flask-sqlalchemy组件

一、简介

　　flask本身没有内置orm框架，需要依赖第三方模块，这里介绍flask-sqlalchemy,而flask-sqlalchemy是一个flask的扩展，本质上是对sqlalchemy的进一步封装，当然也需要sqlalchemy的支持，使用起来和本来的sqlalchemy的orm是一样的。本文主要介绍sqlalchemy的使用以及如何在flask中是用orm。

二、sqlalchemy

　　SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。图示：

基本使用

安装：

pip3 install sqlalchemy

注：SQLAlchemy无法修改表结构，如果需要可以使用SQLAlchemy开发者开源的另外一个软件Alembic来完成，官网doc：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/expression_api.html

原生SQL

使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作，Engine使用ConnectionPooling连接数据库，然后再通过Dialect执行SQL语句

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import create_engine
engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student", max_overflow=5)#创建连接，允许溢出5个连接
result = engine.execute('select * from student')#使用excute执行原生sql
print(result.fetchall())#获取所有结果，与pymyql类似

事务

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import create_engine
engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student", max_overflow=5)#创建连接，允许溢出5个连接
result = engine.execute('select * from student')#使用excute执行原生sql
with engine.begin() as conn: #事务操作
    conn.execute("insert into student (name, age, res_date) values ('weikang', 33, '1992-11-11')")
    
print(result.fetchall())#获取所有结果，与pymyql类似

建表

　　定义数据表，才能进行sql表达式的操作，毕竟sql表达式的表的确定，是sqlalchemy制定的，如果数据库已经存在了数据表还需要定义么？当然，这里其实是一个映射关系，如果不指定，查询表达式就不知道是附加在那个表的操作，当然定义的时候，注意表名和字段名，代码和数据的必须保持一致。定义好之后,就能创建数据表，一旦创建了，再次运行创建的代码，数据库是不会创建的。

　　sqlalchemy内部组件调用顺序为：使用 Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作。Engine使用Schema Type创建一个特定的结构对象，之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句，然后通过 ConnectionPooling 连接数据库，再然后通过 Dialect 执行SQL，并获取结果。

TIPS：使用类的方式和使用metadata方式创建表时候区别在于metadata可以不指定主键，而是用class方式必须要求有主键。

demo1:

from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,ForeignKey,MetaData

engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student?charset=gbk",
                     encoding="utf-8",
                     echo=True,
                      max_overflow=5
                     )
#?charset是字符集编码，echo=True打印输出信息和执行的sql语句默认Flase，max_overflow=5允许溢出连接池连接数量
meta=MetaData()#生成源类
#定义表结构
user=Table('user',meta,
           Column('id',Integer,nullable=Table,autoincrement=True,primary_key=True),
           Column('name',String(20),nullable=True),
           Column('age',Integer,nullable=True)
           )

host=Table('host',meta,
            Column('ip',String(20),nullable=True),
            Column('hostname',String(20),nullable=True),

)
meta.create_all(engine)#创建表，如果存在则忽视

demo2:

使用orm基类创建

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,ForeignKey,MetaData,Date
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student?charset=gbk",
                     encoding="utf-8",
                     echo=True,
                      max_overflow=5
                     )
#?charset是字符集编码，echo=True打印输出信息和执行的sql语句默认Flase，max_overflow=5允许溢出连接池连接数量
base=declarative_base()#生成ORM基类
#定义表结构
class User(base):
    __tablename__='book' #表明
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name=Column(String(32))
    date=Column(Date)

base.metadata.create_all(engine)#创建表，如果存在则忽视

orm增删改查

增

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student?charset=gbk",
                     max_overflow=5,
                     echo=True)
#数据库连接信息为，连接类型://用户名:密码@数据库地址:端口／数据库名字？编码
#max_overflow创建连接，允许溢出5个连接,echo=True，输出相应的sql信息到控制台，方便调试。

base=declarative_base()#生成orm基类

class user(base):  #映射表
    __tablename__='user'
    id=Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)
    name=Column(String(20))
    age=Column(Integer)

sessoion_class=sessionmaker(bind=engine)#创建与数据库的会话类，这里的sessoion_class是类
Session=sessoion_class()#生成会话实例
user1=user(name='wd',age=22)#生成user对象
Session.add(user1)   #添加user1，可以使用add_all,参数为列表或者tuple
Session.commit()     #提交
#Session.rollback()  #回滚
Session.close()      #关闭会话

删

data=Session.query(user).filter(user.age==33).delete()
Session.commit()        #提交
Session.close()      #关闭会话

改

#data=Session.query(user).filter(user.age>20).update({"name":'jarry'})#update语法
data=Session.query(user).filter(user.age==22).first()#面向对象语法
data.name='coco'#如果data中数据多条需要使用for循环设置
Session.commit()        #提交
Session.close()      #关闭会话

