python flask框架配置mysql数据库以及SQLAlchemy对数据库的操作

　　本人是一个没有做笔记习惯的低级程序员，但是我还是喜欢编程，最近发现自己的记忆力严重的下降，原来自己学过的东西过段差不多都忘记了，现在才想起用博客记录一下，方便以后自己查看，同时也是为了能更好的提高自己的能力。最近在学习flask框架和mysql,所以再此总结一下。

一 flask框架mysql文件

　　通过看别的大佬的项目最常见的配置mysql就是

　　1)创建一个config.py文件

class BaseConfig(object):

    # 数据库的配置
    DIALCT = "mysql"
    DRITVER = "pymysql"
    HOST = '127.0.0.1'
    PORT = "3306"
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "123456"
    DBNAME = 'test_auto'

    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = f"{DIALCT}+{DRITVER}://{USERNAME}:{PASSWORD}@{HOST}:{PORT}/{DBNAME}?charset=utf8"
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True

2)导入config文件通过app.config添加配置文件

from flask import Flask
from config import BaseConfig
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

#添加配置文件
app.config.from_object(BaseConfig)

#初始化扩展，传入app 创建db
db = SQLAlchemy(app)

3 )config.py配置文件

SQLALCHEMY_DATABASE_URI 以及SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS注意不要写错这些变量可以在\Python37\Lib\site-packages\flask_sqlalchemy\__init__.py目录下查看SQLAlchemy的默认配置文件和\Python37\Lib\site-packages\flask\app.py目录下查看config的默认配置文件

　　app.config的默认配置文件

default_config = ImmutableDict(
        {
            "ENV": None,
            "DEBUG": None,
            "TESTING": False,
            "PROPAGATE_EXCEPTIONS": None,
            "PRESERVE_CONTEXT_ON_EXCEPTION": None,
            "SECRET_KEY": None,
            "PERMANENT_SESSION_LIFETIME": timedelta(days=31),
            "USE_X_SENDFILE": False,
            "SERVER_NAME": None,
            "APPLICATION_ROOT": "/",
            "SESSION_COOKIE_NAME": "session",
            "SESSION_COOKIE_DOMAIN": None,
            "SESSION_COOKIE_PATH": None,
            "SESSION_COOKIE_HTTPONLY": True,
            "SESSION_COOKIE_SECURE": False,
            "SESSION_COOKIE_SAMESITE": None,
            "SESSION_REFRESH_EACH_REQUEST": True,
            "MAX_CONTENT_LENGTH": None,
            "SEND_FILE_MAX_AGE_DEFAULT": None,
            "TRAP_BAD_REQUEST_ERRORS": None,
            "TRAP_HTTP_EXCEPTIONS": False,
            "EXPLAIN_TEMPLATE_LOADING": False,
            "PREFERRED_URL_SCHEME": "http",
            "JSON_AS_ASCII": True,
            "JSON_SORT_KEYS": True,
            "JSONIFY_PRETTYPRINT_REGULAR": False,
            "JSONIFY_MIMETYPE": "application/json",
            "TEMPLATES_AUTO_RELOAD": None,
            "MAX_COOKIE_SIZE": 4093,
        }
    )

sqlalchemy的默认配置文件

 if (
            'SQLALCHEMY_DATABASE_URI' not in app.config and
            'SQLALCHEMY_BINDS' not in app.config
        ):
            warnings.warn(
                'Neither SQLALCHEMY_DATABASE_URI nor SQLALCHEMY_BINDS is set. '
                'Defaulting SQLALCHEMY_DATABASE_URI to "sqlite:///:memory:".'
            )

        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_DATABASE_URI', 'sqlite:///:memory:')
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_BINDS', None)
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE', None)
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_ECHO', False)
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES', None)
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_SIZE', None)
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT', None)
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE', None)
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW', None)
        app.config.setdefault('SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN', False)
        track_modifications = app.config.setdefault(
            'SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS', None
        )

