flask-sqlalchemy入门

Flask-SQLAlchemy 是一个为 Flask 应用增加 SQLAlchemy 支持的扩展。它致力于简化在 Flask 中 SQLAlchemy 的使用。
SQLAlchemy 是目前python中最强大的 ORM框架, 功能全面, 使用简单。
ORM优缺点
优点

有语法提示, 省去自己拼写SQL，保证SQL语法的正确性
orm提供方言功能(dialect, 可以转换为多种数据库的语法), 减少学习成本
防止sql注入攻击
搭配数据迁移, 更新数据库方便
面向对象, 可读性强, 开发效率高
缺点

需要语法转换, 效率比原生sql低
复杂的查询往往语法比较复杂 (可以使用原生sql替换)
环境安装

pip install flask-sqlalchemy
1
flask-sqlalchemy 在安装/使用过程中, 如果出现 ModuleNotFoundError: No module named 'MySQLdb’错误, 则表示缺少mysql依赖包, 可依次尝试下列两个方案后重试:
方案1: 安装 mysqlclient依赖包 (如果失败再尝试方案2)

pip install mysqlclient
1
方案2: 安装pymysql依赖包

pip install pymysql
1
mysqlclient 和 pymysql 都是用于mysql访问的依赖包, 前者由C语言实现的, 而后者由python实现, 前者的执行效率比后者更高, 但前者在windows系统中兼容性较差, 工作中建议优先前者。

组件初始化
基本配置

flask-sqlalchemy 的相关配置也封装到了 flask 的配置项中, 可以通过app.config属性 或 配置加载方案 (如config.from_object) 进行设置

 

数据库URI(连接地址)格式: 协议名://用户名:密码@数据库IP:端口号/数据库名, 如:
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
1
注意点

如果数据库驱动使用的是 pymysql, 则协议名需要修改为
mysql+pymysql://xxxxxxx
1
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 设置数据库连接地址
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
# 是否追踪数据库修改(开启后会触发一些钩子函数)  一般不开启, 会影响性能
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
# 是否显示底层执行的SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

两种初始化方式
.方式1
flask-sqlalchemy 支持两种组件初始化方式:

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 应用配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 方式1: 初始化组件对象, 直接关联Flask应用
db = SQLAlchemy(app)

12
方式2: 先创建组件, 延后关联Flass应用

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

# 方式2: 初始化组件对象, 延后关联Flask应用
db = SQLAlchemy()

def create_app(config_type):
    """工厂函数"""

    # 创建应用
    flask_app = Flask(__name__)
    # 加载配置
    config_class = config_dict[config_type]
    flask_app.config.from_object(config_class)

    # 关联flask应用
    db.init_app(app)

    return flask_app

构建模型类

 

 

flask-sqlalchemy 的关系映射和 Django-orm 类似

类 对应 表
类属性 对应 字段
实例对象 对应 记录
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)

# 构建模型类  类->表  类属性->字段  实例对象->记录
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

if __name__ == '__main__':
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

 

 

注意点

模型类必须继承 db.Model, 其中 db 指对应的组件对象
表名默认为类名小写, 可以通过 __tablename__类属性 进行修改
类属性对应字段, 必须是通过 db.Column() 创建的对象
可以通过 create_all() 和 drop_all()方法 来创建和删除所有模型类对应的表
常用的字段类型

常用的字段选项

 

 

注意点: 如果没有给对应字段的类属性设置default参数, 且添加数据时也没有给该字段赋值, 则sqlalchemy会给该字段设置默认值 None

数据操作
增加数据

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)

# 构建模型类  
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  
    age = db.Column(db.Integer, index=True)  

@app.route('/')
def index():
    """增加数据"""

    # 1.创建模型对象
    user1 = User(name='zs', age=20)
    # user1.name = 'zs'
    # user1.age = 20

    # 2.将模型对象添加到会话中 
    db.session.add(user1)
    # 添加多条记录
    # db.session.add_all([user1, user2, user3])

    # 3.提交会话 (会提交事务)
    # sqlalchemy会自动创建隐式事务
    # 事务失败会自动回滚
    db.session.commit()

    return "index"

if __name__ == '__main__':
    db.drop_all()
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

