,primary_key 设置当前字段是否为主键。除此之外,常用的选项还有 nullable(布尔值,是否允许为空值)、index(布尔值,是否设置索引)、unique(布尔值,是否允许重复值)、default(设置默认值)等。

  • 每一个类属性(字段)要实例化 db.Column,传入的参数为字段的类型,下面的表格列出了常用的字段类。

    | 字段类 | 说明 |
    | ---------------- | ----------------------------------------------- |
    | db.Integer | 整型 |
    | db.String (size) | 字符串,size 为最大长度,例如 db.String(20) |
    | db.Text | 长文本 |
    | db.DateTime | 时间日期,Python datetime 对象 |
    | db.Float | 浮点数 |
    | db.Boolean | 布尔值 |

数据库操作

创建数据库

db.create_all() #如果没有就,创建数据库表,有的话就不执行

更新表结构

注意:drop_all()会删除所有数据

#你改动了模型类,想重新生成表模式,需要先执行删除,再创建。
db.drop_all() #注意:会删除所有数据
db.create_all()

表记录插入

分为三个步骤

  • 创建记录

  • 添加到会话

  • 提交会话

User Movie 为上面建立的模型类

user = User(name='Grey Li')  # 创建一个 User 记录
m1 = Movie(title='Leon', year='1994')  # 创建一个 Movie 记录
m2 = Movie(title='Mahjong', year='1996')  # 再创建一个 Movie 记录
db.session.add(user)  # 把新创建的记录添加到数据库会话
db.session.add(m1)
db.session.add(m2)
db.session.commit()  # 提交数据库会话,只需要在最后调用一次即可

提示 在实例化模型类的时候,我们并没有传入 id 字段(主键),因为 SQLAlchemy 会自动处理这个字段。

最后一行 db.session.commit() 很重要,只有调用了这一行才会真正把记录提交进数据库,前面的 db.session.add() 调用是将改动添加进数据库会话(一个临时区域)中。

表记录查询

查询语句语法

<模型类>.query.<过滤方法(可选)>.<查询方法>

过滤方法

过滤方法 说明
filter() 使用指定的规则过滤记录,返回新产生的查询对象
filter_by() 使用指定规则过滤记录(以关键字表达式的形式),返回新产生的查询对象
order_by() 根据指定条件对记录进行排序,返回新产生的查询对象
group_by() 根据指定条件对记录进行分组,返回新产生的查询对象

查询方法

查询方法 说明
all() 返回包含所有查询记录的列表
first() 返回查询的第一条记录,如果未找到,则返回 None
get(id) 传入主键值作为参数,返回指定主键值的记录,如果未找到,则返回 None
count() 返回查询结果的数量
first_or_404() 返回查询的第一条记录,如果未找到,则返回 404 错误响应
get_or_404(id) 传入主键值作为参数,返回指定主键值的记录,如果未找到,则返回 404 错误响应
paginate() 返回一个 Pagination 对象,可以对记录进行分页处理

User Movie 为上面建立的模型类

movie = Movie.query.first()  # 获取 Movie 模型的第一个记录(返回模型类实例)
print(movie.title)
Movie.query.all()  # 获取 Movie 模型的所有记录,返回包含多个模型类实例的列表
Movie.query.count()  # 获取 Movie 模型所有记录的数量
Movie.query.get(1)  # 获取主键值为 1 的记录
Movie.query.filter_by(title='Mahjong').first()  # 获取 title 字段值为 Mahjong 的记录
Movie.query.filter(Movie.title=='Mahjong').first()  # 等同于上面的查询,但使用不同的过滤方法

提示 我们在说 Movie 模型的时候,实际指的是数据库中的 movie 表。表的实际名称是模型类的小写形式(自动生成),如果你想自己指定表名,可以定义 __tablename__ 属性。

对于最基础的 filter() 过滤方法,SQLAlchemy 支持丰富的查询操作符,具体可以访问文档相关页面查看。除此之外,还有更多的查询方法、过滤方法和数据库函数可以使用,具体可以访问文档的 Query API 部分查看。

表记录更新

movie = Movie.query.get(2)
movie.title = 'WALL-E'  # 直接对实例属性赋予新的值即可 
movie.year = '2008' 
db.session.commit()  # 注意仍然需要调用这一行来提交改动

表记录删除

movie = Movie.query.get(1)
db.session.delete(movie)  # 使用 db.session.delete() 方法删除记录,传入模型实例
db.session.commit()  # 提交改动
目录
相关文章
|
17天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
国产数据实战之docker部署MyWebSQL数据库管理工具
【10月更文挑战第23天】国产数据实战之docker部署MyWebSQL数据库管理工具
56 4
国产数据实战之docker部署MyWebSQL数据库管理工具
|
7天前
|
存储 SQL 数据库
深入浅出后端开发之数据库优化实战
【10月更文挑战第35天】在软件开发的世界里,数据库性能直接关系到应用的响应速度和用户体验。本文将带你了解如何通过合理的索引设计、查询优化以及恰当的数据存储策略来提升数据库性能。我们将一起探索这些技巧背后的原理,并通过实际案例感受优化带来的显著效果。
25 4
|
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
18 1
Cassandra数据库与Cql实战笔记
|
15天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
78 1
|
17天前
|
JSON API 数据格式
如何使用Python和Flask构建一个简单的RESTful API。Flask是一个轻量级的Web框架
本文介绍了如何使用Python和Flask构建一个简单的RESTful API。Flask是一个轻量级的Web框架,适合小型项目和微服务。文章从环境准备、创建基本Flask应用、定义资源和路由、请求和响应处理、错误处理等方面进行了详细说明,并提供了示例代码。通过这些步骤,读者可以快速上手构建自己的RESTful API。
25 2
|
19天前
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
28 1
|
30天前
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
24 4
|
1月前
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
【10月更文挑战第10天】本文比较了Python中三个最受欢迎的Web框架:Django、Flask和Pyramid。Django以功能全面、文档完善著称,适合快速开发;Flask轻量灵活,易于上手;Pyramid介于两者之间,兼顾灵活性和安全性。选择框架时需考虑项目需求和个人偏好。
33 1
|
1月前
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
【10月更文挑战第6天】本文比较了Python中三个最受欢迎的Web框架:Django、Flask和Pyramid。Django功能全面,适合快速开发;Flask灵活轻量,易于上手;Pyramid介于两者之间,兼顾灵活性和可扩展性。文章分析了各框架的优缺点,帮助开发者根据项目需求和个人偏好做出合适的选择。
34 4
|
16天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
47 0