Flask：初次使用Flask-SQLAlchemy读取SQLite3

Windows 10家庭中文版，Python 3.6.4，Flask 1.0.2，Eclipse Oxygen.1a Release (4.7.1a)，PyDev 6.3.2

SQLAlchemy是一个Python的SQL工具包和对象关系映射工具，它给应用开发者提供了全部且灵活的SQL操作（数据库支持）。

Flask-SQLAlchemy是用于支持SQLAlchemy的Flask插件（怎么开发的？Flask文档有讲解，当然，还得了解SQLAlchemy）。

安装Flask-SQLAlchemy：

pip3 install Flask-SQLAlchemy

会同时把没安装的SQLAlchemy安装上。

参考链接：Flask官网的SQLAlchemy in Flask（后称【官文】）

本文的测试是基于参考链接进行的，测试了其中介绍的三种使用Flask-SQLAlchemy的方式：

1.Declarative

重点：

使用declarative_base()函数建立了Base类，要在数据库中建立自己的表，继承Base类 并 在类中使用Column定义字段即可；

使用scoped_session、sessionmaker建立了与数据库的session——db_session，可以当作是一个连接，开发者可以通过其下的函数操作数据库中的数据。

2.手动ORM

重点：

相比于Declarative方式，此方式不需要建立Base之类的类，但是要使用sqlalchemy下的MetaData()函数建元数据对象（metadata或其它变量名）；

相比于Declarative方式，其类和字段定义不是写在一起的，而是分开写，再使用sqlalchemy.orm下的mapper()函数对两者进行映射，这显得更灵活，但要写更多代码；

注意，在【官文】中，手动ORM 下的init_db()函数下面还缺少下面一句——导入models.py，否则，无法自动建表：

import yourapplication.models

3.使用SQL抽象层

重点：

这种方式给开发者提供了“更深入”的操作数据库的能力；

但是，需要自己建立数据库连接 并 在使用完毕后及时清理，没法让Flask自动完成（可以吗？请给点提示）；

建立数据表的方式和方式1、2相同，也可以选择从数据库中自动加载（Table函数中autoload=True）；

使用数据库引擎获取连接对象，然后，可以使用其execute函数执行很多功能，参考连接；

Table对象在【官文】中主要提供了查询功能，或许有其它功能，需要看SQLAlchemy官网。

测试说明：

使用命令行进入src目录进行的，因此，如果是其它目录，需要更改代码中的数据库文件地址。

测试项目sqlalchemy001结构：

其中，database1.py、models.py、sqlite1.db用于方式1的测试，其它**2文件用于方式2测试、**3文件用于方式3的测试。

测试期间发生的错误：

1.将models.py文件中User类的__repr__的名字写错了，属于“一个字符错误”

原因：正确的是以两个下划线开头，而自己写了一个。

错误现象：

测试是返回的结果和预期不一致，看不到直观的表记录内容，如下：

<sqlalchemy.orm.query.Query object at 0x000002328F434470>

期望结果 和 【官文】一致，更正函数名称后即可。

2.数据库的地址错了！无法打开数据库文件！

原因：我在命令行中进行测试，进入的是sqlalchemy001目录的上一级src目录，在这里导入了模块，但是，用os.getcwd()获取的是src的路径，而不是sqlalchemy001包的路径，因此，数据库的相对地址就是有问题的了。如果这些模块是在Flask应用中使用的话，我的database.py中的相对地址就是正确的。这个相对，并不是和模块文件所在位置相对，而是和模块导入的位置相对。

解决：使用命令行进入src目录进行测试，这样可以确保发布代码时不需要更改路径。

补充：需要学习SQLAlchemy怎么连接数据库的，比如这里就遇到了SQLite访问时设置相对、绝对、内存地址的问题，参考官方文档。不过，我的数据库连接地址和官网中不一样，但我的也是可用的，或许SQLAlchemy已经做了更新，已运行代码为准。

！测试源码！

说明：源码中src目录下的cmd_tests.txt是测试期间执行的所有命令。

后记

感觉今天就联系了怎么使用Flask-SQLAlchemy，而没有将它强大的功能真正应用到Flask项目中，还需要更多测试才行，连接其它数据库、构建一个使用数据库的系统；

那么，使用它就可以让Flask项目连接更多种类的数据库吧？

SQLAlchemy的功能很强大，今天只是接触了皮毛，想精通，需要花费的时间应该不少于学习Flask吧！把握大要，遇到再快速学习就好啦！