注意点:

这里的 会话 并不是 状态保持机制中的 session，而是 sqlalchemy 的会话。它被设计为 数据操作的执行者, 从SQL角度则可以理解为是一个 加强版的数据库事务
sqlalchemy 会 自动创建事务, 并将数据操作包含在事务中, 提交会话时就会提交事务
事务提交失败会自动回滚
查询数据

# hm_03_数据查询.py

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31"
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False
app.config["SQLALCHEMY_ECHO"] = False
db = SQLAlchemy(app)

# 自定义类 继承db.Model  对应 表
class User(db.Model):
    __tablename__ = "users"  # 表名 默认使用类名的小写
    # 定义类属性 记录字段
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64))
    email = db.Column(db.String(64))
    age = db.Column(db.Integer)

    def __repr__(self):  # 自定义 交互模式 & print() 的对象打印
        return "(%s, %s, %s, %s)" % (self.id, self.name, self.email, self.age)

@app.route('/')
def index():
    """
    查询所有用户数据

    查询有多少个用户

    查询第1个用户

    查询id为4的用户[3种方式]

    查询名字结尾字符为g的所有用户[开始 / 包含]

    查询名字和邮箱都以li开头的所有用户[2种方式]

    查询age是25 或者 `email`以`itheima.com`结尾的所有用户

    查询名字不等于wang的所有用户[2种方式]

    查询id为[1, 3, 5, 7, 9]的用户

    所有用户先按年龄从小到大, 再按id从大到小排序, 取前5个

    查询年龄从小到大第2-5位的数据

    分页查询, 每页3个, 查询第2页的数据

    查询每个年龄的人数    select age, count(name) from t_user group by age  分组聚合

    只查询所有人的姓名和邮箱  优化查询   默认使用select *

    """

    return 'index'

if __name__ == '__main__':
    # 删除所有表
    db.drop_all()
    # 创建所有表
    db.create_all()
    # 添加测试数据
    user1 = User(name='wang', email='wang@163.com', age=20)
    user2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', age=33)
    user3 = User(name='chen', email='chen@126.com', age=23)
    user4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', age=29)
    user5 = User(name='tang', email='tang@itheima.com', age=25)
    user6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', age=25)
    user7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', age=23)
    user8 = User(name='liu', email='liu@itheima.com', age=30)
    user9 = User(name='li', email='li@163.com', age=28)
    user10 = User(name='sun', email='sun@163.com', age=26)

    # 一次添加多条数据
    db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5, user6, user7, user8, user9, user10])
    db.session.commit()
    app.run(debug=True)

# 查询所有用户数据
User.query.all() 返回列表, 元素为模型对象

# 查询有多少个用户
User.query.count()

# 查询第1个用户
User.query.first()  返回模型对象/None

# 查询id为4的用户[3种方式]
# 方式1: 根据id查询  返回模型对象/None
User.query.get(4)  

# 方式2: 等值过滤器 关键字实参设置字段值  返回BaseQuery对象
# BaseQuery对象可以续接其他过滤器/执行器  如 all/count/first等
User.query.filter_by(id=4).all()  

# 方式3: 复杂过滤器  参数为比较运算/函数引用等  返回BaseQuery对象
User.query.filter(User.id == 4).first()  

# 查询名字结尾字符为g的所有用户[开始 / 包含]
User.query.filter(User.name.endswith("g")).all()
User.query.filter(User.name.startswith("w")).all()
User.query.filter(User.name.contains("n")).all()
User.query.filter(User.name.like("w%n%g")).all()  # 模糊查询

# 查询名字和邮箱都以li开头的所有用户[2种方式]
User.query.filter(User.name.startswith('li'), User.email.startswith('li')).all()
from sqlalchemy import and_
User.query.filter(and_(User.name.startswith('li'), User.email.startswith('li'))).all()

# 查询age是25 或者 `email`以`itheima.com`结尾的所有用户
from sqlalchemy import or_
User.query.filter(or_(User.age==25, User.email.endswith("itheima.com"))).all()

# 查询名字不等于wang的所有用户[2种方式]
from sqlalchemy import not_
User.query.filter(not_(User.name == 'wang')).all()
User.query.filter(User.name != 'wang').all()

