數據庫基本操作

• 在Flak-SQLAlchemy中，插入、修改、刪除操作，均由數據庫會話管理。

會話用db.session表示。在準備把數據寫入數據庫前，需要先將數據添加到會話中然後調用commit()方法提交會話。

• 在Flask-SQLAlchemy中，查詢操作是通過query對象操作數據。

最基本的查詢時返回表中所有數據，可以通過過濾器進行更精確的數據庫查詢。

定義模型類

一般實際工作中我們會把模型創建到單獨的文件中，學習階段我們先將模型類寫在main.py文件中。

from flask import Flask  from config import Config    app = Flask(__name__,template_folder='templates')  app.config.from_object(Config)      """模型的創建"""  from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy  db = SQLAlchemy(app)    class Course(db.Model):      # 定義表名      __tablename__ = 'tb_course'      # 定義字段對象      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)      name = db.Column(db.String(64), unique=True)      price = db.Column(db.Numeric(6,2))      # repr()方法類似於django的__str__，用於打印模型對象時顯示的字符串信息      def __repr__(self):          return 'Course:%s'% self.name    class Student(db.Model):      __tablename__ = 'tb_student'      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)      name = db.Column(db.String(64), unique=True)      email = db.Column(db.String(64),unique=True)      age = db.Column(db.SmallInteger)      sex = db.Column(db.Boolean,default=1)        def __repr__(self):          return 'Student:%s' % self.name    class Teacher(db.Model):      __tablename__ = 'tb_teacher'      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)      name = db.Column(db.String(64), unique=True)        def __repr__(self):          return 'Teacher:%s' % self.name    @app.route("/")  def index():      return "ok"    if __name__ == '__main__':      app.run()  

模型之間的關聯

一對多

class Course(db.Model):      ...      teacher_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('tb_teacher.id'))    class Teacher(db.Model):      ...      # 課程與老師之間的關聯      courses = db.relationship('Course', backref='teacher', lazy='subquery')      ...  

• 其中relationship描述了Course和Teacher的關係。第一個參數為對應參照的類“Course”
• 第二個參數backref為Teacher申明新屬性的方法
• 第三個參數lazy決定了什麼時候SQLAlchemy從數據庫中加載數據

如果設置為子查詢方式(subquery)，則會在加載完Teacher對象後，就立即加載與其關聯的對象，這樣會讓總查詢數量減少，但是如果返回的條目數量很多，就會比較慢。
設置為subquery的話，teacher.courses返回所有當前老師關聯的課程列表
另外，也可以設置為動態方式(dynamic)，這樣關聯對象會在被使用的時候再進行加載，並且在返回前進行過濾，如果返回的對象數很多，或者未來會變得很多，那最好採用這種方式。
設置為dynamic的話，Teacher.courses返回查詢對象，並沒有做真正的查詢，可以利用查詢對象做其他邏輯，比如先排序在返回結果。

多對多

achievement = db.Table('tb_achievement',      db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_student.id')),      db.Column('course_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_course.id'))  )    class Course(db.Model):      ...      students = db.relationship('Student',secondary=achievement,                                      backref='courses',                                      lazy='dynamic')  class Student(db.Model):      ...  

常用的SQLAlchemy查詢過濾器

過濾器	說明
filter()	把過濾器添加到原查詢上，返回一個新查詢
filter_by()	把等值過濾器添加到原查詢上，返回一個新查詢
limit()	使用指定的值限定原查詢返回的結果
offset()	偏移原查詢返回的結果，返回一個新查詢
order_by()	根據指定條件對原查詢結果進行排序，返回一個新查詢
group_by()	根據指定條件對原查詢結果進行分組，返回一個新查詢

常用的SQLAlchemy查詢結果的方法

方法	說明
all()	以列表形式返回查詢的所有結果
first()	返回查詢的第一個結果，如果未查到，返回None
first_or_404()	返回查詢的第一個結果，如果未查到，返回404
get()	返回指定主鍵對應的行，如不存在，返回None
get_or_404()	返回指定主鍵對應的行，如不存在，返回404
count()	返回查詢結果的數量
paginate()	返回一個Paginate對象，它包含指定範圍內的結果