4)创建数据查询模型并继承db.Model

二，直接使用SQLAlchemy连接mysql,不用通过flask框架

1)，SQLAlchemy和pymsql的安装

在使用SQLAlchemy连接mysql前需要先给Python安装MySQL驱动，由于MySQL不支持Python3，所以可以同pymsql与SQLAlchemy进行交互

pip install pymysql
pip install sqlalchemy

2)，连接数据库连接数据库的引擎参数形式

engine = create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口号/数据库?编码...", 其它参数)
注意：charset是utf8而不是utf-8,不能带- 不然会包异常

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_auto?charset=utf8",echo=True)

echo=True,  # 设置为True，程序运行时反馈执行过程中的关键对象，包括 ORM 构建的 sql 语句
pool_size=5, # 数据库连接池初始化的容量,保持的连接数,初始化时，并不产生连接。只有慢慢需要连接时，才会产生连接 
max_overflow=10, # 连接池最大溢出容量，该容量+初始容量=最大容量。超出会堵塞等待，等待时间为timeout参数值默认30 
pool_timeout=30, #从连接池里获取连接，如果此时无空闲的连接。且连接数已经到达了pool_size+max_overflow。此时获取连接的进程会等待pool_timeout秒。如果超过这个时间，还没有获得将会抛出异常。
sqlalchemy默认30秒
pool_recycle=7200 # 重连周期

create_engine()返回的是Engine的一个实例，代表了操作数据库的核心接口，处理数据库和数据库的API，可以直接使用engine.execute()或者engine.connect(）来直接建立一个DBAPI的连接，但是如果我们要使用ORM，就不能直接使用engine，初次调用create_engine()并不会真正连接数据库，只有在真正执行一条命令的时候才会尝试建立连接，目的是节省资源

连接oracle时

#db_confug:是字典
db_url = 'oracle+cx_oracle://{oracle_user}:{oracle_password}@{oracle_host}:{oracle_port}/{oracle_sid}'.format(**db_confug)

create_engine(db_url)
#如果在连接的时候报oracle ORA-12505, TNS:listener does not currently know of SID

#解决方法是
db_url = "oracle+cx_oracle://{username}:{password}@{host}:{port}/?service_name={service}".format(**db_cfg)

3),映射说明

在使用ORM时主要有两个配置过程；一是数据库表的信息描述处理；二是将类映射到这些表上。它们在SQLAlchemy中一起完成，被称为Declarative，

它们在SQLAlchemy中一起完成，被称为Declarative。使用Declarative参与的ORM映射的类需要被定义为一个指定基类的子类，这个基类含有ORM映射中相关类和表的信息。这样的基类称为declarative base class。这个基类可以通过declarative_base来创建。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

4)建立映射关系

　　数据库与 Python 对象的映射主要在体现三个方面，其中前两者是比较常见的映射

数据库表 (table）映射为 Python 的类 (class)，称为 model
表的字段 (field) 映射为 Column
表的记录 (record）以类的实例 (instance) 来表示

在sqlalchemy中表字段的常见类型如下：

 Interger：整型，映射到数据库中是int类型
 Float：浮点类型，float
 Double; 双精度类型
 String; 字符串类型  需要指定字符串的长度
 Boolean; 布尔类型
 Decimal: 定点类型，专门为解决浮点类型精度丢失的问题而设定。Decimal需要传入两个参数，第一个参数标记该字段能存储多少位数，第二个参数表示小数点后有又多少个小数位。
 Enum：枚举类型；
 Date：日期类型，年月日；
 DateTime： 时间类型，年月日时分毫秒；
 Time：时间类型，时分秒；
 Text：长字符串，可存储6万多个字符，text；
 LongText：长文本类型，longtext.

