【python】flask操作数据库工具SQLAlchemy,详细用法和应用实战

在这里插入图片描述

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨

🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈

🏆 作者简介:景天科技苑
🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。
🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi,flask等框架,linux,shell脚本等实操经验,网站搭建,面试宝典等分享。

所属的专栏:flask框架零基础,进阶应用实战教学
景天的主页:景天科技苑

文章目录

  • ORM
    • Flask-SQLAlchemy
    • 原生SQLAlchemy连接配置操作
    • 针对数据库的增删改查操作
      • 添加数据
      • 添加多条数据
      • 查询所有数据
      • 按条件查询
      • 更新一条数据
      • 更新多条数据
      • 删除一条数据
      • 删除多条数据
      • 执行原生sql语句
    • 总结

ORM

ORM 全拼Object-Relation Mapping,中文意为 对象-关系映射。主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。

ORM提供了一种面向对象操作数据库的方式给开发者。不需要编写原生SQL语句也能操作数据库,实现了业务代码与底层数据的解耦。

优点:

  • 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写SQL。
    • 对数据库的操作都转化成对类/对象的属性和方法的操作. 表字段—>对象属性, SQL关键字-> 操作方法
    • 不用编写各种数据库的原生sql语句,当然也可以编写原生SQL语句。
  • 实现了数据模型代码与数据库数据的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异。
    • 不再需要关注当前项目使用的是哪种数据库。
    • 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改业务代码.

缺点:

  • 相比较直接使用SQL语句操作数据库,ORM需要把操作转换成SQL语句,所以有性能损失.
  • 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成模型实例对象, 在映射过程中有性能损失.
  • 不同的ORM提供的操作不一样,增加了学习成本

flask与python原生操作数据库流程对比
在这里插入图片描述

Flask-SQLAlchemy

flask默认不提供数据库操作,也并没有提供ORM,所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。

SQLAlchemy是一个python语言编写的高性能的关系型数据库ORM框架,它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。

我们使用sqlalchemy 不需要调用sqlalchemy 本身这个模块,而是采用flask-sqlalchemy ,这是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展模块。(主要是简化了sqlalchemy初始化代码和分页操作等)

安装 flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

在这里插入图片描述

如果sqlalchemy连接的是 mysql /MariaDB数据库,需要安装 mysqldb 或pymysql驱动

pip install pymysql

原生SQLAlchemy连接配置操作

db.py,代码:

from sqlalchemy import create_engine   # 驱动引擎
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 数据库基类
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, Numeric, Text # 字段、整型
from sqlalchemy.orm import sessionmaker  # 连接会话#创建数据库连接引擎
engine = create_engine(# 连接数据库的URL,url里面是数据库类型+数据库驱动url="mysql+pymysql://root:Jin*******7!@10.10.0.52:3306/students?charset=utf8mb4",  # 如果底层驱动是pymysql# url="mysql://root:123@127.0.0.1:3306/students?charset=utf8mb4",    # 如果底层驱动是MysqlDBecho=True, # 当设置为True时会将orm语句转化为sql语句打印,一般debug的时候可用pool_size=8, # 连接池的大小,默认为5个,设置为0时表示连接无限制pool_recycle=60*30 # 设置时间以限制数据库多久没连接自动断开,单位是秒
)#创建会话连接
DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()# 创建数据基类
Model = declarative_base()

在这里插入图片描述

manage.py,代码:

import db
#声明的数据库类要继承我们创建的数据库基类
class Student(db.Model):#声明表名__tablename__ = "flask_student"#设置表中的字段,字段类型,约束等id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)name = db.Column(db.String(255))sex  = db.Column(db.Boolean)age  = db.Column(db.Integer)#如果表中有的字段是python中的关键字,则不能直接定义,需要用到别名转换class_name = db.Column("class", db.String(255),)description = db.Column(db.Text)is_delete = db.Column(db.Boolean, nullable=True, default=False)if __name__ == '__main__':# 如果没有提前声明模型中的数据表,则可以采用以下代码生成数据表,# 如果数据库中已经声明了有数据表,则不会继续生成db.Model.metadata.create_all(db.engine)

执行,可以看到执行的sql语句
在这里插入图片描述

查看数据库,有创建我们指定的表
在这里插入图片描述

看下表结构
在这里插入图片描述

针对数据库的增删改查操作

添加数据

# 添加一条数据
student = Student(name="zhangsan",class_name="301",sex=True,age=18,description="张三爱发明",is_delete = True
)
db.session.add(student)
db.session.commit()

在这里插入图片描述

数据库查看
在这里插入图片描述

添加多条数据

student_list = [Student(name="xiaohei", class_name="305", sex=False, age=18, description="美美的..",),Student(name="xiaobai", class_name="304", sex=True, age=18, description="美美的..",),Student(name="xiaohui", class_name="303", sex=False, age=18, description="美美的..",),
]db.session.add_all(student_list)
db.session.commit()

