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Flas-SQLAchemy笔记
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
1 2 3 4 5 6 | 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) #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:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | import hashlib from 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。
1 2 | if __name__ = = ‘__main__‘ : db.create_all() |
三、插入数据
1 2 3 | 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:
1 2 | User.query.get( 1 ) <User u ‘admin‘ > |
通过一个精确参数进行反查:
1 2 | 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:
1 2 | User.query. filter (User.email.endswith( ‘@example.com‘ )). all () [<User u ‘admin‘ >, <User u ‘guest‘ >] |
逻辑非1:
1 2 | peter = User.query. filter (User.username ! = ‘peter‘ ).first() print (peter. id ) |
逻辑非2:
1 2 3 | from sqlalchemy import not_ peter = User.query. filter (not_(User.username = = ‘peter‘ )).first() print (peter. id ) |
逻辑与:
1 2 3 | from sqlalchemy import and_ peter = User.query. filter (and_(User.username = = ‘peter‘ , User.email.endswith( ‘@example.com‘ ))).first() print (peter. id ) |
逻辑或:
1 2 3 | 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:
1 2 | 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:
1 2 | 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:
1 2 | r = User.query.first() print (r) |
返回所有查询到的对象:
1 2 | r = User.query. all () print (r) |
七、删除数据
1 2 3 | 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
1 2 3 | 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() |
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