Flask数据库

2022-09-18 10:30:02

一、Flask数据库

  • ORM

    对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将面向对象语言程序中的对象自动持久化到关系数据库中

    一种设计思想，以面向对象形式操作数据库，将增删改查包装成了方法，不用sql语句(自动生成sql语句)，可以根据实体类的映射创建表

  • Flask-sqlalchemy

    SQLAlchemy是Python开发的一个实现了ORM思想的模块，将Python面向对象的类映射为数据库的表，通过映射关系来完成数据库的操作，降低数据库操作的难度和繁琐程度

    Flask-SQLAlchemy 是一个为 Flask应用增加 SQLAlchemy支持的扩展。它致力于简化在 Flask中SQLAlchemy 的使用，提供了有用的默认值和额外的API来更简单地完成常见任务

    1. 安装flask-sqlalchemy

      pip install flask-sqlalchemy

    2. 简单使用

      链接sqlite数据库

      这是一个文件型数据库，用于微小型测试项目，正式项目使用mysql

      将生成是sqlalchemy文件拖到dabase面板中就可以打开了

注意：点击Test Connectction，下载 Driver Files

# 导入包
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import os
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

# 创建flask的实例
app = Flask(__name__)

# 获取项目所在目录的绝对路径
BASE_DIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))

# 配置sqlite数据库的URI
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///" + os.path.join(BASE_DIR, "db.sqlite")

# 配置Mysql数据库的URL
# app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:mysql@127.0.0.1/oa"

# 配置动态追踪修改设置
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True

# 查看映射的sql语句
app.config["SQLALCHEMY_ECHO"] = True

# 创建sqlalchemy的核心对象
db = SQLAlchemy(app)


class Person(db.Model):
    id = db.Column(db.INT, primary_key=True, autoincrement=True)
    username = db.Column(db.VARCHAR(100))


# 同步数据库，如果表已经创建，忽略
db.create_all()

  1. 链接 Mysql 数据库

    链接mysql数据库

    (1) 需要安装依赖pymysql

    pip install pymysql

    (2) 数据库中创建一个数据库

    create database oa default charset=utf8;

    (3) 使用flask-sqlalchemy连接mysql数据库

    mysql://root:mysql@127.0.0.1/oa

    mysql://用户名:密码@主机ip/数据库名

    (4) 运行项目

    执行create_all方法能将创建的模型类同步到表结构

    注意：create_all方法只能够将新创建的模型同步表结构，如果模型修改或者删除，create_all不会同步

    字段和属性

    __ tablename __：定义表的名称

    字段的类型

类型 描述
Integer 整型
Float 浮点型整型
Date 时间类型年月日
DateTime 时间类型 年月日时分秒
Text 长文本
String 变长字符串

?

常见字段属性

属性 描述
primary_key 主键
unique 键值唯一性
index 索引
nullable 空值
default 默认值

三、数据库建模

  • 数据库学习难度不在基本语句，增删改查。对于开发来说，数据建模时相当有挑战性的，所谓的数据库建模：就是用数据库来描述业务逻辑，一个好的数据库模型代表整个网站成功一半，反之，如果数据库设计出了问题，项目多半不会成功

    • 建模需要描述的内容

      ? 业务主体：就是在这个网站当中的对象

      ? 主体关系：对象之间的联系

    • 比如 : OA系统

      ? 需要有员工数据表

      ? 需要有职位数据表

      ? 需要有部门数据表

      ? 首先使用字段来描述 员工，职位，部门

      ? 其次需要使用字段描述：

      ? 员工和职位是 多对一关系

      ? 部门和职位是 一对多关系

四、目录优化

当前所有的内容，包括视图、链接数据库及模型部分都在同一个文件中。这种单文件编程显示是不合理的，我们在学习如何链接数据库及模型中的常用属性后，要将模型放在项目中，首先优化我们的目录结构，将视图，配置信息，模型分别独立出来

  1. app.py项目初始化，配置文件

  2. modles.py模型文件

  3. viwes.py视图文件

  4. mian.py项目控制文件

五、flask-sqlalchemy操作

  1. 单表操作

    (1) 增加单条数据

    @app.route("/add/person")
def add_person():
    """新增"""
    # 创建对象
    p = Person(
        username="小王",
        password="123456"
    )
    # 增加
    db.session.add(p)
    # 提交，增删改需要提交才会生效
    db.session.commit()

    return "add_person"

    (2) 增加多条数据

    @app.route("/add/person")
def add_person():
    """新增"""
    # 创建对象
    p = Person(
        username="小王",
        password="123456"
    )
    p2 = Person(
        username="小赵",
        password="123456"
    )
    # 增加
    db.session.add_all([p,p2])
    # 提交，增删改需要提交才会生效
    db.session.commit()

    return "add_person"