查

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student?charset=gbk",
                     max_overflow=5,
                     echo=True)
#数据库连接信息为，连接类型://用户名:密码@数据库地址:端口／数据库名字？编码
#max_overflow创建连接，允许溢出5个连接,echo=True，输出相应的sql信息到控制台，方便调试。

base=declarative_base()#生成orm基类

class user(base):  #映射表
    __tablename__='user'
    id=Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)
    name=Column(String(20))
    age=Column(Integer)

    def __repr__(self):   #定义
        return "(%s,%s,%s)" % (self.id,self.name,self.age)

sessoion_class=sessionmaker(bind=engine)#创建与数据库的会话类，这里的sessoion_class是类
Session=sessoion_class()#生成会话实例



#data=Session.query(user).get(2)  #get语法获取primrykey中的关键字，在这里主键为id，获取id为2的数据
#data=Session.query(user).filter(user.age>22,user.name=='mack').first()
#filter语法两个等于号，filter_by语法一个等于号，可以有多个filter,如果多个数据返回列表，first代表获取第一个，为all()获取所有
data=Session.query(user).filter(user.age>20,user.name.in_(['mack','wd'])).all()#in语法
print(data[0]) #打印第一个结果
Session.commit()        #提交，如果回滚的话，数据将不存在了
Session.close()      #关闭会话

Common Filter Operators

Here’s a rundown of some of the most common operators used in filter():

equals:

     query.filter(User.name == 'ed')
not equals:

     query.filter(User.name != 'ed')
LIKE:

query.filter(User.name.like('%ed%'))

IN:

NOT IN:
query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))

IS NULL:

IS NOT NULL:

AND:
2.1. ObjectRelationalTutorial 17

query.filter(User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
# works with query objects too:
query.filter(User.name.in_( session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))

))

query.filter(User.name == None)
# alternatively, if pep8/linters are a concern
query.filter(User.name.is_(None))
query.filter(User.name != None)
# alternatively, if pep8/linters are a concern
query.filter(User.name.isnot(None))
SQLAlchemy Documentation, Release 1.1.0b1

# use and_()

from sqlalchemy import and_
query.filter(and_(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones'))

# or send multiple expressions to .filter()
query.filter(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones')
# or chain multiple filter()/filter_by() calls
query.filter(User.name == 'ed').filter(User.fullname == 'Ed Jones')
Note: Makesureyouuseand_()andnotthePythonandoperator! • OR:

Note: Makesureyouuseor_()andnotthePythonoroperator! • MATCH:

query.filter(User.name.match('wendy'))
Note: match() uses a database-specific MATCH or CONTAINS f 

常用查询语法

常用查询

其他操作

##获取所有数据
data=Session.query(user).all()#获取user表所有数据
for i in data:
    print(i)


##统计
#count=Session.query(user).count()#获取所有的条数
count=Session.query(user).filter(user.name.like("ja%")).count()#获取某些条数
print(count)


##分组
from sqlalchemy import func#需要导入func函数
res=Session.query(func.count(user.name),user.name).group_by(user.name).all()
print(res)

外间关联

TIPS：设置外检的另一种方式 ForeignKeyConstraint([‘other_id’], [‘othertable.other_id’])

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship

engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student?charset=gbk",
                     encoding="utf-8",
                     echo=True,
                      max_overflow=5
                     )
#?charset是连接数据库的字符集编码（和数据库的编码一样），echo=True打印输出信息和执行的sql语句默认Flase，max_overflow=5允许溢出连接池连接数量


Base=declarative_base()

class user(Base):
    __tablename__='user'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    name=Column(String(20))
    age=Column(Integer)
    def __repr__(self):
        return "<id:%s,name:%s,age:%s>"%(self.id,self.name,self.age)

class host(Base):
    __tablename__='host'
    user_id=Column(Integer,ForeignKey('user.id'))#user_id关联user表中的id
    hostname=Column(String(20))
    ip=Column(String(20),primary_key=True)
    host_user=relationship('user',backref='user_host')
    #通过host_user查询host表中关联的user信息,通过user_host，在user表查询关联的host，与生成的表结构无关，只是为了方便查询
    def __repr__(self):
        return "<user_id:%s,hostname:%s,ip:%s>"%(self.user_id,self.hostname,self.ip)

Base.metadata.create_all(engine)
Session_class=sessionmaker(bind=engine)
Session=Session_class()
host1=Session.query(host).first()
print(host1.host_user)
print(host1)
user1=Session.query(user).first()
print(user1.user_host)