在这里插入图片描述

在数据库中查看
在这里插入图片描述

查询所有数据

data_list = db.session.query(Student).all()
print(data_list)
for data in data_list:print(data.name)

在这里插入图片描述

默认我们打印出来查询的是类对象,我们可以在模型类中通过__repr__方法,将类对象转化为我们自定义的格式化字符串

def __repr__(self):return f"<{self.name} {self.__class__.__name__}>"

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

根据ID查询一条数据,query里面的参数是我们创建的表类名,查询不到返回为None

ret = db.session.query(Student).get(1)
print(ret)
print(ret.name)
print(ret.class_name)

在这里插入图片描述

查询不存在的id,返回为None
在这里插入图片描述

所以,查询之前要做个判断
在这里插入图片描述

按条件查询

data_list = db.session.query(Student).filter(Student.sex==True, Student.class_name=='301').all()
print(data_list)
for data in data_list:print(data.sex, data.name)

在这里插入图片描述

更新一条数据

student = db.session.query(Student).get(35)
student.name = "小会"
db.session.commit()

在这里插入图片描述

查看数据库,可见id为3的记录名字已被修改
在这里插入图片描述

更新多条数据

db.session.query(Student).filter(Student.class_name=="305").update({Student.age:Student.age+1})
db.session.commit()

先看下更新之前,班级为305的学生的年龄都是18岁
在这里插入图片描述

执行之后
在这里插入图片描述

年龄被修改
在这里插入图片描述

删除一条数据

student = db.session.query(Student).get(3)
db.session.delete(student)
db.session.commit()

在这里插入图片描述

id为3的数据被删除
在这里插入图片描述

删除多条数据

db.session.query(Student).filter(Student.class_name == "304").delete()
db.session.commit()

删除之前,我们先添加些数据
在这里插入图片描述

执行删除
在这里插入图片描述

可见班级为304的数据已被删除
在这里插入图片描述

执行原生sql语句

# 原生SQL语句
# 读
cursor = db.session.execute('select * from flask_student;')
#一条
data = cursor.fetchone()
print(data)

此时,会报如下错误
在这里插入图片描述

出错原因:是因为因为安装的python包依赖sqlalchmy版本不一致造成的

我的代码原来是这样的db.session.execute(“select * from flask_student”)把他改成

db.session.execute(text(“select * from flask_student”))这样,然后记得导入from sqlalchemy.sql import text。就可以了。

最新用法

# 原生SQL语句
from sqlalchemy.sql import text
# 读
cursor = db.session.execute(text('select * from flask_student'))
#一条
data = cursor.fetchone()
print(data)

在这里插入图片描述

#获取多条

data_list = cursor.fetchall()
print(data_list)

在这里插入图片描述

写[添加、删除、修改]

sql ='insert into flask_student(name, class, age, sex, description,is_delete) values(:name, :class, :age, :sex, :description, :is_delete)'
cursor = db.session.execute(text(sql),params={"name": "jintian","class": "307","age": 19,"sex": 0,"description": ".....","is_delete":False})
db.session.commit()
print(cursor.lastrowid)  # 获取最后添加的主键ID

在这里插入图片描述

数据库查看

在这里插入图片描述

总结

本文详述了python中的SQLAlchemy操作mysql数据库的详细用法,后续在我们在flask中操作数据库就借助这个工具,非常实用,感兴趣的朋友可以一键三连,flask的高阶用法持续更新中!!!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://xiahunao.cn/news/2960288.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系瞎胡闹网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

操作系统—实现可变式分区分配算法

文章目录 实现可变式分区分配算法1.实验环境2.如何在xv6中实现分区分配算法&#xff1f;(1).xv6的内存管理机制(2).实现思路 3.最佳适应算法(1).基本思路(2).步骤(3).测试&Debug 总结参考资料 实现可变式分区分配算法 1.实验环境 因为这一次的实验仍然是在xv6中进行&#…

Adobe AE(After Effects)2021下载地址及安装教程

Adobe After Effects是一款专业级别的视觉效果和动态图形处理软件&#xff0c;由Adobe Systems开发。它被广泛用于电影、电视节目、广告和其他多媒体项目的制作。 After Effects提供了强大的合成和特效功能&#xff0c;可以让用户创建出令人惊艳的动态图形和视觉效果。用户可以…

vue的就地更新与v-for的key属性

vue的就地更新 Vue中的就地更新到底是怎么回事&#xff0c;为什么会存在就地更新的现象&#xff1f; 注意下面的例子&#xff0c;使用v-for指令时&#xff0c;没有绑定key值&#xff0c;才有就地更新的现象&#xff0c;因为Vue默认按照就地更新的策略来更新v-for渲染的元素列表…

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于用户生产场景辨识的电压暂降经济损失评估》

本专栏栏目提供文章与程序复现思路&#xff0c;具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源…

十大远程控制软件排名

远程控制软件在现代计算环境中扮演着至关重要的角色&#xff0c;它们使得用户能够轻松地访问和管理远程计算机或设备。随着技术的不断进步&#xff0c;市场上涌现出许多优秀的远程控制工具。以下是对当前市场上十大远程控制软件的简要排名和介绍&#xff0c;以帮助您选择最适合…

Go Plugin:动态模块的加载与问题解析_go语言加载动态库的工具(1)

先自我介绍一下&#xff0c;小编浙江大学毕业&#xff0c;去过华为、字节跳动等大厂&#xff0c;目前阿里P7 深知大多数程序员&#xff0c;想要提升技能&#xff0c;往往是自己摸索成长&#xff0c;但自己不成体系的自学效果低效又漫长&#xff0c;而且极易碰到天花板技术停滞…

Linux环境如何端口映射?