# 查询id为[1, 3, 5, 7, 9]的用户
User.query.filter(User.id.in_([1, 3, 5, 7, 9])).all()

# 所有用户先按年龄从小到大, 再按id从大到小排序, 取前5个
User.query.order_by(User.age, User.id.desc()).limit(5).all()

# 查询年龄从小到大第2-5位的数据   2 3 4 5
User.query.order_by(User.age).offset(1).limit(4).all()

# 分页查询, 每页3个, 查询第2页的数据  paginate(页码, 每页条数)
pn = User.query.paginate(2, 3)
pn.pages 总页数  pn.page 当前页码 pn.items 当前页的数据  pn.total 总条数

# 查询每个年龄的人数    select age, count(name) from t_user group by age  分组聚合
from sqlalchemy import func
data = db.session.query(User.age, func.count(User.id).label("count")).group_by(User.age).all()
for item in data:
    # print(item[0], item[1])
    print(item.age, item.count)  # 建议通过label()方法给字段起别名, 以属性方式获取数据

# 只查询所有人的姓名和邮箱  优化查询   User.query.all()  # 相当于select *
from sqlalchemy.orm import load_only
data = User.query.options(load_only(User.name, User.email)).all()  # flask-sqlalchem的语法
for item in data:
    print(item.name, item.email)

data = db.session.query(User.name, User.email).all()  # sqlalchemy本体的语法
for item in data:
    print(item.name, item.email)

更新数据
flask-sqlalchemy 提供了两种更新数据的方案

先查询, 再更新
对应SQL中的 先select, 再update
基于过滤条件的更新 (推荐方案)
对应SQL中的 update xx where xx = xx (也称为 update子查询 )
先查询, 再更新
这种方式的缺点

查询和更新分两条语句, 效率低
如果并发更新, 可能出现更新丢失问题(Lost Update)
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)

# 构建模型类  商品表
class Goods(db.Model):
    __tablename__ = 't_good'  # 设置表名
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键
    name = db.Column(db.String(20), unique=True)  # 商品名称
    count = db.Column(db.Integer)  # 剩余数量

@app.route('/')
def purchase():
    """购买商品"""

    # 更新方式1: 先查询后更新
    # 缺点: 并发情况下, 容易出现更新丢失问题 (Lost Update)

    # 1.执行查询语句, 获取目标模型对象
    goods = Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').first()
    # 2.对模型对象的属性进行赋值 (更新数据)
    goods.count = goods.count - 1
    # 3.提交会话
    db.session.commit()

    return "index"

if __name__ == '__main__':
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()

    # 添加一条测试数据
    goods = Goods(name='方便面', count=1)
    db.session.add(goods)
    db.session.commit()
    app.run(debug=True)
1

基于过滤条件的更新
这种方式的优点:

一条语句, 被网络IO影响程度低, 执行效率更高
查询和更新在一条语句中完成, 单条SQL具有原子性, 不会出现更新丢失问题
会对满足过滤条件的所有记录进行更新, 可以实现批量更新处理
操作步骤如下:

配合 查询过滤器filter() 和 更新执行器update() 进行数据更新
提交会话
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)

# 构建模型类  商品表
class Goods(db.Model):
    __tablename__ = 't_good'  
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  
    name = db.Column(db.String(20), unique=True)  
    count = db.Column(db.Integer) 

@app.route('/')
def purchase():
    """购买商品"""

    # 更新方式2: update子查询   可以避免更新丢失问题   
    # update t_good set count = count - 1 where name = '方便面';
    Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').update({'count': Goods.count - 1})
    # 提交会话
    db.session.commit()
    return "index"

if __name__ == '__main__':
    # 重置数据库数据
    db.drop_all()
    db.create_all()

    # 添加一条测试数据
    goods = Goods(name='方便面', count=1)
    db.session.add(goods)
    db.session.commit()
    app.run(debug=True)

删除数据
类似更新数据, 也存在两种删除数据的方案
先查询, 再删除

对应SQL中的 先select, 再delete
基于过滤条件的删除 (推荐方案)

