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标题: Flask-SQLAlchemy 配置 [打印本页]

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作者: sunyakai    时间: 2018-11-14 16:22
标题: Flask-SQLAlchemy 配置


Flask-SQLAlchemy 配置，处理对象-关系，一对多，多对多


初始化和配置

ORM(Object Relational Mapper) 对象关系映射。指将面对对象得方法映射到数据库中的关系对象中。 Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展，能够支持多种数据库后台，我们可以不需要关心SQL的处理细节，操作数据库，一个基本关系对应一个类，而一个实体对应类的实例对象，通过调用方法操作数据库。Flask-SQLAlchemy有很完善的文档。

Flask-SQLAlchemy是通过URL指定数据库的连接信息的。 初始化的两种方法如下（以连接Mysql数据库为例）：

• 
  
  from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  
  
• 
  
  from flask import FLask
  
  
• 
  
  app = Flask(__name__)
  
  
• 
  
  app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] =
  
  
• 
  
  "mysql://root:12345@localhost/test"
  
  
• 
  
  db = SQLAlchemy(app)
  
  
  

或者

• 
  
  from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  
  
• 
  
  from flask import FLask
  
  
• 
  
  db = SQLAlchemy()
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  def create_app():
  
  
• 
  
  app = Flask(__name__)
  
  
• 
  
  db.init_app(app)
  
  
• 
  
  return app
  
  
  

两者的区别在于:第一种不需要启动flask的app_context；但是第二种方法则需要，因为可能会创建多个Flask应用，但是我的理解是一般地开发时，Flask实例是延迟创建的，因为在运行时难以修改配置信息，这种方法符合这种情况。Flask-SQLAlchemy的则需要在Flask.config中声明。更多详细信息需要查配置。例如配置信息中指出SQLAlchemy是可以绑定多个数据库引擎。再例如：在新浪SAE云平台开发个人博客时遇到gone away这种问题就需要添加SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE信息,新浪开发者文档中有说明。

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SQLALchemy处理 对象->关系

SQLAlchemy是如何处理对象到关系的？实例来自于数据库系统概论内容。

简单实例

创建学生students表

• 
  
  class Student(db.Model):
  
  
• 
  
  __tablename__ = 'students' #指定表名
  
  
• 
  
  sno = db.Column(db.String(10), primary_key=True)
  
  
• 
  
  sname = db.Column(db.String(10))
  
  
• 
  
  sage = db.Column(db.Integer)
  
  
  

API文档说明创建对象需要继承db.Model类关联数据表项，db.Model类继承Query类提供有数据查询方法；__tablename__指定数据库的表名，在Flask-SQLAlchemy中是可省的。Column指定表字段。

SQLAlchemy支持字段类型有：

类型名	python类型	说明
Integer	int	普通整数，32位
Float	float	浮点数
String	str	变长字符串
Text	str	变长字符串，对较长字符串做了优化
Boolean	bool	布尔值
PickleType	任何python对象	自动使用Pickle序列化

来源于Simple Example，Flask Web开发有更详细的内容。 其余的参数指定属性的配置选项，常用的配置选项如下：

选项名	说明
primarykey	如果设为True，表示主键
unique	如果设为True，这列不重复
index	如果设为True，创建索引，提升查询效率
nullable	如果设为True，允许空值
default	为这列定义默认值

如使用default默认time属性如下:

time = db.Column(db.Date, default=datetime.utcnow)

说明default可以接受lambda表达式。

一对多

按创建单张表的方法，创建学院Deptment表

• 
  
  class Deptment(db.Model):
  
  
• 
  
  __tablename__ = 'deptments'
  
  
• 
  
  dno = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
  
  
• 
  
  dname = Sname = db.Column(db.String(10),index=True)
  
  
  

学院和学生是一对多的关系。Flask-SQLAlchemy是通过db.relationship()解决一对多的关系。在Dept中添加属性，代码如下：

• 
  
  class Deptment(db.Model):
  
  
• 
  
  ...
  
  
• 
  
  students = db.relationship('Student', backref='dept')
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  class Student(db.Model):
  
  
• 
  
  ...
  
  
• 
  
  dept_no = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('deptments.dno'))
  
  
  

表的外键由db.ForeignKey指定，传入的参数是表的字段。db.relations它声明的属性不作为表字段，第一个参数是关联类的名字，backref是一个反向身份的代理,相当于在Student类中添加了dept的属性。例如，有Deptment实例dept和Student实例stu。dept.students.count()将会返回学院学生人数;stu.dept.first()将会返回学生的学院信息的Deptment类实例。一般来讲db.relationship()会放在一这一边。

多对多

多对多的关系可以分解成一对多关系，例如：学生选课，学生与课程之间的关系：

• 
  
  sc = db.Table('sc',
  
  
• 
  
  db.Column('sno', db.String(10), db.ForeignKey('students.sno'))
  
  
• 
  
  db.Column('cno',db.String(10), db.ForeignKey('courses.cno'))
  
  
• 
  
  )
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  Class Course(db.Model):
  
  
• 
  
  __tablename__ = 'courses'
  
  
• 
  
  cno = db.Column(db.String(10), primary_key=True)
  
  
• 
  
  cname = db.Column(db.String(10), index=True)
  
  
• 
  
  students = db.relationship('Student',
  
  
• 
  
  secondary=sc,
  
  
• 
  
  backref=db.backref('course',lazy='dynamic'),
  
  
• 
  
  lazy='dynamic'
  
  
• 
  
  )
  
  
  

sc表由db.Table声明，我们不需要关心这张表，因为这张表将会由SQLAlchemy接管，它唯一的作用是作为students表和courses表关联表，所以必须在db.relationship()中指出sencondary关联表参数。lazy是指查询时的惰性求值的方式，这里有详细的参数说明，而db.backref是声明反向身份代理，其中的lazy参数是指明反向查询的惰性求值方式，SQLAlchemy鼓励这种方式声明多对多的关系。

但是如果关联表中有自定义的字段，如sc表中添加成绩字段则需要更改表声明方式,将sc更改为继承db.Model的对象并设置sc：courses = 1：n和sc：student = 1：n的关系。

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SQLALchemy处理 关系->对象

Flask-SQLAlchemy查询中有详细的说明。创建关系后该如何查询到对象？

SQLAlchemy有查询过滤器如下：

过滤器	说明
filter()	把过滤器添加到原查询，返回新查询
filter_by()	把等值过滤器添加到原查询，返回新查询
limit()	使用指定值限制原查询返回的结果数量，返回新查询
offset()	偏移原查询返回的结果，返回新查询
order_by()	排序返回结果，返回新查询
groupby()	原查询分组，返回新查询

这些过滤器返回的结果都是一个新查询，我的理解是这些查询其实是生成的SQL语句，lazy的惰性求值方式也体现在查询上，而这些语句不能生成需要查询的对象,需要调用其他的方法生成对象。

SQL查询执行函数：

方法	说明
all()	以列表形式返回结果
first()	返回第一个结果，如果没有返回None
first_or_404()	返回第一个结果，如果没有抛出404异常
get()	返回主键对应记录，没有则返回None
get_or_404()	返回主键对应记录，如果没有抛出404异常
count()	返回查询结果数量
paginate()	返回paginate对象，此对象用于分页

参考并转自：https://blog.csdn.net/qq_34146899/article/details/52559605

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