前言
说到面向对象，大家都不陌生。关系型数据库也是后端日常用来存储数据的，但数据库是关系型的，因此，ORM通过对象模型和数据库的关系模型之间建立映射，我们就能像操作对象一样来操作数据库。 ORM的优点主要是面向对象编程，不需写原生SQL，用操作对象的方式访问数据。当然，缺点就是当遇到复杂的操作时，ORM就不那么好写了，还有就是加了一层映射，执行效率低于原生sql。不过，对于大部分项目来说，这些缺点都是可以接受的。牺牲的性能可以接受；有复杂操作时，实现就用原生SQL，ORM执行罢了。
flask sqlalchemy的配置使用
在python中，常用的ORM工具就是sqlalchemy了。下面就以一个简单的flask例子来说明吧。
首先，写一个最简单的flask项目，代码如下：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def orm_test():
return "hello"接下来我们导入ORM配置，添加如下代码：
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
def orm_config():
url = "mysql mysqlconnector://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{db_name}?charset=utf8"
orm_conf = {
'SQLALCHEMY_DATABASE_URI': url
}
return orm_conf
# ORM 设置
app.config.from_mapping(orm_config)
db = SQLAlchemy(app)这样我们就将ORM配置OK了。
- 然后我们新增一个表table1的model
# model表名
class Table1(db.Model):
# 表名
__tablename__ = "table1"
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
col = db.Column(db.String(64), nullable=False, unique=True, comment='字段释义')以上配置这是在数据源只有一个库的时候，但很多时候我们还需要访问别的库，这时需要在ORM配置和model上做一些设置。
ORM配置中需要用到SQLALCHEMY_BINDS来添加数据库， model中__bind_key__来指定数据库了。
具体修改如下：
修改ORM配置：
def orm_config():
url = "mysql mysqlconnector://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{db_name}?charset=utf8"
# 指定的别库
other_url = "mysql mysqlconnector://{user1}:{pwd1}@{host1}:{port1}/{db_name1}?charset=utf8"
orm_conf = {
'SQLALCHEMY_DATABASE_URI': url,
# 添加别库
"SQLALCHEMY_BINDS":{
"other_db":other_url
},
}
return orm_conf表model指定库：
class Table2(db.Model):
# 指定别库
__bind_key__ = 'other_db'
__tablename__ = "table2"
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
col = db.Column(db.String(64), nullable=False, unique=True, comment='字段释义')最后，我们在接口中使用下ORM。
@app.route('/')
def orm_test():
# 查询table1数据
rows = Table1.query.filter(Table1.id<5)
res = []
for row in rows:
dict = {
"id": row.id,
"col": row.col
}
res.append(dict)
return "hhh"当我们遇到复杂操作，不知道ORM语法该怎么写时，还可以直接用原生sql ORM session execute的方式执行，示例如下：
sql = "select count(*) as cnt from table1 group by col" rows = db.session.execute(sql)
以上例子我们是查询table1表的id<5的数据。
完整代码如下：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
def orm_config():
url = "mysql mysqlconnector://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{db_name}?charset=utf8"
other_url = "mysql mysqlconnector://{user1}:{pwd1}@{host1}:{port1}/{db_name1}?charset=utf8"
orm_conf = {
'SQLALCHEMY_DATABASE_URI': url,
"SQLALCHEMY_BINDS":{
"other_db":other_url
},
}
return orm_conf
# ORM 设置
app.config.from_mapping(orm_config)
db = SQLAlchemy(app)
# model表名
class Table1(db.Model):
# 表名
__tablename__ = "table1"
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
col = db.Column(db.String(64), nullable=False, unique=True, comment='字段释义')
class Table2(db.Model):
# 指定库
__bind_key__ = 'other_db'
__tablename__ = "table2"
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
col = db.Column(db.String(64), nullable=False, unique=True, comment='字段释义')
@app.route('/')
def orm_test():
# 查询table1数据
rows = Table1.query.filter(Table1.id<5)
res = []
for row in rows:
dict = {
"id": row.id,
"col": row.col
}
res.append(dict)
return "hhh"
if __name__ =="__main__":
app.run()sqlalchemy的增删改查
刚开始接触sqlalchemy时，对于语法不熟悉，写代码也是比较痛苦的。这里总结下sqlalchemy常用的语法吧。
查询数据
# 查询id<5的数据
q = Table1.query.filter(Table1.id<5)
# 查询过滤用 and、or
from sqlalchemy import and_, or_
q = Table1.query.filter(and_(Table1.id<5, Table1.col=='掘金'))
q = Table1.query.filter(or_(Table1.id<5, Table1.col=='掘金'))
# 查询过滤用in(语法：model.{字段名}.in_({列表}))
q = Table1.query.filter(Table1.id.in_([1,2,3]))
# 连表查询
q = Table1.query.join(Table2, Table2.id==Table1.id) \
.filter(Table1.id<5)
# 解析数据
res = {'data': [dict(i) for i in q]}
# 查询数据count
count = q.count()增加数据
row = Table1(id=1, col='掘金') db.session.add(row) db.seesion.commit()
修改数据
row = Table1.query.filter(Table1.id<5)
update_data = {"col": "掘金"}
row.update(update_data)
db.session.commit()删除数据
row = Table1.query.filter(Table1.id<5) row.delete() db.session.commit()
备注： 增删改都要commit()
总结
我们在工程代码中使用sqlalchemy时，在配置时记得根据实际情况添加相关配置参数，比如连接池的数量、自动回收连接的秒数等等。
到此这篇关于Python flask sqlalchemy的简单使用及常用操作的文章就介绍到这了,更多相关Python flask sqlalchemy内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！