对应SQL中的 delete xx where xx = xx (也称为 delete子查询 )
这种方式的缺点:

查询和删除分两条语句, 效率低
@app.route('/del')
def delete():
    """删除数据"""

    # 方式1: 先查后删除
    goods = Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').first()
    # 删除数据
    db.session.delete(goods)
    # 提交会话 增删改都要提交会话
    db.session.commit()

    return "index"

基于过滤条件的删除
这种方式的优点:

一条语句, 被网络IO影响程度低, 执行效率更高
会对满足过滤条件的所有记录进行删除, 可以实现批量删除处理
操作步骤如下:

配合 查询过滤器filter() 和 删除执行器delete() 进行数据删除
提交会话
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)

# 构建模型类  商品表
class Goods(db.Model):
    __tablename__ = 't_good'  
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  
    name = db.Column(db.String(20), unique=True)  
    count = db.Column(db.Integer) 

@app.route('/del')
def delete():
    """删除数据"""

    # 方式2: delete子查询
    Goods.query.filter(Goods.name == '方便面').delete()
    # 提交会话
    db.session.commit()

    return "index"

if __name__ == '__main__':
    # 重置数据库数据
    db.drop_all()
    db.create_all()

    # 添加一条测试数据
    goods = Goods(name='方便面', count=1)
    db.session.add(goods)
    db.session.commit()
    app.run(debug=True)

增删改操作都需要提交会话, 对应事务中进行数据库变化后提交事务
刷新数据
Session 被设计为数据操作的执行者, 会先将操作产生的数据保存到内存中
在执行 flush刷新操作 后, 数据操作才会同步到数据库中
有两种情况下会 隐式执行刷新操作
提交会话
执行查询操作 (包括 update 和 delete 子查询)
开发者也可以 手动执行刷新操作 session.flush()
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
db = SQLAlchemy(app)

# 构建模型类  
class Goods(db.Model):
    __tablename__ = 't_good'  
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) 
    name = db.Column(db.String(20), unique=True) 
    count = db.Column(db.Integer)  

@app.route('/')
def purchase():

    goods = Goods(name='方便面', count=20)
    db.session.add(goods)
    # 主动执行flush操作, 立即执行SQL操作(数据库同步)
    db.session.flush()

    # Goods.query.count()  # 查询操作会自动执行flush操作
    db.session.commit()  # 提交会话会自动执行flush操作

    return "index"

if __name__ == '__main__':
    db.drop_all()
    db.create_all()

    app.run(debug=True)


多表查询

 

 

案例中包含两个模型类: User用户模型 和 Address地址模型, 并且一个用户可以有多个地址, 两张表之间存在一对多关系

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = False

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)

# 用户表  主表(一)   一个用户可以有多个地址
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(20))

# 地址表   从表(多)
class Address(db.Model):
    __tablename__ = 't_adr'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    detail = db.Column(db.String(20))
    user_id = db.Column(db.Integer)  # 定义外键

@app.route('/')
def index():
    """添加并关联数据"""
    user1 = User(name='张三')
    db.session.add(user1)
    db.session.flush()  # 需要手动执行flush操作, 让主表生成主键, 否则外键关联失败
    # db.session.commit()  # 有些场景下, 为了保证数据操作的原子性不能分成多个事务进行操作

    adr1 = Address(detail='中关村3号', user_id=user1.id)
    adr2 = Address(detail='华强北5号', user_id=user1.id)
    db.session.add_all([adr1, adr2])
    db.session.commit()

    return "index"

 

if __name__ == '__main__':
    db.drop_all()
    db.create_all()

    app.run(debug=True)

连接查询

开发中有 联表查询需求 时, 一般会使用 join连接查询
sqlalchemy 也提供了对应的查询语法
db.session.query(主表模型字段1, 主表模型字段2, 从表模型字段1, xx.. ).join(从表模型类, 主表模型类.主键 == 从表模型类.外键)
1
join语句 属于查询过滤器, 返回值也是 BaseQuery 类型对象
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = False

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)

# 用户表  一   
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(20))

# 地址表   多
class Address(db.Model):
    __tablename__ = 't_adr'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    detail = db.Column(db.String(20))
    user_id = db.Column(db.Integer)  # 定义外键