多外键关联一个表中的一个字段

应用场景：当我们购物时候，你会发现有一个收发票地址，和一个收货地址。关系如下：默认情况下，发票地址和收获地址是一致的，但是也有可能我想买东西送给别人，而发票要自己留着，那收货的地址和寄送发票的地址可以不同。即：同一个人的两个收获地址可以不同，多个收获地址关联同一个人。

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import Integer, ForeignKey, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()


class Customer(Base):
    __tablename__ = 'customer'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

    billing_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))
    shipping_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))

    billing_address = relationship("Address", foreign_keys=[billing_address_id])
    shipping_address = relationship("Address", foreign_keys=[shipping_address_id])
    #同时关联同一个字段，使用relationship需要指定foreign_keys，为了让sqlalchemy清楚关联的外键

class Address(Base):
    __tablename__ = 'address'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    street = Column(String)
    city = Column(String)
    state = Column(String)

多对多外键关联

很多时候，我们会使用多对多外键关联，例如：书和作者，学生和课程，即：书可以有多个作者，而每个作者可以写多本书，orm提供了更简单方式操作多对多关系，在进行删除操作的时候，orm会自动删除相关联的数据。

表结构创建

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import Column,Table,String,Integer,ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import relationship

engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student?charset=gbk",
                     encoding="utf-8",
                     echo=True,
                      max_overflow=5
                     )

Base=declarative_base()
stu_cour=Table('stu_cour',Base.metadata,
               Column('stu_id',Integer,ForeignKey('student.id')),
               Column('cour_id',Integer,ForeignKey('course.id'))
               )

class student(Base):
    __tablename__='student'
    id=Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)
    stu_name=Column(String(32))
    stu_age=Column(String(32))
    courses=relationship('course',secondary=stu_cour,backref='students')
    #course是关联的第一张表，stu_cour是关联的第二张表，当然，也可以在第三张关联表中使用两个relationship关联student表和course表
    def __repr__(self):
        return '<%s>'%self.stu_name


class course(Base):
    __tablename__='course'
    id=Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)
    cour_name=Column(String(32))
    def __repr__(self):
        return '<%s>'%self.cour_name
Base.metadata.create_all(engine)

创建表结构

建表

插入数据

#!/usr/bin/env python3
#_*_ coding:utf-8 _*_
#Author:wd
from sqlalchemy import Column,Table,String,Integer,ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine=create_engine("mysql+pymysql://stu:1234qwer@10.0.0.241:3307/student?charset=gbk",
                     encoding="utf-8",
                     echo=True,
                      max_overflow=5
                     )

Base=declarative_base()
stu_cour=Table('stu_cour',Base.metadata,
               Column('stu_id',Integer,ForeignKey('student.id')),
               Column('cour_id',Integer,ForeignKey('course.id'))
               )

class student(Base):
    __tablename__='student'
    id=Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)
    stu_name=Column(String(32))
    stu_age=Column(String(32))
    courses=relationship('course',secondary=stu_cour,backref='students')
    #course是关联的第一张表，stu_cour是关联的第二张表，当然，也可以在第三张关联表中使用两个relationship关联student表和course表
    def __repr__(self):
        return '<%s>'%self.stu_name


class course(Base):
    __tablename__='course'
    id=Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)
    cour_name=Column(String(32))
    def __repr__(self):
        return '<%s>'%self.cour_name

stu1=student(stu_name='wd',stu_age='22')
stu2=student(stu_name='jack',stu_age=33)
stu3=student(stu_name='rose',stu_age=18)
c1=course(cour_name='linux')
c2=course(cour_name='python')
c3=course(cour_name='go')
stu1.courses=[c1,c2]  #添加学生课程关联
stu2.courses=[c1]
stu3.courses=[c1,c2,c3]
session_class=sessionmaker(bind=engine)
session=session_class()
session.add_all([stu1,stu2,stu3,c1,c2,c3])
session.commit()

数据插入

插入数据

查询

session_class=sessionmaker(bind=engine)
session=session_class()
stu_obj=session.query(student).filter(student.stu_name=='wd').first()
print(stu_obj.courses)#查询wd学生所报名的课程
cour_obj=session.query(course).filter(course.cour_name=='python').first()
print(cour_obj.students)#查询报名python课程所对应的课程
session.commit()

查询

删除

session_class=sessionmaker(bind=engine)
session=session_class()
cour_obj=session.query(course).filter(course.cour_name=='python').first()
session.delete(cour_obj)#删除python课程
session.commit()

删除

三、flask-sqlalchemy

flask中使用sqlalchemy时候，个人比较习惯安装django的项目来进行构建，以下示例以登陆验证进行说明,项目结构：

taskmanager
├── app01
│   ├── __init__.py       #初始化文件
│   ├── models.py        #数据模型
│   └── views
│       └── account.py   # 视图函数
├── create_table.py    # 建表
├── run.py             # 启动服务器
├── settings.py        #配置文件
├── static             #静态资源
└── templates          #模版
    └── login.html

