Flask—05-理解掌握flask数据模型(01)

数据模型

数据库回顾

• 分类：
  • 关系型数据库：MySQL、sqlite、…
  • 非关系型数据库：Redis、MongoDB、…
• 操作：
  • 执行原生SQL语句，每次都需要拼接SQL语句，非常繁琐而且特别容易出错。
  • ORM(对象关系映射)，使用ORM可以通过对对象的操作完成对数据库的操作。

flask-sqlalchemy

• 说明：其实是sqlalchemy扩展库在flask中的移植库，通过了绝大多数关系型数据库的支持(ORM)

• 安装：pip install flask-sqlalchemy

• 连接地址配置：

  • 名称：SQLALCHEMY_DATABASE_URI
  • 格式：
    • sqlite：sqlite:/// + 数据库文件名
    • MySQL：数据库名+驱动名://用户名:密码@主机:端口/数据库

• 使用：

  # 配置数据连接地址
  base_dir = os.path.dirname(__file__)
  database_uri = 'sqlite:///' + os.path.join(base_dir, 'data.sqlite')
  app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = database_uri
  # 禁止数据的修改追踪(需要消耗资源)
  app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
  
  # 创建数据库操作对象
  db = SQLAlchemy(app)
  
  # 设计模型类
  class User(db.Model):
      # 表名默认会将模型名转为小写加下划线的形式
      # 如：UserModel => user_model
      # 指定表名
      __tablename__ = 'users'
      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
      name = db.Column(db.String(20), unique=True)
      email = db.Column(db.String(32), unique=True)
  

• 数据表操作

  @app.route('/create/')
  def create():
      # 创建数据表
      db.create_all()
      return '数据表已创建'
  
  @app.route('/drop/')
  def drop():
      db.drop_all()
      return '数据表已删除'
  
  # 添加终端命令，完成数据表的创建
  @manager.command
  def createall():
      # 先删除原来的，副作用很大
      db.drop_all()
      # 然后再创建
      db.create_all()
      return '数据表已创建'
  
  # 添加终端命令，完成数据表的删除
  @manager.command
  def dropall():
      if prompt_bool('您确定要删库跑路吗？'):
          db.drop_all()
          return '数据表已删除'
      return '删库有风险，操作需谨慎！'
  

  执行终端命令：python manage.py createall，即可创建数据表

数据库迁移

• 说明：将数据模型的更改应用到数据表的操作叫数据库迁移。flask-migrate就是专门做迁移的扩展库。

• 安装：pip install flask-migrate

• 使用：

  from flask_migrate import Migrate
  
  # 创建数据库迁移对象
  migrate = Migrate(app, db)
  
  # 将迁移命令添加到终端
  manager.add_command('db', MigrateCommand)
  

• 迁移：

  • 初始化，只需要一次，创建用户存放迁移脚本的目录及相关文件。

  python manage.py db init
  

  • 根据数据模型与数据表，生成迁移脚本。

  python manage.py db migrate
  

  • 执行迁移脚本

  python manage.py db upgrade
  

• 提示：

  • 初始化操作只需要一次，以后生成迁移脚本与执行迁移脚本循环执行即可完成数据库的迁移。
  • 不是每次迁移都会成功，迁移出错时需要手动解决。

CURD操作

• 增加数据

  # 设置自动提交操作，请求结束时无论如何都会提交
  app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
  
  # 增加数据
  @app.route('/insert/')
  def insert():
      # 创建对象
      # jie = User(name='八戒', email='bajie@163.com', age=30)
      # hou = User(name='猴哥', email='houge@163.com', age=20)
      # 保存到数据库，只能保存一条数据
      # db.session.add(hou)
  
      bei = User(name='贝贝', email='bei@163.com', age=28)
      jing = User(name='晶晶', email='jing@163.com', age=18)
      huan = User(name='欢欢', email='huan@163.com', age=22)
      ying = User(name='迎迎', email='ying@163.com', age=23)
      ni = User(name='妮妮',email='ni@163.com',
      age=20)
  
      # 保存到数据库，一次性保存多条数据
      db.session.add_all([bei, jing, huan, ying, ni])
  
      # 提交操作，若没有设置自动提交，每次执行操作都需要手动提交一次
      # db.session.commit()
  
      return '数据已添加'
  

• 查询数据

  # 查询操作
  @app.route('/select/<uid>/')
  def select(uid):
      # 根据主键进行查询，找到返回对象，没找到返回None
      user = User.query.get(uid)
      if user:
          return user.name
      return '查无此人'
  