在指定表字段的映射为Column时不但要指定表字段的数据类型，往往还需要指定哪些字段是主

primary_key    #是否为主键
unique             #是否唯一
index               #如果为True，为该列创建索引，提高查询效率
nullable            #是否允许为空
default              #默认值
name                #在数据表中的字段映射
autoincrement   #是否自动增长
onupdate           #更新时执行的函数
comment           #字段描述

5) 创建类

根据以上字段的信息了解可以自定义一个类

__tablename__指定表名(要注意大小写)
Column类指定对应的字段，必须指定

from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,Enum
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_auto?charset=utf8",echo=True)

#学生
class Student(Base):  #继承Base
    __tablename__ = "student"  #表名

    id = Column(Integer, primary_key=True,comment="学生ID") #为主键
    name = Column(String(60), default=None, nullable=False, comment="学生姓名") #学生名  nullable能否为空  False不能为空  True可以为空
    phone = Column(String(11), default=None, nullable=True,comment="学生电话") #电话 可以为空 默认是None 
    gender = Column(Enum("男","女"), default="男", nullable=False, comment="性别") #性别 Enum枚举 不能为空

#这个为可选项，只是增加对于表的描述，便于以后测试，也可以描述的更加详细
def __repr__(self):
    return "<User(name='%s', phone='%s', gender='%s')>" % (self.name,self.phone, self.gender)

if __name__ == '__main__':
　　
    Base.metadata.create_all(engine)  # 通过基类与数据库进行交互创建表结构，此时表内还没有数据

    # Base.metadata.drop_all(engine)  #删除数据库的表

在实际编码的时候，常见的方式是先在数据库中建表，然后再用代码操作数据库。上面这种声明式定义映射模型，对 Column 的声明是很枯燥的。如果表的字段很多，这种枯燥的代码编写也是很痛苦的事情。

解决办法有两个：

方法一：安装 sqlacodegen 库 (pip install sqlacodegen)，然后通过下面的命令，基于数据库中的表自动生成 model 映射的代码。sqlacodegen 用法如下：

sqlacodegen --tables 表名 --outfile=路径名称 database url

database url  是与sqlalchemy的相同

sqlacodegen --table teacher --outfile=teacher.py  mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_auto?charset=utf8

方法二，在构建 model 的时候，使用 autoload = True，sqlalchemy 依据数据库表的字段结构，自动加载 model 的 Column。使用这种方法时，在构建 model 之前，Base 类要与 engine 进行绑定。下面的代码演示了 autoload 模式编写 model 映射的方法：

from sqlalchemy import  create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.sql.schema import Table


engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_auto?charset=utf8",echo=True)
Base = declarative_base()
metadata = Base.metadata
metadata.bind = engine


class Course(Base):
    __tablename__= Table("course", metadata, autoload=True )

6)创建会话

在一个会话中操作数据库，会话建立在连接上，连接被引擎管理。当第一次使用数据库时，从引擎维护的连接池中获取一个连接使用。
session对象多线程不安全。所以不同线程应该使用不用的session对象。Session类和engine有一个就行

SQLAlchemy的Session是用于管理数据库操作的一个像容器一样的工厂对象。Session工厂对象中提供query(), add(), add_all(), commit(), delete(), flush(), rollback(), close()等方法

6.1单线程创建session


from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,Enum
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_auto?charset=utf8",echo=True)
Base = declarative_base()
session_factory = sessionmaker(bind=engine)
Session = session_factory()

6.2多线程利用数据库连接池创建session

#数据库模块model.py


from sqlalchemy.orm import scoped_session
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine(
            "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_auto?charset=utf8",echo=True, 
             max_overflow=10, # 超过连接池大小外最多创建的连接
             pool_size=5, # 连接池大小 
             pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错 
             pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
         )

session_factory = sessionmaker(bind=engine) 
Session = scoped_session(session_factory)

####业务模块thread.py

import threading
from model import Session

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    fullname = Column(String(20))
    password = Column(String(20))
    age = Column(Integer)

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self, threadName):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.name = threading.current_thread().name

    def run(self):
        session = Session() #每个线程都可以直接使用数据库模块定义的Session，执行时，每一个session都相当于一个connection
        session.query(User).all()
        user = User(name="hawk-%s"%self.name, fullname="xxxx",password="xxxx",age=10)
        session.add(user)
        time.sleep(1)
        if self.name == "thread-9":
            session.commit()
        Session.remove()

if __name__ == "__main__":
    arr = []
    for i in xrange(10):
        arr.append(MyThread('thread-%s' % i))
    for i in arr:
        i.start()
    for i in arr:
        i.join()

