flask sqlalchemy介绍和使用 表操作增删查改 flask集成

内容详细

1 sqlalchemy介绍和快速使用

1.1 介绍

        # SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架
        # django的orm框架---》只能再django中用，不能单独用
        # SQLAlchemy单独的，可以集成到任意框架中
        # peewee：轻量级
        # python的异步orm框架不多，  sanic， fastapi---》一旦用了异步，后续所有都需要用异步---》操作mysql，aiomysql--》操作redis，使用aioredis
        # 公司选择
            -第一：peewee-async
          -第二：框架是异步---》没有使用异步orm框架---》SQLAlchemy---》生成和迁移表---》查询操作数据用原生操作


        # 写django项目---》库和表已经有了
            -正常操作django中建表模型---》迁移---》表
          -反向生成models--》表---》models.py----》改表---》再反向生成
          python manage.py inspectdb > app/models.py

1.1 执行原生sql

        # 执行原生sql快速使用


        import time
        import threading
        import sqlalchemy
        from sqlalchemy import create_engine
        from sqlalchemy.engine.base import Engine


        # 第一步：创建engine
        engine = create_engine(
            "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/lqz?charset=utf8",
            max_overflow=0,  # 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）
        )

        # 第二步：使用
        def task():
            conn=engine.raw_connection()  # 从连接池中取一个连接
            cursor=conn.cursor()
            sql="select * from signer"
            cursor.execute(sql)
            print(cursor.fetchall())


        if __name__ == '__main__':
            for i in range(20):
                t=threading.Thread(target=task)
                t.start()


        # 查询mysql的客户端连接数

2 单表操作增删查改

2.1 表迁移

        # 不能创建数据库（django orm也不能）
        # 只能做表的创建和删除，不能做表更改（django orm能)---》借助于第三方实现

        ###### # 第一步：生成基类，所有表模型都要继承这个基类
        # django 的orm继承一个父类，Base就是那个父类

        ###### 第二步：写表模型，继承父类，写字段   （注意区别于django 的orm）
        # django的default--》可不可以传个函数内存地址---》插入的时候通过函数运算完得到的值

        ###### 第三步：迁移，通过表模型，生成表

        import datetime
        from sqlalchemy import create_engine
        from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
        from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index

        # 第一步：生成基类，所有表模型都要继承这个基类
        # django 的orm继承一个父类，Base就是那个父类
        Base = declarative_base()

        # 第二步：写表模型，继承父类，写字段   （注意区别于django 的orm）
        # django的default--》可不可以传个函数内存地址---》插入的时候通过函数运算完得到的值
        class Users(Base):

            id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)  # id 主键
            name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列，索引，不可为空
            # email = Column(String(32), unique=True)  # 唯一
            #datetime.datetime.now不能加括号，加了括号，以后永远是当前时间
            # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now) # 默认值
            # extra = Column(Text, nullable=True) # 大文本，可以为空

            __tablename__ = 'lqz_users'  # 数据库表名称,如果不写，就报错
            __table_args__ = (
                # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 联合唯一
                # Index('ix_id_name', 'name', 'email'), # 联合索引
            )



        # 聚簇索(mysql主键自动建索引，聚簇索引，mysql基于聚簇索引构建的B+树)，一定会有，没有显示建主键，mysql会隐藏一个
        # 辅助索引：手动建的叫辅助索引---》单独减了索引---》如果你的辅助索引过多，非常影响插入效率，适度建索引

        import datetime
        from sqlalchemy import create_engine
        from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
        from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index




        # 第三步：迁移，通过表模型，生成表
        from models import Base
        engine = create_engine(
            "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db01?charset=utf8",
            max_overflow=0,  # 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）
        )
        def create_table():
            # 通过engine这个连接配置，创建出所有使用Base管理的表
            Base.metadata.create_all(engine)
        def delete_table():
            # 通过engine这个连接配置，删除出所有使用Base管理的表
            Base.metadata.drop_all(engine)

        if __name__ == '__main__':
            # create_table()
            delete_table()

2.2 简单的表操作

        # 操作表,增加一条记录，以后都用conn/session操作
        # 第一步：创建engin
        # 第二步：通过session得到连接对象
        # Session = sessionmaker(bind=engine)
        # session = Session()
        # # 第三步：实例化得到模型类的对象，增加到数据库中
        # usr=Users(name='lqz001')
        # session.add(usr)
        # # 第四步：提交事务
        # session.commit()

2.3 基于scoped_session实现线程安全

        # 以后操作数据，都用session对象---》定义在flask的函数外部还是内部？
        # 放内部没问题，每次都生成一个新的session，耗费资源
        # 如果定义在函数外部，会存在 多线程并发使用同一个变量session，要把session做成并发安全的
        Session = sessionmaker(bind=engine)
        session = scoped_session(Session)  # 也是基于local，给每一个线程自己创造一个session

