SQLAlchemy（包含有Flask-Migrate知识点）

what's the SQLAlchemy

　　SQLAlchemy 是一个基于 Python 实现的 ORM 框架。该框架建立在 DB API 之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成 SQL，然后使用数据 API 执行 SQL 并获取执行结果。

安装

pip3 install sqlalchemy

 　　SQLAlchemy 本身无法操作数据库，其必须以来 pymsql 等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库 API，从而实现对数据库的操作，如：

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
    
MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
    
更多：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

　　

使用SQLAlchemy

一、利用原生SQL语句进行操作

　　利用原生SQL语句进行是一种操作方式，但其实平常我们并不适用这种方式。

import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
 
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1?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 task(arg):
    conn = engine.raw_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "select * from t1"
    )
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
 
 
for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)


def task(arg):
    conn = engine.contextual_connect()
    with conn:
        cur = conn.execute(
            "select * from t1"
        )
        result = cur.fetchall()
        print(result)


for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)


def task(arg):
    cur = engine.execute("select * from t1")
    result = cur.fetchall()
    cur.close()
    print(result)


for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

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

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

session.close()

 

二、ORM

　　flask是轻量级框架，所以本身并不具备ORM。想要操作数据库就必须配合着SQLAlchemy来使用。

注：SQLAlchemy创建的表默认引擎不是InnoDB，若想改成InnoDB只要加一条参数即可

class User(BaseModel):
    __table_args__ = {
        'mysql_engine': 'InnoDB',
        'mysql_charset': 'utf8'
    }

　　

创建单表：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
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

Base = declarative_base()


class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'#表名，与Django不同的是，flask必须写

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)
    # email = Column(String(32), unique=True)
    # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    # extra = Column(Text, nullable=True)

    __table_args__ = (
        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
        # Index('ix_id_name', 'name', 'email'),
    )


def init_db():
    """
    根据类创建数据库表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?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）
    )

    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    """
    根据类删除数据库表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?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）
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)


if __name__ == '__main__':
    drop_db()
    init_db()

创建多表（包含FK和M2M两种可能）：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
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 relationship

Base = declarative_base()


# ##################### 单表示例 #########################
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True)
    age = Column(Integer, default=18)
    email = Column(String(32), unique=True)
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    extra = Column(Text, nullable=True)

    __table_args__ = (
        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
        # Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
    )


class Hosts(Base):
    __tablename__ = 'hosts'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True)
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)


# ##################### 一对多示例 #########################
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_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))#外键

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便，backref相当于Django的related_name
    hobby = relationship("Hobby", backref='pers')


# ##################### 多对多示例 #########################
#与Django不同，flask中多对多的第三张表必须自己手动创建
class Server2Group(Base):
    __tablename__ = 'server2group'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))


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

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便，secondary指的是第三张表的表名
    servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')


class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)


def init_db():
    """
    根据类创建数据库表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?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）
    )

    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    """
    根据类删除数据库表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?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）
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)


if __name__ == '__main__':
    drop_db()
    init_db()

基本增删改查示例：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text

from db import Users, Hosts

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# ################ 添加 ################
"""
obj1 = Users(name="wupeiqi")#创建对象
session.add(obj1)#加入内存
#批量创建
session.add_all([
    Users(name="wupeiqi"),
    Users(name="alex"),
    Hosts(name="c1.com"),
])
session.commit()#提交（不执行这步，上述操作都无效）
"""

# ################ 删除 ################
"""
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()#删除操作
session.commit()#提交
"""
# ################ 修改 ################
"""
#synchronize_session是用来说明相加时时数字类型的相加还是字符串类型的相加
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")
session.commit()#提交
"""
# ################ 查询 ################
"""
#filter_by的后面的括号直接写字段=条件，类似Django。filter则需写表名.字段==条件
r1 = session.query(Users).all()
r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()
r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "alex").all()
r4 = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
r5 = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()
#占位符操作示例
r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()
r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()
"""


session.close()#操作commit后，需将链接关闭

其他常用的查询操作（条件查询、模糊查询、排序、分组、连表、组合）

#　条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
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
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# 限制
ret = session.query(Users)[1:2]

