Flask-SQLALchemy 是一个给你的应用添加 SQLALchemy 支持的 Flask 扩展。SQLALchemy 是Python语言的SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具,使用MIT许可证发行,提供能兼容众多数据库(如 SQLite、MySQL、Postgres、Oracle、MS-SQL、SQLServer 和 Firebird)的企业级持久性模型。
一、为你的Flask应用加载Flask-SqlAlchemy扩展
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from flask import Flaskfrom flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:////tmp/test.db'db = SQLAlchemy(app) #这个就是你以后操作数据库的对象实例了 |
SQLALCHEMY_DATABASE_URI格式实例:
postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase
mysql://scott:tiger@localhost/mydatabase
oracle://scott:tiger@127.0.0.1:1521/sidname
sqlite:////absolute/path/to/foo.db #注意:有3个斜杠+路径
二、建立数据库模型和初始化数据库
建立数据库模型:
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import hashlibfrom app import db #在数据库模型文件中导入上面建立的db对象class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) # id username = db.Column(db.String(80), unique=True) email = db.Column(db.String(320), unique=True) password = db.Column(db.String(32), nullable=False) def __init__(self, username, email, password): self.username = username self.email = email self.password= hashlib.md5(password) #呵呵,这样在插入数据自动给密码哈希了! def __repr__(self): return "<User '{:s}'>".format(self.username) |
初始化数据库也特别简单,只需要调用 db.create_all() 函数就可以了。
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if __name__ == '__main__': db.create_all() |
三、插入数据
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u = User(username='peter', email='test@example.com', password='123456')db.session.add(u) #插入数据db.session.commit() #只有提交事务了,才可以获取(u.id)数据的ID值。 |
四、查询数据
用主键获取数据:
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User.query.get(1)<User u'admin'> |
通过一个精确参数进行反查:
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peter = User.query.filter_by(username='peter').first() #注意:精确查询函数query.filter_by(),是通过传递参数进行查询;其他增强型查询函数是query.filter(),通过传递表达式进行查询。print(peter.id) #如果数据不存在则返回None |
模糊查询:
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User.query.filter(User.email.endswith('@example.com')).all()[<User u'admin'>, <User u'guest'>] |
逻辑非1:
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peter = User.query.filter(User.username != 'peter').first()print(peter.id) |
逻辑非2:
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from sqlalchemy import not_peter = User.query.filter(not_(User.username=='peter')).first()print(peter.id) |
逻辑与:
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from sqlalchemy import and_peter = User.query.filter(and_(User.username=='peter', User.email.endswith('@example.com'))).first()print(peter.id) |
逻辑或:
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from sqlalchemy import or_peter = User.query.filter(or_(User.username != 'peter', User.email.endswith('@example.com'))).first()print(peter.id) |
六、查询数据加工
排序和限制函数可以跟在query或filter后面。
排序:
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User.query.order_by(User.username) #嘿嘿,你用哪个字段作为排序参考呢?[<User u'admin'>, <User u'guest'>, <User u'peter'>] |
限制返回的数目:
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User.query.limit(1).all()[<User u'admin'>] |
六、查询数据返回
返回查询到的第一个对象:
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r = User.query.first()print(r) |
返回所有查询到的对象:
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r = User.query.all()print(r) |
七、删除数据
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u = User.query.first()db.session.delete(u) #删除数据和插入数据一样简单,但必须是通过查询返回的对象。db.session.commit() |
八、更新数据
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u = User.query.first()u.username = 'guest' #更新数据和变量赋值那么简单,但必须是通过查询返回的对象。db.session.commit() |