        # 只需要记住，如果是多线程使用，或者在web框架中，使用scoped_session生成session就可以了
        # 集成到flask中，有flask-sqlalchemy第三方，内部已经处理了scoped_session
        # 全局用这个一个session，不用担心并发不安全
        usr=Users(name='lqz002')
        session.add(usr)  # 线程一用：取local中取线程1的那个session，如果就给，没有就重新创造一个
        # 第四步：提交事务
        session.commit()

测试线程安全

        # 线程一用：取local中取线程1的那个session，如果就给，没有就重新创造一个
        #  线程二用：取local中取线程2的那个session，如果就给，没有就重新创造一个

        # 测试：开3个线程，如果定义全局的session，在3个线程中用，session对象应该是同一个
        Session = sessionmaker(bind=engine)
        session = Session()
        # session = scoped_session(Session)

        def task():
            # usr=Users(name='lqz003')
            # session.add(usr)
            # session.commit()
            # print(session.registry.registry.value) # <sqlalchemy.orm.scoping.scoped_session object at 0x7f8fbceeea60>
            print(session) # <sqlalchemy.orm.scoping.scoped_session object at 0x7f8fbceeea60>

        # 开3个线程，如果定义scoped_session，在3个线程中用，session对象应该是不是同一个，独有的
        if __name__ == '__main__':
            for i in range(3):
                t=Thread(target=task)
                t.start()

3.4 基本增删查改

        import datetime
        from sqlalchemy import create_engine
        from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
        from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
        from sqlalchemy.orm import sessionmaker
        from models import Users
        from sqlalchemy.orm import scoped_session

        from threading import Thread
        # 第三步：迁移，通过表模型，生成表
        from models import Base

        from sqlalchemy.sql import text
        engine = create_engine(
            "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db01?charset=utf8",
            max_overflow=0,  # 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）
        )
        def create_table():
            # 通过engine这个连接配置，创建出所有使用Base管理的表
            Base.metadata.create_all(engine)
        def delete_table():
            # 通过engine这个连接配置，删除出所有使用Base管理的表
            Base.metadata.drop_all(engine)

        if __name__ == '__main__':
            # create_table()
            # delete_table()
            Session = sessionmaker(bind=engine)
            session = scoped_session(Session)

            #1  增加操作
            # obj1 = Users(name="lqz003")
            # session.add(obj1)
            # # 增加多个，不同对象
            # session.add_all([
            #     Users(name="lqz009"),
            #     Users(name="lqz008"),
            # ])
            # session.commit()

            # 2 删除操作---》查出来再删---》
            # session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
            # session.commit()

            # 3 修改操作--》查出来改
            # 传字典
            # session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name": "lqz"})
            # 类似于django的F查询
            # 字符串加
            # session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
            # # 数字加
            # # session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")
            # session.commit()


            # 4 查询操作----》
            # r1 = session.query(Users).all() # 查询所有
            # 只取age列，把name重命名为xx
            # select name as xx,age from user;
            # r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()

            # filter传的是表达式，filter_by传的是参数
            # r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "lqz").all()
            # r3 = session.query(Users).filter(Users.id >= 1).all()
            # r4 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()
            # r5 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').first()
            #:value 和:name 相当于占位符，用params传参数
            # r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='lqz').order_by(Users.id).all()
            # 自定义查询sql
            # r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='lqz').all()

3.5 更多查询操作

            # 更多查询
            # 　条件
            # select * form user where name =lqz
            # ret = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()
            # 表达式，and条件连接
            # select * from user where id >1 and name = lqz
            # ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'lqz').all()
            # select * from user where id between 1,3  and name = lqz
            # ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'lqz').all()
            # # 注意下划线
            #  select * from user where id in (1,3,4)
            # ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1, 3, 4])).all()
            # # ~非，除。。外
            # select * from user where id not in (1,3,4)
            # ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1, 3, 4])).all()
            # # 二次筛选
            # ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='lqz'))).all()
            from sqlalchemy import and_, or_
            #
            # # or_包裹的都是or条件，and_包裹的都是and条件
            # ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
            # ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
            # ret = session.query(Users).filter(
            #     or_(
            #         Users.id < 2,
            #         and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
            #         Users.extra != ""
            #     )).all()
            #
            # # 通配符，以e开头，不以e开头
            # ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
            # ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()
            #
            # # 限制，用于分页，区间
            # ret = session.query(Users)[1:2]
            #
            # # 排序，根据name降序排列（从大到小）
            # ret = session.query(Users).order_by(Users.id.desc()).all()
            # # 第一个条件重复后，再按第二个条件升序排
            # ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()
            #
            # # 分组
            from sqlalchemy.sql import func
            # select * from user group by user.extra;
            # ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
            # # 分组之后取最大id，id之和，最小id
            # select max(id),sum(id),min(id) from user group by name ;
            # ret = session.query(
            #     func.max(Users.id),
            #     func.sum(Users.id),
            #     func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
            # haviing筛选
            #  select max(id),sum(id),min(id) from user group by name  having min(id)>2;
            # ret = session.query(
            #     func.max(Users.id),
            #     func.sum(Users.id),
            #     func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) > 2).all()

