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Flask 数据库集成

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前言:

数据库是大多数 Web 应用的基础设施,只要想把数据存储下来,就离不开数据库,下面将一起学习一下如何给 Flask 应用添加数据库支持。

1、使用Flask-SQLAlchemy管理数据库

Flask-SQLAlchemy 集成了 SQLAlchemy,它简化了连接数据库服务器、管理数据库及操作会话等各类工作,让 Flask 更方便的进行数据存储及处理,我们不必过多关心原生 SQL 语句,只需要使用 Python 类就可以轻松的完成对数据库表的增删改查操作,并且该插件还支持多种数据库类型,如MySQLPostgreSQL、和SQLite等。

我们可以使用pip install flask-sqlalchemy进行安装。

1.1 配置Flask_SQLAlchemy

下面以 SQLite 数据库为例,Flask-SQLAlchemy 数据库的 url 通过配置变量SQLALCHEMY_DATABASE_URI指定,通过 Flask-SQLAlchemy 提供的 SQLAlchemy 类传入 Flask 的实例 app,创建 db 实例,表示程序使用的数据库,这个 db 对象能够使用 Flask-SQLAlchemy 的所有功能。

from flask import Flask

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

basedir = os.path.abspath(app.root_path)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'data.db')

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

db = SQLAlchemy(app)

其中,SQLALCHEMY_TRACK_ MODIFICATIONS配置变量表示是否追踪对象的修改,在此设为False

1.2 定义数据库模型

所谓数据模型,就是用来映射数据库表的 Python 类,一个数据模型类对应数据库中的一个表,类的属性代表数据库表的字段。所有的模型类都需要继承 Flask-SQLAlchemy 提供db.Model基类。

新建model.py文件,定义User类如下:

from app import db

class User(db.Model):

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)

    user_name = db.Column(db.String)

    password = db.Column(db.String)

1.3 创建数据库和表

运行 Flask 应用,然后在终端中输入flask shell命令,进入 Python 交互环境

如下所示:

>>> from app import db  # 从app.py中导入db实例

>>> from model import *  # 从model.py中导入所有模型类

>>> db.create_all()  # 用db.create_all()创建数据库表 

执行完之后,会在项目根目录生成一个data.db库文件。 注意: 数据库和表一旦创建后,之后对模型类的改动不会自动作用到实际的表中,比如,在模型类中添加或删除字段,修改字段的名称和类型,再次调用db.create_all()不会重新创建表或是更新表,只有通过db.drop_all()删除数据库中所有的表之后再调用db.create_all()才能重新创建表,

那么就会出现这么一个问题:

这样操作的话,数据库表被删除重建了,那表中原有的数据也都没有了,这肯定是不行的,这时就出现了数据库迁移的概念,先留个坑,下篇文章介绍。

1.4 数据库操作

现在我们创建了模型,也生成了数据库和表,接下来就来学习一下常用的数据库操作。数据库操作主要是CRUDCreate 创建、Read 读取/查询、 Update 更新、Delete 删除)。

1.4.1 Create

添加一条记录到数据库中,主要分为以下三步:

如下,在上面的交互环境下,创建一个新用户:

>>> from app import db  # 从app.py中导入db实例

>>> from model import User   # 导入模型类User

>>> user1=User(user_name='tigeriaf', password='123456')  # 创建用户1

>>> user2=User(user_name='admin', password='123456')  # 创建用户2

# 添加新创建的对象到数据库会话中

>>> db.session.add(user1)

>>> db.session.add(user2)

# 将数据库会话提交,数据写入data.db文件

>>> db.session.commit()

# 测试

>>> print(user1.id)

1

>>> print(user2.id)

2

另外,除了依次调用add()方法添加记录,也可以使用add_all()一次添加包含多个模型类对象的列表。

1.4.2 Read

使用模型类

提供的 query 属性 通过模型类提供的 query 属性附加调用各种过滤方法可以查询数据库表的数据,

查询模式如下:

<模型类>.query.<过滤方法>.<查询方法>

从某个模型类出发,通过在 query 属性对应的 Query 对象上附加的过滤方法和查询函数对模型类对应的表中的记 进行各种筛选等,最终返回包含对应数据库记录数据的模型类实例,对返回的实例调用属性即可获取对应的字段数据。

# 查询全部

>>> User.query.all()

[<User 1>, <User 2>]

# 查询指定id的记录

>>> user1=User.query.get(1)

>>> user1.user_name

'tigeriaf'

# 查询条数

>>> User.query.count()

2

# 查询user_name为admin的用户

>>> User.query.filter_by(user_name='admin').all()

[<User 2>]

SQLAlcherny 提供了很多过滤方法,使用这些过滤方法可以获取更精确的查询,这里就不展开了。 完整的查询、过滤方法可以查看:The Query Object

1.4.3 Update

更新一条记录非常简单,直接给模型类的属性附上新的值,然后调用commit()方法提交会话即可。 如下,修改 id 2 的用户的用户名 user_name

>>> user2=User.query.get(2)

>>> user2.user_name

'admin'

>>> user2.user_name='张三'

>>> db.session.commit()

>>> user2.user_name

'张三'

1.4.4 Delete

使用delete()进行数据记录的删除,如下:

>>> db.session.delete(user2)

>>> db.session.commit()

>>> user2=User.query.get(2)

>>> print(user2)

None

1.4.5 在视图函数里操作数据库

在视图函数里操作数据库的方式在 Python Shell 交互环境下大致是相同的,无非就是多了从请求对象获取数据及验证数据的步骤,

如下一个案例:

@app.route('/user', methods=['GET', 'POST'])

def user():

    if request.method == 'POST':

        user_name = request.form['user_name']

        password = request.form['password']

        user = User(user_name=user_name, password=password)

        db.session.add(user)

        db.session.commit()

        return 'user:{} add success! id:{}'.format(user_name, user.id)

    else:

        user_id = request.args.get('user_id')

        user = User.query.get(user_id)

        if user:

            return 'Hello user:{}!'.format(user.user_name)

        else:

            return 'failed'

上述代码中,视图函数 user 接受两种方式的请求,分别完成添加用户、查询用户的功能,将接收数据存储在数据库中。

发送请求测试如下:

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