SQLAlchemy映射構建

SQLAlchemy是Python編程語言下的一款開源軟件，提供了SQL工具包和ORM工具，使用MIT許可證發行。

SQLAlchemy采用簡單的Python語言，為了搞笑和高性能數據庫訪問設計，實現了完整的企業級持久模型。

SQLAlchemy首次發行于2006年2月，并迅速成為Python社區中最廣泛應用的ORM工具直以，不亞于Django的ORM框架

Flask-SQLAlchemy是在Flask框架上的一個擴展，對SQLAlchemy進行了封裝，目的簡化于在Flask中的SQLAlchemy的使用，提供了有用的默認值和額外的助手來完整簡單的日常任務。

一、Flask-SQLAlchemy的數據庫連接設置

在Flask中使用Flask-SQLAlchemy需要進行配置，主要配置有以下幾項：

• SQLALCHEMY_DATABASE_URI 數據庫的連接信息

  • Postgres:

    postgresql://user:password@localhost/mydatabase

  • MySQL:

    mysql://user:password@localhost/mydatabase

  • Oracle:

    oracle://user:password@127.0.0.1:1521/sidname

  • SQLite （注意開頭的四個斜線）:

    sqlite:absolute/path/to/foo.db

• SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS 在Flask中是否追蹤數據修改

• SQLALCHEMY_ECHO 顯示生成的SQL語句，可用于調試

這些配置參數需要放在Flask的應用配置(app.config)中。

from flask import Flaskapp = Flask(__name__)class Config(object):# 表示連接數據庫的信息SQLALCHEMY_DATABASE_URI='mysql://root:mysql@localhost/abc'# 如果不設置，不會報錯，只會提示警告信息，如果要關閉警告信息，可以設置為True或False# True表示跟蹤數據庫信號變化，會影響計算機的性能，消耗內存，SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATION = False# 顯示生成的SQL語句，可用于調試 SQLALCHEMY_ECHO = Trueapp.config.from_object(Config)

其他配置信息自行百度。

二、模型類字段與選項

這個內容也自行百度吧！！。

三、使用

首先創建SQLAlchemy對象

• 方式一：

  app = Flask(__name__)db = SQLAlchemy(app)

• 方式二：

  db = SQLalchemy() db.init_app(app)

定義模型類

class User(db.Model):__table__name = 'user_basic'class STATUS:ENABLE = 1DISABLE = 0id = db.Column('user_id',db.Integer,primary_key=True,doc='用戶id')name = db.Column(db.String,doc='用戶昵稱')mobile = db.Column(db.String,doc='手機號')''''''

四、SQLAchemy操作

1.新增數據

user = User(name='wtt',mobile='13666666666') db.session.add(user) db.session.commit()

也可以使用批量添加對象語句

db.session.add([user,user1,user2]) db.session.commit()

2.查詢數據

all() ，查詢所有，返回列表

SQL: select user_id,name,mobile from user_basic; ORM: User.query.all()

first() ，查詢第一個，返回對象

SQL: select user_id,name,mobile from user_baisc limit 1; ORM: User.query.first()

get() ， 根據主鍵ID獲取對象，若對象不存在會返回空

SQL: select user_id,name,mobile from user_basic where id = 1; ORM: User.query.get(1)

SQLAlchemy原生查詢

# 把模型類作為參數傳給數據庫會話對象 # session表述數據庫會話對象，封裝了對數據庫的基本操作，包括數據回滾、提交刪除等。 db.session.query(User).all() db.session.query(User).first() db.session.query(User).get(1)

filter_by ，過濾查詢

SQL: select user_id,name,mobile from user_basic where mobile='1366666666' ORM: # 直接使用filter_by返回的是查詢對象 User.query.filter_by(mobile='13666666666’) # <flask_sqlalchemy.BaseQuery object at # 對查詢使用執行器;all表示列表;first表示一個 User.query.filter_by(mobile='13666666666').first()

filter， 過濾查詢

ORM: # 直接使用filter，返回的是查詢對象 User.query.filter(User.mobile=='13666666666') # <flask_sqlalchemy.BaseQuery object at User.query.filter(User.mobile=='13666666666').fitst()

filter_by和filter的區別：

• 1.都是過濾查詢語句
• 2.filter和filter_by不加參數，都是默認查詢所有
• 3.參數不同，filter參數必須使用類名.屬性，filter_by參數是屬性就可以
• 4.filter可以使用更多的運算符，filter_by只能使用賦值運算符；
• 結論：filter使用的更多。