7) sqlalchemy对数据库的基本操作

7.1创建一个表

Base.metadata.create_all(engine) # 通过基类与数据库进行交互创建表结构，此时表内还没有数据
# Base.metadata.drop_all(engine)  #删除数据库的表

7.2添加 add()：增加一个对象

new_stu = Student(name='张三', gender="男", phone='15814725896')
Session.add(new_stu)  # 添加一个
Session.commit()  # 需要调用commit()方法提交事务

7.3添加 add_all()：可迭代对象，元素是对象

new_stu1 = Student(name='李四', gender="女", phone='15814725897')
new_stu2 = Student(name='王二', gender="男", phone='15814725898')
new_stu3 = Student(name='往二', gender="女", phone='15814725899')
Session.add_all([new_stu1,new_stu2,new_stu3])   #一次性添加一批
Session.commit()  # 需要调用commit()方法提交事务

#查找后添加first(), all()等返回对应的查询对象

7.4 query() 不进行条件查询

Session.query(Student).all() #查询所有  返回的对象是list列表

Session.query(Student).first() #查询第一个

7.5 query()进行条件筛选

Query 对象提供了 filter() 方法和 filter_by() 方法用于数据筛选。filter_by() 适用于简单的基于关键字参数的筛选。 filter() 适用于复杂条件的表达

Session.query(Student).filter(Student.id<=3).all()

Session.query(Student).filter(Student.name=='张三').first()

Session.query(Student).filter_by(name='张三').first()

如果我们要找出所有id< =3 的数据只能用 filter() 方法，因为 filter_by 只支持关键字参数，不能实现

如果有两个限制条件是AND关系，可以直接使用两次filter()处理

Session.query(Student).filter(Student.name == '张三').filter(Student.gender == '男').first()
#或者是
Session.query(Student).filter_by(name='张三').filter(Student.gender=='男').first()

当然也有其他的展示方法

#filter operator :
==     #相等
!=     #不相等
like(’%关键字%’)  #通配符搜索
ilike()   #通配符搜索(不敏感)
.in_([‘张三’, ‘张三1’, ‘张三2’])   #存在于
~User.name.in_([‘张三’, ‘张三1’, ‘张三2’])   #不存在于
==None    #为空
.filter(Student.name == ‘张三’, User.gender == ‘女’)   #and
or_(Student.name == ‘张三’, Student.name == ‘张三2’)    #OR

#检索返回的列表，以及列表的标量 ：
all()    #返回所有
first()    #返回第一行
one()    #检查是不是只有一行结果  如果存在则返回改数据如果不存在则报异常
one_or_none()    #检查是不是一行或者没有结果  如果存在则返回该数据  若不存在则返回None

大致常见条件的表达，因为比较直观

def test_filter_le(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(Student.id <= 3).all()
    print(Stu)

def test_filter_ne(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(Student.id != 2).all()
    print(Stu)

def test_filter_like(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(Student.id.like('%9')).all()
    print(Stu)

def test_filter_in(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(Student.EDUCATION.in_(['Bachelor', 'Master'])).all()
    print(Stu)

def test_filter_notin(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(~Student.EDUCATION.in_(['Bachelor', 'Master'])).all()
    print(Stu)

def test_filter_isnull(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(Student.MARITAL_STAT == None).all()
    print(Stu)

def test_filter_isnotnull(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(Student.MARITAL_STAT != None).all()
    print(Stu)

def test_filter_and(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(Student.GENDER=='Female', Student.EDUCATION=='Bachelor').all()
    print(Stu)

def test_filter_and2(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(and_(Student.GENDER=='Female', Student.EDUCATION=='Bachelor')).all()
    print(Stu)

def test_filter_or(self):
    Stu = Session.query(Student).filter(or_(Student.MARITAL_STAT=='Single', Student.NR_OF_CHILDREN==0)).all()
    print(Stu)