安装：

pip3 install flask-sqlalchemy

数据库配置

SQLALCHEMY_DATABASE_URI    #用于连接的数据库 URI 。例如:sqlite:////tmp/test.dbmysql://username:password@server/db
SQLALCHEMY_BINDS     #一个映射 binds 到连接 URI 的字典。更多 binds 的信息见用 Binds 操作多个数据库。
SQLALCHEMY_ECHO    #如果设置为Ture， SQLAlchemy 会记录所有 发给 stderr 的语句，这对调试有用。(打印sql语句)
SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES    #可以用于显式地禁用或启用查询记录。查询记录 在调试或测试模式自动启用。更多信息见get_debug_queries()。
SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE        #可以用于显式禁用原生 unicode 支持。当使用 不合适的指定无编码的数据库默认值时，这对于 一些数据库适配器是必须的（比如 Ubuntu 上 某些版本的 PostgreSQL ）。
SQLALCHEMY_POOL_SIZE    #数据库连接池的大小。默认是引擎默认值（通常 是 5 ）
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT    #设定连接池的连接超时时间。默认是 10 。
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE    #多少秒后自动回收连接。这对 MySQL 是必要的， 它默认移除闲置多于 8 小时的连接。注意如果 使用了 MySQL ， Flask-SQLALchemy 自动设定 这个值为 2 小时。

参考http://flask-sqlalchemy.pocoo.org/2.3/config/

新建立settings.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd
import redis
class BaseConfig(object):
    #session配置
    SESSION_TYPE = 'redis'  # session类型为redis
    SESSION_KEY_PREFIX = 'session:'  # 保存到session中的值的前缀
    SESSION_PERMANENT = True  # 如果设置为False，则关闭浏览器session就失效。
    SESSION_USE_SIGNER = False  # 是否对发送到浏览器上 session:cookie值进行加密
    SESSION_REDIS= redis.Redis(host='10.1.210.33', port='6379')
    #数据库配置
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:1234qwer@10.1.210.33:3306/devops?charset=utf8"
    SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 10    #数据库连接池的大小。默认值 5
    SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT = 30  # 指定数据库连接池的超时时间。默认是 10
    SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = -1
    SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW = 3  # 控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False  # 追踪对象的修改并且发送信号


class ProductionConfig(BaseConfig):
    """生产配置文件"""
    pass


class DevelopmentConfig(BaseConfig):
    """开发配置文件"""
    pass


class TestingConfig(BaseConfig):
    """
    测试配置文件
    """
    pass

在app目录下建立models.py

from . import db


class UserProfile(db.Model):
    """
    用户
    """
    __tablename__ = 'userprofile'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(64), unique=True, nullable=False)
    password = db.Column(db.String(64), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(128), unique=True, nullable=False)

    def __repr__(self):
        return '<user %s>' % self.username

创建视图函数初始化app，App目录新建__init__.py

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from .models import *
from .views import account


db = SQLAlchemy()  #实例化

def init_app():
    app = Flask(__name__, template_folder='../templates', static_folder='../static', static_url_path='/static')
    app.config.from_object('settings.DevelopmentConfig')

    # 将db注册到app中
    db.init_app(app)

    # 注册蓝图
    app.register_blueprint(account.account)

    return app

在app目录创建目录views单个py文件也可以

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from flask import Blueprint
from flask import request
from flask import render_template
from .. import db
from .. import models

account = Blueprint('account', __name__)


@account.route('/login',methods=['GET','POST'])
def login():
    if request.method=="GET":
        return render_template("login.html")
    else:
        user_obj=db.session.query(models.UserProfile).filter(models.UserProfile.username==request.form["username"],
                                                             models.UserProfile.password==request.form["password"]).first()
        db.session.close()
        if user_obj:
            return '登陆成功'
        else:
            return render_template("login.html",errors="用户名或密码错误！")

templates/login.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<div><h1>用户登陆</h1></div>
<div>
    <form method="post">
        <input type="text" name="username" placeholder="用户名">
        <input type="password" name="password" placeholder="密码">
        <input type="submit">
        {{ errors }}
    </form>
</div>
</body>
</html>

创建启动脚本run.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from app01 import init_app

app = init_app()  # 创建app

if __name__ == '__main__':
    app.run()

run.py

离线创建数据库表脚本create_table.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:wd

from app01 import init_app
from app01 import db

app = init_app()  #创建app

with app.app_context():  # 执行脚本创建数据库表
    db.create_all()

create_table.py

本文链接：https://www.cnblogs.com/wdliu/p/10191765.html

flask-sqlalchemy组件

一、简介

二、sqlalchemy

基本使用

建表

orm增删改查

外间关联

多对多外键关联

三、flask-sqlalchemy

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