創建和刪除表

創建表

db.create_all()  # 注意，create_all()方法執行的時候，需要放在模型的後面  # 上面這段語句，後面我們需要轉移代碼到flask-script的自定義命令中。  # 執行了一次以後，需要注釋掉。  

刪除表

db.drop_all()  

數據操作

添加一條數據

student1 = Student(name='xiaoming')  db.session.add(student1)  db.session.commit()  #再次插入一條數據  student2 = Role(name='xiaohong')  db.session.add(student2)  db.session.commit()  

一次插入多條數據

st1 = Student(name='wang',email='[email protected]',age=22)  st2 = Student(name='zhang',email='[email protected]',age=22)  st3 = Student(name='chen',email='[email protected]',age=22)  st4 = Student(name='zhou',email='[email protected]',age=22)  st5 = Student(name='tang',email='[email protected]',age=22)  st6 = Student(name='wu',email='[email protected]',age=22)  st7 = Student(name='qian',email='[email protected]',age=22)  st8 = Student(name='liu',email='[email protected]',age=22)  st9 = Student(name='li',email='[email protected]',age=22)  st10 = Student(name='sun',email='[email protected]',age=22)  db.session.add_all([st1,st2,st3,st4,st5,st6,st7,st8,st9,st10])  db.session.commit()  

查詢所有學生數據    查詢有多少個學生    查詢第1個學生    查詢id為4的學生[3種方式]    查詢名字結尾字符為g的所有學生數據[開始/包含]    查詢名字不等於wang的所有學生數據[2種方式]    查詢名字和郵箱都以 li 開頭的所有數據[2種方式]    查詢age是 18 或者 `email` 以 `163.com` 結尾的所有學生    查詢id為 [1, 3, 5, 7, 9] 的用戶列表    查詢name為liu的學生數據    查詢所有學生數據，並以年齡排序    分頁查詢，每頁3個，查詢第2頁的數據  

filter_by精確查詢

例如：返回名字等於wang的所有人

Student.query.filter_by(name='xiaoming').all()  

first()返回查詢到的第一個對象【first獲取一條數據,all獲取多條數據】

Student.query.first()  

all()返回查詢到的所有對象

Student.query.all()  

filter模糊查詢，返回名字結尾字符為g的所有數據。

Student.query.filter(Student.name.endswith('g')).all()  

get():參數為主鍵，如果主鍵不存在沒有返回內容

Student.query.get()  

邏輯非，返回名字不等於wang的所有數據

Student.query.filter(Student.name!='wang').all()  

not_ 相當於取反

from sqlalchemy import not_  Student.query.filter(not_(Student.name=='wang')).all()  

邏輯與，需要導入and，返回and()條件滿足的所有數據

from sqlalchemy import and_  Student.query.filter(and_(Student.name!='wang',Student.email.endswith('163.com'))).all()  

邏輯或，需要導入or_

from sqlalchemy import or_  Student.query.filter(or_(Student.name!='wang',Student.email.endswith('163.com'))).all()  

查詢數據後刪除

student = Student.query.first()  db.session.delete(student)  db.session.commit()  

更新數據

student = Student.query.first()  student.name = 'dong'  db.session.commit()  

關聯查詢

假設：老師和課程的關係是一對多的關係，一個老師可以授課多個課程，一個課程只由一個老師授課。

• 查詢老師授課的所有課程

#查詢講師表id為1的老師  teacher = Teacher.query.get(1)  #查詢當前老師的所有課程, 根據模型中關聯關係來查詢數據  print(teacher.courses)  

• 查詢課程所屬講師

course = Course.query.get(2)    print(course)    # 根據外鍵只能查詢到ID數值, SQLAlchemy不會幫我們把ID轉換成模型  print( course.teacher_id )    # 要獲取外鍵對應的模型數據,需要找到主鍵模型裏面的  db.relationship 裏面的 backref  print( course.teacher.name )  