    (3) 查询

    方法 说明 例子
    all 查询符合条件的所有内容，返回值为列表，没有值返回空列表 查询当前所有员工person_list = Person.query.all()
    get 通过id进行查找，返回值为对象，没有值返回None 查id为288的员工person= Person.query.get(288)
    filter 过滤筛选 ##查所有男生 person_list = Person.query.filter_by(gender = "男")
    filter_by 过滤筛选 #查所有年龄大于21岁的男同事 person_list = Person.query.filter(Person.age > 21,Person.gender=="男")
    like 模糊查询% 匹配0个或者多个_ 匹配一个 # 查所有年龄大于21岁的吴姓男同事 person_list = Person.query.filter( Person.age > 21, Person.gender=="男", Person.nickname.like("吴%") )
    limit 返回的数据的条数 # 查10位年龄大于21岁的男同事 person_list = Person.query.filter( Person.age > 21, Person.gender=="男" ).limit(10)
    offset 查询起始位置，以下标进行偏移 # 从第二十个开始，查询10位年龄大于21岁的男同事 person_list = Person.query.filter( Person.age > 21, Person.gender=="男" ).limit(10).offset(20)
    order_by 排序 # 按照年龄排序，查询所有吴姓男同事,正序 person_list = Person.query.filter( Person.gender=="男", Person.nickname.like("吴%") ).order_by(Person.age)
    max min count sum avg 聚合查询 #查询所有吴姓男生的个数from sqlalchemy import func result = db.session.query(func.count(Person.id) ).filter(Person.gender == "男",Person.nickname.like("吴%")).all()
    group_by 分组 #分组查询 from sqlalchemy import func #查询男女个数 result = db.session.query( Person.gender, func.count(Person.id) ).group_by(Person.gender).all() #查询年龄个数 result = db.session.query( Person.age, func.count(Person.id) ).group_by(Person.age).all() print(result)
    and_or_not_ 逻辑查询 导入from sqlalchemy import and_,or_,not_ # 查询所有吴姓男生 person_list = Person.query.filter( Person.gender"男", Person.nickname.like("吴%") ) #查询所有吴姓同事或者男同事 person_list = Person.query.filter( or_( Person.gender"男", Person.nickname.like("吴%") ) )

    (4)修改

    @app.route("/update")
def update():
    """修改"""
    # 查询
    person = Person.query.get(1)
    if person:
        # 修改
        person.password = 33
    # 提交，增删改需要提交才会生效
    db.session.commit()

    return "update"

    (5) 删除

    @app.route("/delete")
def delete():
    """修改"""
    # 查询
    person = Person.query.get(1)
    if person:
        # 删除
        db.session.delete(person)
    # 提交，增删改需要提交才会生效
    db.session.commit()

    return "delete"

  • 封装

    (1) 每个模型都要创建一个id字段，基于面向对象的思想，将冗余的代码封装到一个父类

    (2) 所有的模型都需要增删改方法

    class Base(db.Model):
    """基类"""
    # 作为父类被继承，不会被创建成表（抽象）
    __abstract__ = True
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)  # id

    def save(self):
        db.session.add(self)
        db.session.commit()

    def delete(self):
        db.session.delete(self)
        db.session.commit()

    def update(self):
        db.session.commit()

六、flask-sqlalchemy 关系

我们已经了解如何进行数据库的搭建和基本的增删改查，但是在数据库建模的过程当中，不止有基于业务主体描述数据库模型，还有关系模型，常用的关系有以下两种

1、一对多关系

例如：职位和员工是一对多关系，一个员工可以有一个职位，一个职位可以对应多个员工

在数据库当中，通常采用外键来进行一对多约束。使用foreign-key就可以达成外键

（1）模型搭建

在多表当中创建一个字段，定义为int类型，用来存储一表的id,一表表名小写

position_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey("position.id"))

在一表当中，创建字段反向映射向多表。backref是在多表当中操作一表数据的字段。

persons = db.relationship("Person", backref="position")

relationship：只是单纯的表现了两个模型类之间的关系，并不会体现在数据库的表结构中，只是为了在进行一对多的查询中更加的方便使用。在本例中：persons 用来一表反查多表、Person多表类名、backref 是多表查询一表的对应数据的字段

注：一对一关系只需要增加列表项： uselist=Flase 即可

2、多对多关系

在OA项目中，还有权限管理

首先主任有查看部门考勤和组织部门会议的权限

经理具有查看部门考勤，组织部门会议，招聘员工，开除员工的权限

表一：描述职位，例如：职位名称，职位等级

表二：描述权限，例如：权限名称

表一和表二是多对多的关系，一个职位可以有多种权限，一种权限可以给多个职位

Flask数据库

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