Flask-SQLAlchemy使用
Flask-SQLAlchemy 使用起来非常有趣,对于基本应用十分容易使用,并且对于大型项目易于扩展。
官方文档:https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/2.x/
中文文档:http://www.pythondoc.com/flask-sqlalchemy/
安装
pip install flask-sqlalchemy
配置
| 配置选项 | 说明 |
|---|---|
SQLALCHEMY_DATABASE_URI |
连接数据库。示例:mysql://username:password@host/post/db?charset=utf-8 |
SQLALCHEMY_BINDS |
一个将会绑定多种数据库的字典。 更多详细信息请看官文 绑定多种数据库. |
SQLALCHEMY_ECHO |
调试设置为true |
SQLALCHEMY_POOL_SIZE |
数据库池的大小,默认值为5。 |
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT |
连接超时时间 |
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE |
自动回收连接的秒数。 |
SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW |
控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃。 |
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS |
如果设置成 True (默认情况),Flask-SQLAlchemy 将会追踪对象的修改并且发送信号。这需要额外的内存, 如果不必要的可以禁用它。 |
创建及查询
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:////tmp/test.db'
db = SQLAlchemy(app)
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True)
email = db.Column(db.String(120), unique=True)
def __init__(self, username, email):
self.username = username
self.email = email
def __repr__(self):
return '<User %r>' % self.username
if __name__ == '__main__':
# 创建初始数据
db.create_all()
# 创建一些用户
admin = User('admin', 'admin@example.com')
guest = User('guest', 'guest@example.com')
# 写入到数据库
db.session.add(admin)
db.session.add(guest)
db.session.commit()
# 访问数据库
users = User.query.all()
admin = User.query.filter_by(username='admin').first()
print(users)
print(admin)
结果:
[<User 'admin'>, <User 'guest'>]
<User 'admin'>
表关联
SQLAlchemy 连接到关系型数据库,关系型数据最擅长的东西就是关联。因此,我们将创建一个使用两张相互关联的表的应用作为例子:
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from datetime import datetime
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:////tmp/test.db'
db = SQLAlchemy(app)
class Post(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
title = db.Column(db.String(80), nullable=False)
body = db.Column(db.Text, nullable=False)
pub_date = db.Column(db.DateTime, nullable=False,
default=datetime.utcnow)
category_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('category.id'), # 外键
nullable=False)
# 与生成表结构无关,仅用于查询方便
# backref 标示可通过relationship反向查找,Category.posts查询Post表数据
category = db.relationship('Category',
backref=db.backref('posts', lazy=True))
def __repr__(self):
return '<Post %r>' % self.title
class Category(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(50), nullable=False)
def __repr__(self):
return '<Category %r>' % self.name
if __name__ == '__main__':
# 创建一些对象
py = Category(name='Python')
Post(title='Hello Python!', body='Python is pretty cool', category=py)
p = Post(title='Snakes', body='Ssssssss')
py.posts.append(p)
db.session.add(py)
# 现在因为我们在 backref 中声明了 posts 作为动态关系,查询显示为:
print(py.posts)
运行结果:
[<Post 'Hello Python!'>, <Post 'Snakes'>]
更多数据库的增删改查等功能参考官方文档:https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/2.x/queries/
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