# 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# 分组
from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

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()

# 连表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

ret = session.query(Person).join(Favor).all()

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()


# 组合
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()

 

进阶

　　基于scop-session创建连接可以增加多线程操作的安全

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from models import Users

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

"""
        # 方式一：由于无法提供线程共享功能，所有在开发时要注意，在每个线程中自己创建 session。
        #         from sqlalchemy.orm.session import Session
        #         自己具有操作数据库的：'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',.....
        
        session = SessionFactory()

        # print('原生session',session)
        # 操作
        session.close()
"""

    


"""
# 线程安全，基于本地线程实现每个线程用同一个session
# 特殊的：scoped_session中有原来方法的Session中的一下方法：

public_methods = (
    '__contains__', '__iter__', 'add', 'add_all', 'begin', 'begin_nested',
    'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',
    'expire_all', 'expunge', 'expunge_all', 'flush', 'get_bind',
    'is_modified', 'bulk_save_objects', 'bulk_insert_mappings',
    'bulk_update_mappings',
    'merge', 'query', 'refresh', 'rollback',
    'scalar'
)
"""
session = scoped_session(Session)


# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="alex1")
session.add(obj1)



# 提交事务
session.commit()
# 关闭session
session.remove()#我们不一样

连表查询FK

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加
"""
session.add_all([
    Hobby(caption='乒乓球'),
    Hobby(caption='羽毛球'),
    Person(name='张三', hobby_id=3),
    Person(name='李四', hobby_id=4),
])

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

hb = Hobby(caption='人妖')
hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')]
session.add(hb)

session.commit()
"""

# 使用relationship正向查询
"""
v = session.query(Person).first()
print(v.name)
print(v.hobby.caption)
"""

# 使用relationship反向查询
"""
v = session.query(Hobby).first()
print(v.caption)
print(v.pers)
"""

session.close()

基于relationship操作ForeignKey

连表查询M2M

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加
"""
session.add_all([
    Server(hostname='c1.com'),
    Server(hostname='c2.com'),
    Group(name='A组'),
    Group(name='B组'),
])
session.commit()

s2g = Server2Group(server_id=1, group_id=1)
session.add(s2g)
session.commit()


gp = Group(name='C组')
gp.servers = [Server(hostname='c3.com'),Server(hostname='c4.com')]
session.add(gp)
session.commit()


ser = Server(hostname='c6.com')
ser.groups = [Group(name='F组'),Group(name='G组')]
session.add(ser)
session.commit()
"""


# 使用relationship正向查询
"""
v = session.query(Group).first()
print(v.name)
print(v.servers)
"""

# 使用relationship反向查询
"""
v = session.query(Server).first()
print(v.hostname)
print(v.groups)
"""


session.close()

基于relationship操作m2m

关联子查询

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text, func
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 关联子查询
subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar()
result = session.query(Group.name, subqry)
"""
SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid 
FROM server 
WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1 
FROM `group`
"""


# 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":'wupeiqi'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)
"""

session.close()

其他

 

Flask-SQLAlchemy

　　flask-sqlalchemy 是在 sqlalchemy 的基础上，提供了一些常用的工具，并预设了一些默认值，帮助你=我们更轻松地完成常见任务。
　　flask-sqlalchemy 用起来比直接用 sqlalchemy 方便、省事，不过有些高级一点的功能如果不了解 sqlalchemy 的话会用不好。

下面我们来详述flask-sqlalchemy的操作方法

# 1. 引入Flask-SQLAlchemy
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

# 2.实例化一个SQLAlchemy对象
"""
实例化方式一：
在函数里面，SQLAlchemy(app)  #如果想在其他地方使用这种方式就不好使了，所以推荐使用方式二
"""

#方式二
db = SQLAlchemy()#在全局中创建实例化

db.init_app(app)  #在函数中调用init_app方法吧app放进去了

# 3. 导入models中的表
from .models import *

#4. 在需要创建表的文件中导入db.model，所有的表再创建时继承db.model

#5. 借助Flask-Migrate组件来完成表的生成
"""
安装 pip3 install Flask-Migrate
# 5.1 导入
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
from app import create_app, db

app = create_app()
manager = Manager(app)
# 5.2 创建migrate示例
migrate = Migrate(app, db)
# 5.3 创建db命令
manager.add_command('db', MigrateCommand)