            # select max(id),sum(id),min(id) from user where id >=1 group by name  having min(id)>2;
            # ret = session.query(
            #     func.max(Users.id),
            #     func.sum(Users.id),
            #     func.min(Users.id)).filter(Users.id>=1).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) > 2).all()
            #
            # 连表（默认用forinkey关联）

            # select * from user,favor where user.id=favor.id
            # ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

            # join表，默认是inner join
            # select * from Person inner join favor on person.favor=favor.id;
            # ret = session.query(Person).join(Favor).all()
            # isouter=True 外连，表示Person left join Favor，没有右连接，反过来即可
            # ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()
            # ret = session.query(Favor).join(Person, isouter=True).all()

            # 打印原生sql
            # aa = session.query(Person).join(Favor, isouter=True)
            # print(aa)

            # 自己指定on条件（连表条件）,第二个参数，支持on多个条件，用and_,同上
            # select * from person left join favor on person.id=favor.id;
            # ret = session.query(Person).join(Favor, Person.id == Favor.id, isouter=True).all()

            # 组合（了解）UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集
            # union和union all的区别？
            # q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
            # q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
            # ret = q1.union(q2).all()
            #
            # q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
            # q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
            # ret = q1.union_all(q2).all()

3.6 执行原生sql

            # 执行原生sql
            # 查询
            cursor = session.execute('select * from users')
            result = cursor.fetchall()

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

        # django 中执行原生sql---》原生sql用的较多

        ret = models.Author.objects.raw('select * from book where nid>1')
        #  把查回来的数据，直接映射给author对象--》name  
        print(ret)
        for i in ret:
            print(i)
        print(ret.query)

3 一对多

3.1 表模型创建

        class Hobby(Base):
            __tablename__ = 'hobby'
            id = Column(Integer, primary_key=True)
            caption = Column(String(50), default='篮球')


        class Person(Base):
            __tablename__ = 'person'
            nid = Column(Integer, primary_key=True)
            name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
            # hobby指的是tablename而不是类名
            hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id")) # 外键
            # 跟数据库无关，不会新增字段，只用于快速链表操作
            # 类名，backref用于反向查询   # 正向查询按字段，反向查询按 pers
            hobby = relationship('Hobby', backref='pers')

3.2 操作

        # 一对多
        import datetime
        from sqlalchemy import create_engine
        from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
        from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
        from sqlalchemy.orm import sessionmaker
        from models import Users
        from sqlalchemy.orm import scoped_session

        from threading import Thread
        # 第三步：迁移，通过表模型，生成表
        from models import Base

        from sqlalchemy.sql import text
        engine = create_engine(
            "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db01?charset=utf8",
            max_overflow=0,  # 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）
        )
        def create_table():
            # 通过engine这个连接配置，创建出所有使用Base管理的表
            Base.metadata.create_all(engine)
        def delete_table():
            # 通过engine这个连接配置，删除出所有使用Base管理的表
            Base.metadata.drop_all(engine)

        if __name__ == '__main__':
            create_table()
            # delete_table()
            Session = sessionmaker(bind=engine)
            session = scoped_session(Session)
            from models import Hobby,Person
            #1  增加数据
            # 方式一
            # session.add_all([
            #     Hobby(caption='乒乓球'),
            #     Hobby(caption='羽毛球'),
            #     Person(name='张三', hobby_id=1),
            #     Person(name='李四', hobby_id=1),
            # ])
            # session.commit()

            #  方式二
            # person = Person(name='张九', hobby=Hobby(caption='姑娘'))
            # session.add(person)

            # # 添加三
            # hb = Hobby(caption='保龄球')
            # # 反向字段
            # hb.pers = [Person(name='lqz01'), Person(name='lqz02')]
            # session.add(hb)
            # session.commit()


            #2 查询
            # 正向查询
            # person = session.query(Person).first()
            # print(person.name)
            # # 基于对象的跨表查询
            # print(person.hobby.caption)
            # 反向查询
            # v = session.query(Hobby).first()
            # print(v.caption)
            # print(v.pers) # 多条