數據庫遷移

• 在開發過程中，需要修改數據庫模型，而且還要在修改之後更新數據庫。最直接的方式就是刪除舊錶，但這樣會丟失數據。
• 更好的解決辦法是使用數據庫遷移框架，它可以追蹤數據庫模式的變化，然後把變動應用到數據庫中。
• 在Flask中可以使用Flask-Migrate擴展，來實現數據遷移。並且集成到Flask-Script中，所有操作通過命令就能完成。
• 為了導出數據庫遷移命令，Flask-Migrate提供了一個MigrateCommand類，可以附加到flask-script的manager對象上。

首先要在虛擬環境中安裝Flask-Migrate。

pip install flask-migrate  

代碼文件內容：

from flask import Flask  from config import Config  from flask_migrate import Migrate,MigrateCommand  from flask_script import Manager,Command    app = Flask(__name__,template_folder='templates')  app.config.from_object(Config)    manage = Manager(app)    """模型的創建"""  from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy  db = SQLAlchemy(app)        #第一個參數是Flask的實例，第二個參數是Sqlalchemy數據庫實例  migrate = Migrate(app,db)    #manager是Flask-Script的實例，這條語句在flask-Script中添加一個db命令  manage.add_command('db',MigrateCommand)    # 多對多的關係  # 關係表的聲明方式  achieve = db.Table('tb_achievement',      db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_student.id')),      db.Column('course_id', db.Integer, db.ForeignKey('tb_course.id'))  )      class Course(db.Model):      # 定義表名      __tablename__ = 'tb_course'      # 定義字段對象      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)      name = db.Column(db.String(64), unique=True)      price = db.Column(db.Numeric(6,2))      teacher_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('tb_teacher.id'))      students = db.relationship('Student', secondary=achieve, backref='courses', lazy='subquery')      # repr()方法類似於django的__str__，用於打印模型對象時顯示的字符串信息      def __repr__(self):          return 'Course:%s'% self.name    class Student(db.Model):      __tablename__ = 'tb_student'      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)      name = db.Column(db.String(64), unique=True)      email = db.Column(db.String(64),unique=True)      age = db.Column(db.SmallInteger,nullable=False)      sex = db.Column(db.Boolean,default=1)        def __repr__(self):          return 'Student:%s' % self.name    class Teacher(db.Model):      __tablename__ = 'tb_teacher'      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)      name = db.Column(db.String(64), unique=True)      # 課程與老師之間的多對一關聯      courses = db.relationship('Course', backref='teacher', lazy='subquery')        def __repr__(self):          return 'Teacher:%s' % self.name      @app.route("/")  def index():      return "ok"    if __name__ == '__main__':      manage.run()  

創建遷移版本倉庫

#這個命令會創建migrations文件夾，所有遷移文件都放在裏面。  python main.py db init  

創建遷移版本

• 自動創建遷移版本有兩個函數
  • upgrade()：函數把遷移中的改動應用到數據庫中。
  • downgrade()：函數則將改動刪除。
• 自動創建的遷移腳本會根據模型定義和數據庫當前狀態的差異，生成upgrade()和downgrade()函數的內容。
• 對比不一定完全正確，有可能會遺漏一些細節，需要進行檢查

python main.py db migrate -m 'initial migration'    # 這裡等同於django裏面的 makemigrations，生成遷移版本文件  

升級版本庫的版本

python main.py db upgrade  

降級版本庫的版本

python main.py db downgrade  

版本庫的歷史管理

可以根據history命令找到版本號,然後傳給downgrade命令:

python manage.py db history    輸出格式：<base> ->  版本號 (head), initial migration  

回滾到指定版本

python manage.py db downgrade # 默認返回上一個版本  python manage.py db downgrade 版本號   # 返回到指定版本號對應的版本  

數據遷移的步驟：

1. 初始化數據遷移的目錄  python manage.py db init    2. 數據庫的數據遷移版本初始化  python manage.py db migrate -m 'initial migration'    3. 升級版本[創建表/創建字段/修改字段]  python manage.py db upgrade    4. 降級版本[刪除表/刪除字段/恢復字段]  python manage.py db downgrade