7.6更新（注意要重新commit()提交）

stu = Session.query(Student).filter(Student.name == '张三').first()  #第一步 查询出要修改的数据
print(f"修改之前={stu}")

stu.gender = "女"  #第2步 修改字段值
Session.add(stu)   #第3步然后重新添加
Session.commit()   #第4步最后再重新提交

#或者

Session.query(Student).filter(Student.name == '张三').update({"gender":"女"})
Session.commit()   #最后再重新提交

7.8 删除

stu = Session.query(Student).filter(Student.name == '张三').first()   #查询数据
Session.delete(stu)  #删除数据
Session.commit()  #再次提交

#或者

stu = Session.query(Student).filter(Student.name == '张三').delete()   #查询数据并删除
print(stu)  #输出的是删除的个数
Session.commit()  #再次提交

8) 执行原生的SQL语句

从SQLAlchemy中导出text方法，可以通过text(SQL语句)嵌入使用SQL语句。

方法一:使用Session 进行执行原生的sql语句

from sqlalchemy import text
#查询
　stu = Session.query(Student).filter(text('name="张三"')).first()
 print(f'查询数据：{stu}')

#返回字典的类型的数组

sql = "select * from  student WHERE name='张三'"
res_rows = Session.execute(text(sql)).fetchall()
result = [dict(zip(result.keys(), result)) for result in res_rows]
print(result)

#执行结果：
[{'id': 1, 'name': '张三', 'phone': '15814725896', 'gender': '男'}]

注意：对于使用原生SQL查询出来的结果是一个list，

首先，使用一个变量接收你以上的查询结果。

其次，在这个list中包含着一个或多个tuple，其实这并不是标准的Python tuple，而是一个特殊的类型"<class 'sqlalchemy.util._collections.result'>"，

　　这是一个 AbstractKeyedTuple 对象，它拥有一个 keys() 方法。

最后，我们可以通过这个方法将查询结果转换为字典，需要传到前端展示只需要将其装换为json格式即可。

示例：data = [dict(zip(result.keys(), result)) for result in results]

# 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)', params={"value": 'abc'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)

方法二通过Engine对象执行原生的SQL语句

　　sql = "select * from  student WHERE name='张三'"
    with engine.connect() as conn:
        stu = conn.execute(sql)
        result= stu.fetchall()
        print(f'执行原生SQ结果={result}')
　　　　conn.close()

9)建立表与表之间的关系（一对多，多对一）

一个学生可以有多张成绩单，可以通过获取学生的信息，查询到成绩单表的信息此时用ForeignKey 去关联少的一方；同是还需要使用relationship函数反向关联多的一方，实现通过获取获取成绩单的数g，然后调用backref的值获取学生表信息

from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,Enum
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
from sqlalchemy import ForeignKey

# engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_auto?charset=utf8",echo=True)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_auto?charset=utf8")
Base = declarative_base()
Session_factory = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_factory()

#学生
class Student(Base):  #继承Base
    __tablename__ = "student"
    id = Column(Integer, primary_key=True,comment="学生ID") #主键
    name = Column(String(60), default=None, nullable=False, comment="学生姓名") #学生名  nullable能否为空
    phone = Column(String(20), default=None, nullable=True,comment="学生电话") #电话 可以为空 默认是None
    gender = Column(Enum("男","女"), default="男", nullable=False, comment="性别")  # Enum枚举 不能为空

    #relationship("被关联着的类名",backref="任意字段")
    #backref 标示可通过relationship反向查找，即通过Grade.back_stu查询Student表数据
    grade = relationship("Grade",backref="back_stu")  #是Student的数据可以通过grade 访问到Grade类的所有属性值

    def __repr__(self):
        return "<User(name='%s', phone='%s', gender='%s')>" % (self.name,self.phone, self.gender)
#成绩表
class Grade(Base):
    __tablename__ = "grade"
    id = Column(Integer, primary_key=True, comment="成绩ID")  # 主键
    grade = Column(String(60), default=None, nullable=False, comment="成绩") #成绩
    #ForeignKey("__tablename__.主键")
    student_id = Column(Integer, ForeignKey("student.id"), nullable=False,comment="学生ID")  #  建立外键关系，理解为该表外键student_id关联student表的id字段
    def __repr__(self):
        return "<Grade(grade='%s', student_id='%s')>" % (self.grade,self.student_id)