            # 链表查询
            # select person.name ,hobby.caption from person left join bobby on person.hobby_id=hobby.id;
            # person_list=session.query(Person.name,Hobby.caption).join(Hobby,isouter=True).all()
            # # person_list = session.query(Person,Hobby).join(Hobby, isouter=True).all()
            # for row in person_list:
            #     # print(row.name,row.caption)
            #     print(row[0].name, row[1].caption)

            # person_list = session.query(Person).all()
            # for row in person_list:
            #     print(row.name, row.hobby.caption)
            # 
            # obj = session.query(Hobby).filter(Hobby.id == 1).first()
            # persons = obj.pers
            # print(persons)
            # session.close()

4 多对多

3.1 表模型创建

        # boy girl 相亲，一个boy可以约多个女生，一个女生可以相多个男生
        class Boy2Girl(Base):
            __tablename__ = 'boy2girl'
            id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
            girl_id = Column(Integer, ForeignKey('girl.id'))
            boy_id = Column(Integer, ForeignKey('boy.id'))


        class Girl(Base):
            __tablename__ = 'girl'
            id = Column(Integer, primary_key=True)
            name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)


        class Boy(Base):
            __tablename__ = 'boy'
            id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
            name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

            # 与生成表结构无关，仅用于查询方便,放在哪个单表中都可以
            girls = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')

3.2 操作

        # 多对多
        import datetime
        from sqlalchemy import create_engine
        from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
        from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
        from sqlalchemy.orm import sessionmaker
        from models import Users
        from sqlalchemy.orm import scoped_session

        from threading import Thread
        # 第三步：迁移，通过表模型，生成表
        from models import Base

        from sqlalchemy.sql import text
        engine = create_engine(
            "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db01?charset=utf8",
            max_overflow=0,  # 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）
        )
        def create_table():
            # 通过engine这个连接配置，创建出所有使用Base管理的表
            Base.metadata.create_all(engine)
        def delete_table():
            # 通过engine这个连接配置，删除出所有使用Base管理的表
            Base.metadata.drop_all(engine)
        from models import Boy,Girl,Boy2Girl
        if __name__ == '__main__':
            create_table()
            # delete_table()
            Session = sessionmaker(bind=engine)
            session = scoped_session(Session)

            # 1 增加数据
            ##  方式一
            # session.add_all([
            #     Boy(name='彭于晏'),
            #     Boy(name='刘德华'),
            #     Girl(name='刘亦菲'),
            #     Girl(name='迪丽热巴'),
            # ])
            # session.commit()
            # s2g = Boy2Girl(boy_id=1, girl_id=1)
            # session.add(s2g)
            # session.commit()

            ## 方式二
            # boy = Boy(name='lqz')
            # boy.girls = [Girl(name='小红'), Girl(name='校花')]
            # session.add(boy)
            # session.commit()

            ### 方式三

            # girl = Girl(name='小梅')
            # girl.boys = [Boy(name='lqz001'), Boy(name='lqz002')]
            # session.add(girl)
            # session.commit()


            # 基于对象的跨表查
            # 使用relationship正向查询

            # v = session.query(Boy).first()
            # print(v.name)
            # print(v.girls)


            # 使用relationship反向查询

            v = session.query(Girl).first()
            print(v.name)
            print(v.boys)

5 flask集成

        # Flask_SQLAlchemy 操作数据库
        # flask_migrate  模拟django的表迁移
        pip3 install flask_migrate


        # flask_migrate使用步骤
        from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
        db = SQLAlchemy()  # 全局SQLAlchemy
        app = Flask(__name__)
        app.config.from_object('settings.DevelopmentConfig')
        # 将db注册到app中，加载配置文件，flask-session，用一个类包裹一下app
        db.init_app(app)
        # flask_script创建命令 runserver命令 ，自定义名字
        # 下面三句会创建出两个命令:runserver  db 命令(flask_migrate)
        manager=Manager(app)
        Migrate(app, db)
        manager.add_command('db',MigrateCommand ) # 添加一个db命令，原来有了runserver命令了



        # 直接使用命令迁移表即可
        # 1 python3 manage.py db init   #初始化，刚开始干，生成一个migrate文件夹

        # 2 创建表，修改表
        # python3 manage.py db migrate     等同于 makemigartions
        # python3 manage.py db upgrade     等同于migrate

        # Flask_SQLAlchemy给你包装了基类，和session，以后拿到db

        db = SQLAlchemy()  # 全局SQLAlchemy

        # 增删查改数据-->并发安全
        db.session.query()
        # 表模型要继承基表
        class Users(db.Model):

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关于博主：没有收拾残局的能力，就别放纵善变的情绪
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