Python学习之路-Flask基础:数据库

Python学习之路-Flask基础:数据库

ORM

简介

ORM全拼Object-Relation Mapping，中文意为 对象-关系映射。主要实现模型对象到关系数据库数据的映射.

优点

• 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码。对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作，不用编写各种数据库的sql语句。
• 实现了数据模型与数据库的解耦，屏蔽了不同数据库操作上的差异。不在关注用的是mysql、oracle…等。通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码.

缺点

• 相比较直接使用SQL语句操作数据库,有性能损失。
• 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失。

SQLALchemy

SQLALchemy实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和SQL语句打交道，而是通过Python对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升。SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的 ORM和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy是一个简化了SQLAlchemy操作的flask扩展。

文档地址：http://docs.jinkan.org/docs/flask-sqlalchemy

安装

• 安装 flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

• 如果连接的是 mysql 数据库，需要安装 mysqldb

pip install flask-mysqldb

数据库连接设置

• 在 Flask-SQLAlchemy 中，数据库使用URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 键中

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test'

• 其他设置：

# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True#查询时会显示原始SQL语句app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

• 配置完成需要去 MySQL 中创建项目所使用的数据库

$ mysql -uroot -pmysql$ create database test charset utf8;

• 其他配置

连接其他数据库

完整连接 URI 列表请跳转到 SQLAlchemy 下面的文档 (Supported Databases) 。这里给出一些 常见的连接字符串。

• Postgres:

postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase

• MySQL:

mysql://scott:tiger@localhost/mydatabase

• Oracle:

- oracle://scott:tiger@127.0.0.1:1521/sidname

• SQLite （注意开头的四个斜线）:

sqlite:absolute/path/to/foo.db

常用的字段类型

常用的列选项

常用的关系选项

数据库基本操作

• 在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理。会话用 db.session 表示。在准备把数据写入数据库前，要先将数据添加到会话中然后调用 commit() 方法提交会话。
• 在 Flask-SQLAlchemy 中，查询操作是通过 query 对象操作数据。最基本的查询是返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。

在视图函数中定义模型类

from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)#设置连接数据库的URLapp.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test'app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True#查询时会显示原始SQL语句app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = Truedb = 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)user = db.relationship('User', backref='role')#repr()方法显示一个可读字符串def __repr__(self):return 'Role:%s'% self.nameclass 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)password = db.Column(db.String(64))role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))def __repr__(self):return 'User:%s'%self.nameif __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

模型之前的关联

一对多

class Role(db.Model):...#关键代码user = db.relationship('User', backref='role', lazy='dynamic')...class User(db.Model):...role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))

• 其中realtionship描述了Role和User的关系。在此文中，第一个参数为对应参照的类”User”
• 第二个参数backref为类User申明新属性的方法
• 第三个参数lazy决定了什么时候SQLALchemy从数据库中加载数据
  • 如果设置为子查询方式(subquery)，则会在加载完Role对象后，就立即加载与其关联的对象，这样会让总查询数量减少，但如果返回的条目数量很多，就会比较慢
    • 设置为 subquery 的话，role.users 返回所有数据列表
  • 另外,也可以设置为动态方式(dynamic)，这样关联对象会在被使用的时候再进行加载，并且在返回前进行过滤，如果返回的对象数很多，或者未来会变得很多，那最好采用这种方式
    • 设置为 dynamic 的话，role.users 返回查询对象，并没有做真正的查询，可以利用查询对象做其他逻辑，比如：先排序再返回结果

多对多

registrations = db.Table('registrations',db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('students.id')),db.Column('course_id', db.Integer, db.ForeignKey('courses.id')))class Course(db.Model):...class Student(db.Model):...courses = db.relationship('Course',secondary=registrations,backref='students',lazy='dynamic')

常用的查询过滤器

常用的查询执行器

创建表

db.create_all()

删除表

db.drop_all()

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()

一次插入多条数据

us1 = User(name='wang',email='wang@163.com',password='123456',role_id=ro1.id)us2 = User(name='zhang',email='zhang@189.com',password='201512',role_id=ro2.id)us3 = User(name='chen',email='chen@126.com',password='987654',role_id=ro2.id)us4 = User(name='zhou',email='zhou@163.com',password='456789',role_id=ro1.id)us5 = User(name='tang',email='tang@itheima.com',password='158104',role_id=ro2.id)us6 = User(name='wu',email='wu@gmail.com',password='5623514',role_id=ro2.id)us7 = User(name='qian',email='qian@gmail.com',password='1543567',role_id=ro1.id)us8 = User(name='liu',email='liu@itheima.com',password='867322',role_id=ro1.id)us9 = User(name='li',email='li@163.com',password='4526342',role_id=ro2.id)us10 = User(name='sun',email='sun@163.com',password='235523',role_id=ro2.id)db.session.add_all([us1,us2,us3,us4,us5,us6,us7,us8,us9,us10])db.session.commit()"""查询所有用户数据查询有多少个用户查询第1个用户查询id为4的用户[3种方式]查询名字结尾字符为g的所有数据[开始/包含]查询名字不等于wang的所有数据[2种方式]查询名字和邮箱都以 li 开头的所有数据[2种方式]查询password是 `123456` 或者 `email` 以 `itheima.com` 结尾的所有数据查询id为 [1, 3, 5, 7, 9] 的用户列表查询name为liu的角色数据查询所有用户数据，并以邮箱排序每页3个，查询第2页的数据"""

