数据库基本操作

• 在Flak-SQLAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理。

会话用db.session表示。在准备把数据写入数据库前，需要先将数据添加到会话中然后调用commit()方法提交会话。

• 在Flask-SQLAlchemy中，查询操作是通过query对象操作数据。

最基本的查询时返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。

定义模型类

一般实际工作中我们会把模型创建到单独的文件中，学习阶段我们先将模型类写在main.py文件中。

from flask import Flask
from config import Config

app = Flask(__name__,template_folder='templates')
app.config.from_object(Config)


"""模型的创建"""
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)

class Course(db.Model):
    # 定义表名
    __tablename__ = 'tb_course'
    # 定义字段对象
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    price = db.Column(db.Numeric(6,2))
    # repr()方法类似于django的__str__，用于打印模型对象时显示的字符串信息
    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()

模型之间的关联

一对多

class Course(db.Model):
    ...
    teacher_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('tb_teacher.id'))

class Teacher(db.Model):
    ...
    # 课程与老师之间的关联
    courses = db.relationship('Course', backref='teacher', lazy='subquery')
    ...

• 其中relationship描述了Course和Teacher的关系。第一个参数为对应参照的类“Course”
• 第二个参数backref为Teacher申明新属性的方法
• 第三个参数lazy决定了什么时候SQLAlchemy从数据库中加载数据

如果设置为子查询方式(subquery)，则会在加载完Teacher对象后，就立即加载与其关联的对象，这样会让总查询数量减少，但是如果返回的条目数量很多，就会比较慢。
设置为subquery的话，teacher.courses返回所有当前老师关联的课程列表
另外，也可以设置为动态方式(dynamic)，这样关联对象会在被使用的时候再进行加载，并且在返回前进行过滤，如果返回的对象数很多，或者未来会变得很多，那最好采用这种方式。
设置为dynamic的话，Teacher.courses返回查询对象，并没有做真正的查询，可以利用查询对象做其他逻辑，比如先排序在返回结果。

多对多

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查询过滤器

过滤器	说明
filter()	把过滤器添加到原查询上，返回一个新查询
filter_by()	把等值过滤器添加到原查询上，返回一个新查询
limit()	使用指定的值限定原查询返回的结果
offset()	偏移原查询返回的结果，返回一个新查询
order_by()	根据指定条件对原查询结果进行排序，返回一个新查询
group_by()	根据指定条件对原查询结果进行分组，返回一个新查询

常用的SQLAlchemy查询结果的方法

方法	说明
all()	以列表形式返回查询的所有结果
first()	返回查询的第一个结果，如果未查到，返回None
first_or_404()	返回查询的第一个结果，如果未查到，返回404
get()	返回指定主键对应的行，如不存在，返回None
get_or_404()	返回指定主键对应的行，如不存在，返回404
count()	返回查询结果的数量
paginate()	返回一个Paginate对象，它包含指定范围内的结果

创建和删除表

创建表

db.create_all()  # 注意，create_all()方法执行的时候，需要放在模型的后面
# 上面这段语句，后面我们需要转移代码到flask-script的自定义命令中。
# 执行了一次以后，需要注释掉。

删除表

db.drop_all()

数据操作

添加一条数据

student1 = Student(name='xiaoming')
db.session.add(student1)
db.session.commit()
#再次插入一条数据
student2 = Role(name='xiaohong')
db.session.add(student2)
db.session.commit()

一次插入多条数据

st1 = Student(name='wang',email='wang@163.com',age=22)
st2 = Student(name='zhang',email='zhang@189.com',age=22)
st3 = Student(name='chen',email='chen@126.com',age=22)
st4 = Student(name='zhou',email='zhou@163.com',age=22)
st5 = Student(name='tang',email='tang@163.com',age=22)
st6 = Student(name='wu',email='wu@gmail.com',age=22)
st7 = Student(name='qian',email='qian@gmail.com',age=22)
st8 = Student(name='liu',email='liu@163.com',age=22)
st9 = Student(name='li',email='li@163.com',age=22)
st10 = Student(name='sun',email='sun@163.com',age=22)
db.session.add_all([st1,st2,st3,st4,st5,st6,st7,st8,st9,st10])
db.session.commit()

查询所有学生数据

查询有多少个学生

查询第1个学生

查询id为4的学生[3种方式]

查询名字结尾字符为g的所有学生数据[开始/包含]

