数据库的基本操作
今天整体的内容比较的简单，就是数据库的简单操作。大家只要记住这些语句就能够好好玩耍flask-sqlalchemy数据库了。
首先给大家一串主代码：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
#设置连接数据库的URL
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/Flask_test'
#设置每次请求结束后会自动提交数据库中的改动
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
#查询时会显示原始SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Role(db.Model):
# 定义表名
__tablename__ = 'roles'
# 定义列对象
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
us = db.relationship('User', backref='role')
#repr()方法显示一个可读字符串
def __repr__(self):
return 'Role:%s'% self.name
class User(db.Model):
__tablename__ = 'users'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
email = db.Column(db.String(64),unique=True)
pswd = db.Column(db.String(64))
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))
def __repr__(self):
return 'User:%s'%self.name
if __name__ == '__main__':
db.drop_all()
db.create_all()
ro1 = Role(name='admin')
ro2 = Role(name='user')
db.session.add_all([ro1,ro2])
db.session.commit()
us1 = User(name='wang',email='wang@163.com',pswd='123456',role_id=ro1.id)
us2 = User(name='zhang',email='zhang@189.com',pswd='201512',role_id=ro2.id)
us3 = User(name='chen',email='chen@126.com',pswd='987654',role_id=ro2.id)
us4 = User(name='zhou',email='zhou@163.com',pswd='456789',role_id=ro1.id)
db.session.add_all([us1,us2,us3,us4])
db.session.commit()
app.run(debug=True)
（以下代码都参考主代码）
1.创建表：
我们需要让flask-sqlalchemy数据库根据模型类创建相应的数据库，
db.create_all()函数将寻找所以db.Model的子类。
大家可以看到主代码当中我们所创建的两个模型类就是继承自db.Model。
2.删除表：
db.drop_all() db.create_all()
为什么我要写两行代码呢？因为删除表这种操作只能在你第一次创建表时使用，不然随意使用删除表，你就等着被炒鱿鱼吧。
如果想要更新现有数据库表的结构，可以先删除旧表再重新创建。
3.插入一条数据：
ro1 = Role(name='admin')
db.session.add(ro1)
db.session.commit()
#再次插入一条数据
ro2 = Role(name='user')
db.session.add(ro2)
db.session.commit()
可以看到想要插入一条数据，只需要去创建一个模型类的实例，然后通过db.session.add(实例名称)来进行插入即可，非常的形象简单。
当然，如果我们有一百万条数据，一条一条的插入，那岂不是得插到猴年马月？所以这里也有多条数据同时插入的方法。
4.一次插入多条数据：
us1 = User(name='wang',email='wang@163.com',pswd='123456',role_id=ro1.id)
us2 = User(name='zhang',email='zhang@189.com',pswd='201512',role_id=ro2.id)
us3 = User(name='chen',email='chen@126.com',pswd='987654',role_id=ro2.id)
us4 = User(name='zhou',email='zhou@163.com',pswd='456789',role_id=ro1.id)
db.session.add_all([us1,us2,us3,us4])
db.session.commit()
通过把模型类实例放入到list当中，然后用add_all函数插入。
5.更新数据：
user = User.query.first()
user.name = 'dong'
db.session.commit()
User.query.first()
大家可以从表中体会到上面的语句是啥意思了。
6.删除数据：
user = User.query.first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()
关于查询数据，这里有几个知识点：
7.精准查询
返回名字等于wang的所有人：
User.query.filter_by(name='wang').all()
返回查询到的第一个对象：
返回查询到的所有对象：
filter模糊查询，返回名字结尾字符为g的所有数据：
User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()
get()，参数为主键，如果主键不存在没有返回内容：
逻辑非，返回名字不等于wang的所有数据：
from sqlalchemy import and_
User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()逻辑或，需要导入or_：
from sqlalchemy import or_
User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()not_ 相当于取反：
from sqlalchemy import not_
User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()