• 修改数据

  # 修改数据
  @app.route('/update/<uid>/')
  def update(uid):
      user = User.query.get(uid)
      if user:
          user.email = 'xxx@163.com'
          # 再次添加到数据库即可
          db.session.add(user)
          return '数据已修改'
      return '查无此人'
  

• 删除数据

  # 删除数据
  @app.route('/delete/<uid>/')
  def delete(uid):
      user = User.query.get(uid)
      if user:
          db.session.delete(user)
          return '数据已删除'
      return '查无此人'
  

模型设计参考

• 常见的字段类型

  字段类型	python类型	说明
  Integer	int	整型(32)
  SmallInteger	int	整型(16)
  BigInteger	int/long	整型(64)
  Float	float	浮点型
  String	str	变长字符串
  Text	str	不受限制的文本
  Boolean	bool	布尔值，True/False
  Date	datetime.date	日期
  Time	datetime.time	时间
  DateTime	datetime.datetime	日期时间
  Interval	datetime.timedelta	时间间隔
  PickleType	pickle.dumps()	使用pickle模块序列化后的python对象
  LargeBinary	bytes	任意大的二进制数据

• 常见字段选项

  选项	说明
  primary_key	是否作为主键索引，默认为False
  autoincrement	是否设置字段自增，默认为False
  unique	是否作为唯一索引，默认为False
  index	是否作为普通索引，默认为False
  nullable	字段是否可以为空，默认为True
  default	设置默认值

• 总结：

  • 插入数据可以不传值的情况：自增的字段、可以为空的字段、有默认值的字段
  • 使用flask-sqlalchemy时每个模型都需要有一个主键，通常主键字段名称为id
  • 数据模型类名与数据表中的名字
    • 默认：会将模型名转换为小写加下划线的方式，如：UserModel => user_model
    • 指定：通过类属性__tablename__指定表名

各种查询

• 说明：在数据库的操作中，绝大多数都是查询操作，而且这些操作都是通过方法来实现的。

• 常见操作：

  操作	说明
  get	根据主键查询，查到返回对象，没查到返回None
  get_or_404	根据主键查询，查到返回对象，没查到报404错
  first	返回第一条数据，没有时返回None
  first_or_404	返回第一条数据，没有时报404错
  all	查询所有数据组成的列表
  limit	限制结果集数量，返回时查询对象
  offset	结果集偏移数量，返回时查询对象
  order_by	排序，指定字段后，默认按升序排序(asc)，降序(desc)，可以指定多个字段
  count	统计个数

• 聚合函数：max、min、sum、avg、count

  from sqlalchemy import func
  
  @app.route('/query/')
  def query():
      # 聚合函数
      # max_age = db.session.query(func.max(User.age)).scalar()
      max_age = db.session.query(func.min(User.age)).scalar()
      return str(max_age)
  

• 指定条件查询

  @app.route('/query/')
  def query():
      # 指定等值条件
      # users = User.query.filter_by(age=18).all()
      # 指定任意条件
      users = User.query.filter(User.age > 18).all()
      return ','.join(u.name for u in users)
  

filter条件查询

• 关系

  >, __gt__：大于
  示例：     # users = User.query.filter(User.age > 20).all()
          # 等价于上式
          users = User.query.filter(User.age.__gt__(20)).all()
  >=,__ge__：大于等于
  <, __lt__：小于
  <=,__le__：小于等于
  ==,__eq__：等于
  !=,__ne__：不等于
  

• 范围

  users = User.query.filter(User.id.between(1, 3)).all()
  users = User.query.filter(User.id.in_((1, 3, 5))).all()
  users = User.query.filter(User.id.notin_((1, 3, 5))).all()
  

• 内容

  # 包含指定内容
  # users = User.query.filter(User.email.contains('ng')).all()
  # 以指定内容开头
  # users = User.query.filter(User.email.startswith('fe')).all()
  # 以指定内容结尾
  # users = User.query.filter(User.email.endswith('.com')).all()
  # 模糊匹配
  # users = User.query.filter(User.email.like('l%')).all()
  users = User.query.filter(User.email.notlike('l%')).all()
  

• 逻辑

  from sqlalchemy import and_, or_
  
  # 默认的关系就是逻辑与
  # users = User.query.filter(User.id > 3, User.age > 20).all()
  # 与上式等价
  # users = User.query.filter(and_(User.id > 3, User.age > 20)).all()
  # 逻辑或
  users = User.query.filter(or_(User.id > 3, User.age > 20)).all()
  

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