@app.route('/demo')
def demo():
    """查询多表数据  需求: 查询姓名为"张三"的用户id和地址信息"""

    # sqlalchemy的join查询
    data = db.session.query(User.id, Address.detail).join(Address, User.id == Address.user_id).filter(User.name == '张三').all()
    for item in data:
        print(item.detail, item.id)

    return "demo"

@app.route('/')
def index():
    """添加数据"""
    user1 = User(name='张三')
    db.session.add(user1)
    db.session.flush()
    adr1 = Address(detail='中关村3号', user_id=user1.id)
    adr2 = Address(detail='华强北5号', user_id=user1.id)
    db.session.add_all([adr1, adr2, user1])
    db.session.commit()

    return 'index'

if __name__ == '__main__':
    db.drop_all()
    db.create_all()

    app.run(debug=True)
1

关联查询的性能优化

通过前边的学习, 可以发现 无论使用 外键 还是 关系属性 查询关联数据, 都需要查询两次, 一次查询用户数据, 一次查询地址数据
两次查询就需要发送两次请求给数据库服务器, 如果数据库和web应用不在一台服务器中, 则 网络IO会对查询效率产生一定影响
可以考虑使用 连接查询 join 使用一条语句就完成关联数据的查询
# 使用join语句优化关联查询
adrs = Address.query.join(User, Address.user_id == User.id).filter(User.name == '张三').all()  # 列表中包含地址模型对象

Session机制
生命周期
flask-sqlalchemy 对于 sqlalchemy本体 的 Session 进行了一定的封装:
Session的生命周期和请求相近

请求中的首次数据操作会创建Session
整个请求过程中使用的Session为同一个, 并且线程隔离
请求结束时会自动销毁Session(释放内存)

 

 

Session和事务

Session中可以包含多个事务, 提交事务失败后, 会自动执行SQL的回滚操作
同一个请求中, 想要在前一个事务失败的情况下创建新的事务, 必须先手动回滚事务 Session.rollback
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/toutiao'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
db = SQLAlchemy(app)

# 构建模型类 
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True) 
    age = db.Column(db.Integer, default=0, index=True)  

@app.route('/')
def index():

    """事务1"""
    try:
        user1 = User(name='zs', age=20)
        db.session.add(user1)
        db.session.commit()
    except BaseException:
        # 手动回滚   同一个session中, 前一个事务如果失败, 必须手动回滚, 否则无法创建新的事务
        db.session.rollback()

    """事务2"""
    user1 = User(name='lisi', age=30)
    db.session.add(user1)
    db.session.commit()

    return "index"

if __name__ == '__main__':
    """为了进行测试, 首次运行 建表并添加一条测试数据后, 注释下方代码, 并重新运行测试"""

    # 重置所有继承自db.Model的表
    # db.drop_all()
    # db.create_all()

    # 添加一条测试数据
    # user1 = User(name='zs', age=20)
    # db.session.add(user1)
    # db.session.commit()

    app.run(debug=True)

数据迁移
flask-migrate组件 为flask-sqlalchemy提供了数据迁移功能, 以便进行数据库升级, 如增加字段、修改字段类型等
安装组件 pip install flask-migrate
# hm_数据迁移.py

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_migrate import Migrate

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test32'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

# SQlalchemy组件初始化
db = SQLAlchemy(app)

# 迁移组件初始化
Migrate(app, db)

# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)
    # age= db.Column(db.Integer, default=10, index=True)

@app.route('/')
def index():

    return "index"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

执行迁移命令

 

 

export FLASK_APP=hm_数据迁移.py  # 设置环境变量指定启动文件
flask db init  # 生成迁移文件夹  只执行一次
flask db migrate  # ⽣成迁移版本, 保存到迁移文件夹中
flask db upgrade  # 执行迁移

执行迁移命令前需要先设置环境变量指定启动文件

添加age字段

 

 

这里连接查询，比如User表连接address表，join后面的条件正常可以写Address,但是也可以写User,需要注意的是如果写User,那么User.id这个条件需要放在等号后面

**需要的时候一般看，一般测试，不需要都掌握，说实话也记不住，用的时候翻翻就可以