"""





#上述代码完毕后，我们就可以在命令终端敲入类似Django的终端代码在数据库生成表了
python manage.py db init#只需初次创建库时敲

#以下两行代码在每次对数据库中的表进行修改时都需执行（数据库迁移）            
python manage.py db migrate#功能与Django的python manage.py db makemigrations相同
python manage.py db upgrade#功能与Django的python manage.py db migrate相同





#以后执行SQL时，我们就可以实现与Django类似的ORM操作了：
#方式一：
 result = db.session.query(models.User.id,models.User.name).all()
db.session.remove()
#方式二：
 result = models.Users.query.all()

import User  # 导入模型类
 
# ---------- 查询所有。 (User是模型类名)
user_list = User.query.all()   # 返回列表
 
# ---------- 查询第一个
user1 = User.query.first()  # 存在则返回模型类对象，不存在返回None
 
# ---------- 根据主键id查询
user2 = User.query.get(3)
 
# ---------- 查询结果的数量
user_count = User.query.count()
 
# ---------- 过滤器
# filter_by过滤器 (精确条件)
user_list = User.query.filter_by(name='wang').all()  # 条件只能是等号= 
user = User.query.filter_by(name='wang', age=18).first()
 
# filter过滤器 (通用过滤器。模糊查询)
user = User.query.filter(User.name=="wang", User.age==18).first()  # 条件可以是==、>、<、>=、<=、!=  
user_list = User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()  # endswith、startswith、contains
# 支持链式查询
user = User.query.filter(User.name == 'wang').filter(User.age == 18)
 
# ---------- 逻辑运算符
from sqlalchemy import or_, and_, not_
user_list = User.query.filter(or_(User.name!='wang', User.email.endswith('163.com'))).all()
 
# ---------- 其他过滤器
user_list = User.query.filter(User.name!="wang").offset(5).limit(5).order_by("-id").all()  # order_by("-id")中的-表示降序
user_list = User.query.order_by(User.id.desc()).all()   # SQLAlchemy的原生排序方式。(默认升序)
 
 
 
# ---------- 通过session会话注入sql。(SQLAlchemy的原始方式。 上面通过query查询的方式是flask-sqlalchemy封装的查询方式)
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)   # app是程序实例
user_list = db.session.query(User).all()    # 查询所有。 query(User)表示查询所有列
sql = 'select * from tb_user;'
users = db.session.execute(sql)
 
# ---------- 聚合函数，group_by()分组
from sqlalchemy import func  # 导入聚合函数
obj_list = db.session.query(User.name, User.role_id, func.count(User.role_id)).group_by(User.role_id).all()
# 返回列表中的元素内容取决于查询的列

# ---------- 分页查询
paginate_obj = User.query.paginate(page=1, per_page=20, error_out=False)  # 第一页，每页20条数据。 默认第一页
# 参数：error_out 设为True表示页数不是int或超过总页数时,会报错,并返回404状态码。默认True
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分页对象的属性
    items：对象的值，列表
    has_next：如果在目前页后至少还有一页的话，返回 True   #注意：has_next和has_prev是判断前后两页是否有对象，结果是True和False
    has_prev：如果在目前页之前至少还有一页的话，返回 True
    next_num：下一页的页面数
    prev_num：前一页的页面数
    page.prev()：返回上一页对象
    page.next():返回下一页对象
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方法	说明
all()	返回所有结果，列表
first()	返回第一个对应的记录，如果没有则返回None
first_or_404()	返回第一个对应的记录，如果没有则抛出异常
get()	返回主键对应的记录，如果没有则返回None
get_or_404()	返回主键对应的记录，如果没有则抛出异常
count()	返回查询结果数量
paginate()	返回分页对象