在Python的Flask框架下使用sqlalchemy库的简单教程

发表于 5年以前  | 总阅读数:679 次

flask中的sqlalchemy 相比于sqlalchemy封装的更加彻底一些 , 在一些方法上更简单

首先import类库:

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      <span style="font-size:18px;">from flask import Flask 
      from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy</span>

然后,需要加载 数据库路径

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      <span style="font-size:18px;">mysqlname='<span style="color: rgb(230, 219, 116); font-family: 'Source Code Pro'; font-size: 13pt; background-color: rgb(39, 40, 34);">mysql://user:passwd@127.0.0.1/student?charset=utf8</span>'</span> 

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      <span style="font-size:18px;">app = Flask(__name__) 
      app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = mysqlname 
      db = SQLAlchemy(app)</span> 

通过前面两步 ,我们已经让flask和数据库联系到了一起

下面我们要把 flask和具体的表联系在一起、

这样建立一个model模型

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      <span style="font-size:18px;">class User(db.Model): 

        """存储 每种报警类型的数量 , 以 分钟 为单位进行统计 
        :param source: string ,报警来源 
        :param network_logic_area: string ,该报警所属的逻辑网络区域 
        :param start_time: datetime , 报警发生时间 
        """ 

        __tablename__ = 'hello' 
        id = db.Column(db.Integer , primary_key = True) 
        source = db.Column(db.String(255) ) 
        network_logic_area = db.Column(db.String(255) ) 
        start_time = db.Column(db.DateTime) 
        count = db.Column(db.Integer) 

        def __init__(self , source , network_logic_area , start_time , count): 
          self.source = source 
          self.network_logic_area = network_logic_area 
          self.start_time = start_time 
          self.count = count 

        def alter(self): 
          self.count += 1;</span> 

上面这个代码,就让falsk和具体的表hello联系在了一起

在这个类中 ,我们首先要指定表,然后把这个表中的列都列出来,最后定义一个 初始化函数 , 让后面插入数据使用

现在开始具体的数据库操作:

1、insert

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      <span style="font-size:18px;">    p = User(........) 
          db.session.add(p) 
          db.session.commit()</span> 

通过 类User构造了一条数据

2、find

用主键获取数据:
Code example:


    User.query.get(1)

    <User
     u'admin'>

通过一个精确参数进行反查:
Code example:


    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:
Code example:


    User.query.filter(User.email.endswith('@example.com')).all()

    [<User
     u'admin'>,
     <User u'guest'>]

逻辑非1:
Code example:


    peter
    =

    User.query.filter(User.username
     !=

    'peter').first()

    print(peter.id)

逻辑非2:
Code example:


    from

    sqlalchemy import

    not_

    peter
    =

    User.query.filter(not_(User.username=='peter')).first()

    print(peter.id)

逻辑与:
Code example:


    from

    sqlalchemy import

    and_

    peter
    =

    User.query.filter(and_(User.username=='peter',
     User.email.endswith('@example.com'))).first()

    print(peter.id)

逻辑或:
Code example:


    from

    sqlalchemy import

    or_

    peter
    =

    User.query.filter(or_(User.username
     !=

    'peter',
     User.email.endswith('@example.com'))).first()

    print(peter.id)

filter_by:这个里面只能放具体放入条件,不能放一个复杂的计算 ,

filter: 这个里面可以放一些复杂的计算

.first:取第一条数据

.all:取出所有数据

还有一个其他的方法,可以进行排序、计数之类的操作

3、使用sql语句

可以通过 前面构造的 db 直接使用sql的原生语句

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      <span style="font-size:18px;">insert_table.db.engine.execute(' ..... ')</span> 

4、delete

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      <span style="font-size:18px;">me = User(........)</span> 

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      <span style="font-size:18px;">db.session.delete(me) 
      db.session.commit()</span> 

5、更新数据


    Code example:

    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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