# 从一 访问 多 通过获取学生Student信息 并查询到成绩表Grade的所有属性值
stu = Session.query(Student).filter(Student.id==2).first()
print(f'从一 访问 多={stu.grade}') #通过Student属性grade获取到成绩表Grade的信息

# 从多 访问  一  通过获取成绩表Grade的信息 并查询到学生Student的所有属性值
g = Session.query(Grade).filter(Grade.grade=='99').first()
print(f'从多 访问 一={g.back_stu}') #通过返回结果  g调用backref的值  获取相应的学生Student所有属性值

10）sqlalchemy批量插入数据（性能问题）

#方式1：每插入一条数据进行一次commit（）

first_time = datetime.utcnow()
for i in range(10000):
    user = User(username=username + str(i), password=password)
    db.session.add(user)
    db.session.commit()
second_time = datetime.utcnow()
print((second_time - first_time).total_seconds())

# 耗时：38.14347s


#方式2： 数据插入完后一起commit()提交

second_time = datetime.utcnow()
db.session.bulk_save_objects(
    [User(username=username + str(i), password=password)  for i in range(10000) ]
)
db.session.commit()
third_time = datetime.utcnow()
print((third_time - second_time).total_seconds())

# 耗时;2.121589s

#方式3：耗时db.session.bulk_insert_mappings()

third_time = datetime.utcnow()
db.session.bulk_insert_mappings(
    User,
    [dict(username="NAME INSERT " + str(i), password=password) for i in range(10000)]
)
db.session.commit()
fourth_time = datetime.utcnow()
print((fourth_time - third_time).total_seconds())

# 耗时：1.13548s


#方式4：

fourth_time = datetime.utcnow()
db.session.execute(
    User.__table__.insert(),
    [{"username": 'Execute NAME ' + str(i), "password": password} for i in range(10000)]
)
db.session.commit()
five_time = datetime.utcnow()
print((five_time - fourth_time).total_seconds())

# 耗时：0.888822s

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posted @ 2022-02-19 17:40 浩浩学习阅读(4616) 评论(0) 编辑收藏举报

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浩浩学习

python flask框架配置mysql数据库以及SQLAlchemy对数据库的操作

一 flask框架mysql文件

1)创建一个config.py文件

2)导入config文件 通过app.config添加配置文件

3 )config.py配置文件

4)创建数据查询模型 并继承db.Model

二，直接使用SQLAlchemy连接mysql,不用通过flask框架

1)，SQLAlchemy和pymsql的安装

2)，连接数据库 连接数据库的引擎参数形式

连接oracle时

3),映射说明

4)建立映射关系

5) 创建类

6)创建会话

6.1单线程创建session

6.2多线程利用数据库连接池创建session

7) sqlalchemy对数据库的基本操作

7.1创建一个表

7.2添加 add()：增加一个对象

7.3添加 add_all()：可迭代对象，元素是对象

7.4 query() 不进行条件查询

7.5 query()进行条件筛选

Query 对象提供了 filter() 方法和 filter_by() 方法用于数据筛选。filter_by() 适用于简单的基于关键字参数的筛选。 filter() 适用于复杂条件的表达

7.6更新 （注意要重新commit()提交）

7.8 删除

8) 执行原生的SQL语句

方法一:使用Session 进行执行原生的sql语句

方法二通过Engine对象执行原生的SQL语句

9)建立表与表之间的关系（一对多，多对一）

10）sqlalchemy批量插入数据（性能问题）

公告

　　1)创建一个config.py文件

2)导入config文件通过app.config添加配置文件

4)创建数据查询模型并继承db.Model

2)，连接数据库连接数据库的引擎参数形式

7.6更新（注意要重新commit()提交）