查询名字不等于wang的所有学生数据[2种方式]

查询名字和邮箱都以 li 开头的所有数据[2种方式]

查询age是 18 或者 `email` 以 `163.com` 结尾的所有学生

查询id为 [1, 3, 5, 7, 9] 的用户列表

查询name为liu的学生数据

查询所有学生数据，并以年龄排序

分页查询，每页3个，查询第2页的数据

filter_by精确查询

例如：返回名字等于wang的所有人

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

first()返回查询到的第一个对象【first获取一条数据,all获取多条数据】

Student.query.first()

all()返回查询到的所有对象

Student.query.all()

filter模糊查询，返回名字结尾字符为g的所有数据。

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

get():参数为主键，如果主键不存在没有返回内容

Student.query.get()

逻辑非，返回名字不等于wang的所有数据

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

not_ 相当于取反

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

逻辑与，需要导入and，返回and()条件满足的所有数据

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

逻辑或，需要导入or_

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

查询数据后删除

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

更新数据

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

关联查询

假设：老师和课程的关系是一对多的关系，一个老师可以授课多个课程，一个课程只由一个老师授课。

• 查询老师授课的所有课程

#查询讲师表id为1的老师
teacher = Teacher.query.get(1)
#查询当前老师的所有课程, 根据模型中关联关系来查询数据
print(teacher.courses)

• 查询课程所属讲师

course = Course.query.get(2)

print(course)

# 根据外键只能查询到ID数值, SQLAlchemy不会帮我们把ID转换成模型
print( course.teacher_id )

# 要获取外键对应的模型数据,需要找到主键模型里面的  db.relationship 里面的 backref
print( course.teacher.name )

数据库迁移

• 在开发过程中，需要修改数据库模型，而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表，但这样会丢失数据。
• 更好的解决办法是使用数据库迁移框架，它可以追踪数据库模式的变化，然后把变动应用到数据库中。
• 在Flask中可以使用Flask-Migrate扩展，来实现数据迁移。并且集成到Flask-Script中，所有操作通过命令就能完成。
• 为了导出数据库迁移命令，Flask-Migrate提供了一个MigrateCommand类，可以附加到flask-script的manager对象上。

首先要在虚拟环境中安装Flask-Migrate。

pip install flask-migrate

代码文件内容：

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)

"""模型的创建"""
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)



#第一个参数是Flask的实例，第二个参数是Sqlalchemy数据库实例
migrate = Migrate(app,db)

#manager是Flask-Script的实例，这条语句在flask-Script中添加一个db命令
manage.add_command('db',MigrateCommand)

# 多对多的关系
# 关系表的声明方式
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):
    # 定义表名
    __tablename__ = 'tb_course'
    # 定义字段对象
    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()方法类似于django的__str__，用于打印模型对象时显示的字符串信息
    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)
    # 课程与老师之间的多对一关联
    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()

创建迁移版本仓库

#这个命令会创建migrations文件夹，所有迁移文件都放在里面。
python main.py db init

创建迁移版本

• 自动创建迁移版本有两个函数
  • upgrade()：函数把迁移中的改动应用到数据库中。
  • downgrade()：函数则将改动删除。
• 自动创建的迁移脚本会根据模型定义和数据库当前状态的差异，生成upgrade()和downgrade()函数的内容。
• 对比不一定完全正确，有可能会遗漏一些细节，需要进行检查

python main.py db migrate -m 'initial migration'

# 这里等同于django里面的 makemigrations，生成迁移版本文件

升级版本库的版本

python main.py db upgrade 

降级版本库的版本

python main.py db downgrade

版本库的历史管理

可以根据history命令找到版本号,然后传给downgrade命令:

python manage.py db history

输出格式：<base> ->  版本号 (head), initial migration

回滚到指定版本

python manage.py db downgrade # 默认返回上一个版本
python manage.py db downgrade 版本号   # 返回到指定版本号对应的版本

数据迁移的步骤：

1. 初始化数据迁移的目录
python manage.py db init

2. 数据库的数据迁移版本初始化
python manage.py db migrate -m 'initial migration'

3. 升级版本[创建表/创建字段/修改字段]
python manage.py db upgrade 

4. 降级版本[删除表/删除字段/恢复字段]
python manage.py db downgrade

模块推荐

文档: https://faker.readthedocs.io/en/master/locales/zh_CN.html

github: https://github.com/joke2k/faker