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  • Flask-SQLAlchemy使用方法

    Flask-SQLAlchemy使用起来非常有趣,对于基本应用十分容易使用,并且对于大型项目易于扩展。有关完整的指南,请参阅 SQLAlchemy 的 API 文档。

    常见情况下对于只有一个 Flask 应用,所有我们需要做的事情就是创建 Flask 应用,选择加载配置接着创建 SQLAlchemy 对象时候把 Flask 应用传递给它作为参数。

    一旦创建,这个对象就包含 sqlalchemy 和 sqlalchemy.orm 中的所有函数和助手。此外它还提供一个名为 Model 的类,用于作为声明模型时的 delarative 基类:

    from flask import Flask
    from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy
    
    app = Flask(name)
    app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:////tmp/test.db'
    db = SQLAlchemy(app)
    
    class User(db.Model):
        id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
        username = db.Column(db.String(80), unique=True)
        email = db.Column(db.String(120), unique=True)
        
        def __init__(self, username, email):
            self.username = username
            self.email = email
    
        def __repr__(self):
            return '<User %r>' % self.username
    

    为了创建初始数据库,只需要从交互式 Python shell 中导入 db 对象并且调用 SQLAlchemy.create_all() 方法来创建表和数据库:

    from yourapplication import db
    db.create_all()
    

    数据库已经生成。现在来创建一些用户:

    from yourapplication import User
    admin = User('admin', 'admin@example.com')
    guest = User('guest', 'guest@example.com')
    

    但是它们还没有真正地写入到数据库中,因此让我们来确保它们已经写入到数据库中:

    db.session.add(admin)
    db.session.add(guest)
    db.session.commit()
    

    访问数据库中的数据也是十分简单的:

    users = User.query.all()
    [<User u'admin'>, <User u'guest'>]
    admin = User.query.filter_by(username='admin').first()
    <User u'admin'>
    

    简单的关系

    SQLAlchemy 连接到关系型数据库,关系型数据最擅长的东西就是关系。因此,我们将创建一个使用两张相互关联的表的应用作为例子:

    from datetime import datetime
    

    class Post(db.Model):
        id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
        title = db.Column(db.String(80))
        body = db.Column(db.Text)
        pub_date = db.Column(db.DateTime)
        category_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('category.id'))
        category = db.relationship('Category',backref=db.backref('posts', lazy='dynamic'))
    
        def __init__(self, title, body, category, pub_date=None):
            self.title = title
            self.body = body
            if pub_date is None:
                pub_date = datetime.utcnow()
            self.pub_date = pub_date
            self.category = category
    
        def __repr__(self):
            return '<Post %r>' % self.title
    
    class Category(db.Model):
        id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
        name = db.Column(db.String(50))
    
        def __init__(self, name):
            self.name = name
    
        def __repr__(self):
            return '<Category %r>' % self.name
    

    首先让我们创建一些对象:

    py = Category('Python')
    p = Post('Hello Python!', 'Python is pretty cool', py)
    db.session.add(py)
    db.session.add(p)
    

    现在因为我们在 backref 中声明了 posts 作为动态关系,查询显示为:

    py.posts
    <sqlalchemy.orm.dynamic.AppenderBaseQuery object at 0x1027d37d0>
    

    它的行为像一个普通的查询对象,因此我们可以查询与我们测试的 “Python” 分类相关的所有文章(posts):

    py.posts.all()
    [<Post 'Hello Python!'>]
    

    我们仅需要知道与普通的 SQLAlchemy 不同之处:

    • SQLAlchemy 允许访问下面的东西:
      • sqlalchemy 和 sqlalchemy.orm 下所有的函数和类
      • 一个叫做 session 的预配置范围的会话(session)
      • metadata 属性
      • engine 属性
      • SQLAlchemy.create_all() 和 SQLAlchemy.drop_all(),根据模型用来创建以及删除表格的方法
      • 一个 Model 基类,即是一个已配置的声明(declarative)的基础(base)
    • Model 声明基类行为类似一个常规的 Python 类,不过有个 query 属性,可以用来查询模型 (Model 和 BaseQuery)
    • 必须提交会话,但是没有必要在每个请求后删除它(session),Flask-SQLAlchemy 会帮助完成删除操作。
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