查询:

filter_by

精确查询,例：返回名字等于wang的所有人

User.query.filter_by(name='wang').all()

first

返回查询到的第一个对象

User.query.first()

all

返回查询到的所有对象

User.query.all()

filter

模糊查询，例：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

User.query.get()

!=

逻辑非，返回条件满足的所有数据，例：返回名字不等于wang的所有数据

User.query.filter(User.name!='wang').all()

not_

相当于取反，返回条件满足的所有数据，例：返回名字不等于chen的所有数据

from sqlalchemy import not_User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()

and_

逻辑与，返回条件满足的所有数据，例：返回名字不等于wang且邮箱以163.com结尾的所有数据

from sqlalchemy import and_User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

or_

逻辑或，返回条件满足的所有数据，例：返回名字不等于wang或者邮箱以163.com结尾的所有数据

from sqlalchemy import or_User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

查询数据后删除

user = User.query.first()db.session.delete(user)db.session.commit()User.query.all()

更新数据

user = User.query.first()user.name = 'dong'db.session.commit()User.query.first()

数据库迁移

简介

在开发过程中，需要修改数据库模型，而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表，但这样会丢失数据。更好的解决办法是使用数据库迁移框架，它可以追踪数据库模式的变化，然后把变动应用到数据库中。在Flask中可以使用Flask-Migrate扩展，来实现数据迁移。并且集成到Flask-Script中，所有操作通过命令就能完成。为了导出数据库迁移命令，Flask-Migrate提供了一个MigrateCommand类，可以附加到flask-script的manager对象上。

使用

• 首先要在虚拟环境中安装Flask-Migrate。

  pip install flask-migrate

• 代码文件内容：

  #coding=utf-8from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyfrom flask_migrate import Migrate,MigrateCommandfrom flask_script import Shell,Managerapp = Flask(__name__)manager = Manager(app)app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/Flask_test'app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = Trueapp.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = Truedb = SQLAlchemy(app)#第一个参数是Flask的实例，第二个参数是Sqlalchemy数据库实例migrate = Migrate(app,db) #manager是Flask-Script的实例，这条语句在flask-Script中添加一个db命令manager.add_command('db',MigrateCommand)#定义模型Roleclass 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)user = db.relationship('User', backref='role')#repr()方法显示一个可读字符串，def __repr__(self):return 'Role:'.format(self.name)#定义用户class User(db.Model):__talbe__ = 'users'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)#设置外键role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))def __repr__(self):return 'User:'.format(self.username)if __name__ == '__main__':manager.run()

• 创建迁移仓库

  #这个命令会创建migrations文件夹，所有迁移文件都放在里面。python database.py db init

• 创建迁移脚本

  自动创建迁移脚本有两个函数：

  • upgrade()：函数把迁移中的改动应用到数据库中。
  • downgrade()：函数则将改动删除。

  自动创建的迁移脚本会根据模型定义和数据库当前状态的差异，生成upgrade()和downgrade()函数的内容。对比不一定完全正确，有可能会遗漏一些细节，需要进行检查

  python database.py db migrate -m 'initial migration'

• 更新数据库

  python database.py db upgrade

• 返回以前的版本

  可以根据history命令找到版本号,然后传给downgrade命令:

  python app.py db history输出格式：<base> ->版本号 (head), initial migration

  • 回滚到指定版本

  python app.py db downgrade 版本号

信号机制

简介

Flask信号(signals, or event hooking)允许特定的发送端通知订阅者发生了什么（既然知道发生了什么，那我们可以根据自己业务需求实现自己的逻辑）。Flask提供了一些信号（核心信号）且其它的扩展提供更多的信号。信号依赖于Blinker库。

flask内置信号列表：http://docs.jinkan.org/docs/flask/api.html#id17

template_rendered = _signals.signal('template-rendered')request_started = _signals.signal('request-started')request_finished = _signals.signal('request-finished')request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down')got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception')appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down')appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed')appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped')message_flashed = _signals.signal('message-flashed')

应用场景

Flask-User 这个扩展中定义了名为 user_logged_in 的信号，当用户成功登入之后，这个信号会被发送。我们可以订阅该信号去追踪登录次数和登录IP：

from flask import requestfrom flask_user.signals import user_logged_in@user_logged_in.connect_via(app)def track_logins(sender, user, **extra):user.login_count += 1user.last_login_ip = request.remote_addrdb.session.add(user)db.session.commit()

Flask-SQLAlchemy 信号支持

在 Flask-SQLAlchemy 模块中，0.10 版本开始支持信号，可以连接到信号来获取到底发生什么了的通知。存在于下面两个信号：

• models_committed：这个信号在修改的模型提交到数据库时发出。发送者是发送修改的应用，模型 和 操作描述符 以 (model, operation) 形式作为元组，这样的元组列表传递给接受者的 changes 参数。该模型是发送到数据库的模型实例，当一个模型已经插入，操作是 ‘insert’ ，而已删除是 ‘delete’ ，如果更新了任何列，会是 ‘update’ 。
• before_models_committed：除了刚好在提交发送前发生，与 models_committed 完全相同。

from flask_sqlalchemy import models_committed# 给 models_committed 信号添加一个订阅者，即为当前 app@models_committed.connect_via(app)def models_committed(a, changes):print(a, changes)