邏輯與、或、非 （與和非用到的非常少，因為默認就是and，而非的話則可以用!=或<>）

from sqlalchemy import and_,or_,not_ORM: User.query.filter(and_(User.name=='wtt'),User.id<=3).all() User.query.filter(or_(User.name.startswith('w'),User.id>=10)).all() User.query.filtet(not_(User.id==1))

offset和limit

• 偏移和限制條目數，默認情況下，不區分前后順序；
• MongoDB數據庫一旦使用管道：區分前后順序

# 從表中第二條記錄（包括第二條）開始往后顯示 User.query.offset(1).all() # 顯示表中第一條記錄 User.query.limit(1).all() # 顯示表中的3，4，5條數據 User.query.limit(3).offset(2).all()

order_by ，排序查詢 默認升序asc，降序是desc

User.query.order_by(User.id.desc()).all()

復合查詢

User.query.filter(User.name.startswith('w').order_by(User.id.desc())).offset(1).limit(1).all()

為了提高查詢效率，建議將這種復雜查詢拆分成幾條簡單的查詢

q = User.query.filter(User.name.startswith('w')) q = q.query.order_by(User.id.desc()) q = q.offset(1).limit(1) a = q.all()

優化查詢 load_only

# 默認是全字段查詢 User.query.filter(User.id>=30).all() # 優化查詢 ，查詢指定的字段 from sqlalchemy.orm import load_only User.query.options(load_only(User.id,User.name)).filter(User.id>=30).all()

聚合查詢 分組group_by

# 需求：用戶id為1的粉絲數? SQL： select user_id,count(targe_user_id) from user_realtion where id = 1; # 所有用戶的粉絲數，分組查詢 select user_id,count(target_user_id) from user_realtion group_by user_idORM： Relation.query.filter(Relaion.User_id==1).group_by(Relation.User_id).all()db.session,query(Relation.User_id,func.count(Relation.target_user_id)).group_by(Relation.user_id).all()

連表查詢 （關聯查詢）

• 方式一：使用ForeignKey ，一方定義關系，另一方定義外鍵

class User(db.Model):# 一方定義關系,參數一為要關系的模型類，backref代表可以反向引用回來profile = db.relationship('UserProfile',uselist=False,backref='p')follow = db.relationship('Relation',userlist=False,backref='f') class Userprofile(db.model):```# 另外一方定義外鍵，不是數據庫中的外鍵，僅僅是關聯查詢時的屬性，在數據庫中沒有實體# 如果通過遷移的形式創建表，外鍵有實體；id = db.Column('user_id',db.Integet,db.foreign('user_basc.user_id'),doc='用戶ID') class Relation(db.mobile):user_id = db.Column(db.Integet,db.foreign('user_basic.user_id'),doc='用戶ID')

測試

# 測試 正向查詢 從User到Relationuser = User.query.filter(User.name=='wtt').first()# 使用關系選項，查詢該用戶關注了那些人user.follow# 反向查詢 ，從Relation到Userrel = Relation.query.get(1)# 使用反向引用 查詢該用戶id是那個用戶rel.f

• 方式二：使用primaryjoin，主要連接條件

class User(db.Model):profile = db.relationship('UserProfile',primaryjoin('User.id==foreign(Relation.id)'))

測試 查詢該用戶的基本信息

user = User.query.get(10) user.profile

連表查詢優化，因為連表查詢也是全字段掃描，所以需要優化

# 需求:根據手機號查詢用戶的粉絲數 SQL: select user_relation.user_id,count(Relation.target_user_id) from Relation join User on User.id=Relation.user_id where mobil='13666666666'ORM:指定字段、連表查詢、計數 from sqlalchemy.orm import load_only,contains_eageruser = User.query.join(User.follow).options(load_only(User.id,User.name).contaings_eager(User.follow).load_only(Relation.user_id,Relation.target_user_id)).filter(User.mobile=='13666666666').all() user[0].follow

3.更新數據

• 方式一：

  user = User.query.get(1) user.name='wttaa' db.session.add(user) db.session.commit()

• 方式二：

  User.query.filter(User.id==1).update({'name'=='en'}) db.session.commit()

4.刪除數據

• 方式一：

  user = User.query.get(1) db.session.delete(user) db.session.commit()

• 方式二：

  User.query.filter(User.id==1).delete() db.session.commit()

5.事務

environ = {'wsgi.version':(1,0), 'wsgi.input': '', 'REQUEST_METHOD': 'GET', 'PATH_INFO': '/', 'SERVER_NAME': 'flask python', 'wsgi.url_scheme': 'http', 'SERVER_PORT': '80'}# 使用請求上下文環境 with app.request_context(environ):try:user = User(mobile='13666666666',name='wtt')db.session.add(user)db.session.flush() # 將數據刷新到數據庫中profile = UserProfiel(id=user.id)db.session.add(profie)db.session.commit()except:db.session.rollback()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Flask-SQLAlchemy的使用（详解）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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