在网络通信中&#xff0c;端口映射是一项重要的技术&#xff0c;在Linux系统中广泛应用。它的主要作用是实现不同网络设备之间的通信&#xff0c;使得远程访问成为可能。本文将介绍Linux端口映射的基本原理和应用场景&#xff0c;并重点介绍了一种名为【天联】的组网优势。 端口…

第47期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区&#xff0c;集成了生成预训练Transformer&#xff08;GPT&#xff09;、人工智能生成内容&#xff08;AIGC&#xff09;以及大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;等安全领域应用的知识。在这里&#xff0c;您可以找…

操作系统—GCC与编译全流程

文章目录 GCC与编译全流程1.GCC是什么&#xff1f;2.编译全流程(1).GCC到底做了哪些事情&#xff1f;(2).预处理I.预处理会做什么II.预处理器主要包含什么&#xff1f;III.宏的一些魔法 (3).编译I.基本流程II.编译优化III.一点例子 (4).汇编(5).链接(6).说到这里&#xff0c;为…

AIGC实战——VQ-GAN(Vector Quantized Generative Adversarial Network)

AIGC实战——VQ-GAN 0. 前言1. VQ-GAN2. ViT VQ-GAN小结系列链接 0. 前言 本节中&#xff0c;我们将介绍 VQ-GAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network) 和 ViT VQ-GAN&#xff0c;它们融合了变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE)、Transformer 和生成对…

免费的 ChatGPT、GPTs、AI绘画(国内版)

&#x1f525;博客主页&#xff1a;白云如幻❤️感谢大家点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍️ ChatGPT3.5、GPT4.0、GPTs、AI绘画相信对大家应该不感到陌生吧&#xff1f;简单来说&#xff0c;GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能&#xff0c;会根据用户的要求生成多种内容甚…

Oracle 正则,开窗,行列转换

1.开窗函数 基本上在查询结果上添加窗口列 1.1 聚合函数开窗 基本格式: ..... 函数() over([partition by 分组列,...][order by 排序列 desc|asc][定位框架]) 1&#xff0c;partition by 字段 相当于group by 字段 起到分组作用2&#xff0c;order by 字段 即根据某个字段…

客诉技术架构:构建客户满意的数字化支持系统

随着数字化时代的到来&#xff0c;客户体验已经成为企业竞争的关键因素之一。而客诉技术架构作为支持客户服务和解决问题的关键系统&#xff0c;对于企业提升客户满意度和品牌声誉具有重要意义。本文将深入探讨客诉技术架构的重要性、关键要素以及如何构建一个有效的客户支持系…

女上司问我:误删除PG百万条数据,可以闪回吗?

作者&#xff1a;IT邦德 中国DBA联盟(ACDU)成员&#xff0c;10余年DBA工作经验 擅长主流数据Oracle、MySQL、PG、openGauss运维 备份恢复&#xff0c;安装迁移&#xff0c;性能优化、故障应急处理等可提供技术业务&#xff1a; 1.DB故障处理/疑难杂症远程支援 2.Mysql/PG/Oracl…

vagrant 安装虚拟机,docker, k8s

第一步&#xff1a;安装虚拟机 1、安装 vagrant 本机是 mac, 但是这一步不影响&#xff0c;找对应操作系统的安装方式就行了。 vagrant 下载地址 brew install vagrant 2、下载 VirtualBox 虚拟机 VirtualBox 下载地址 找到对应系统下载&#xff0c;安装就可以。 尽量把…

【Rust日报】2024-04-15 拯救地球,请使用Rust编程

拯救地球&#xff0c;请使用Rust编程 本文讨论了如何通过在Rust编程语言中编码&#xff0c;可以更有效地利用现有资源以帮助保护我们的星球。 通过在实际项目中将PHP应用重写为Rust&#xff0c;作者体验到了Rust不仅在维护性、开发效率和错误减少方面有优势&#xff0c;还在性能…

「51媒体」媒体邀约新闻稿件发布应该如何筛选媒体?

传媒如春雨&#xff0c;润物细无声&#xff0c;大家好&#xff0c;我是51媒体网胡老师。 在媒体邀约新闻稿件发布的过程中&#xff0c;筛选媒体是一个至关重要的环节。我们需要考虑以下因素&#xff1a; 目标受众匹配度&#xff1a;首先&#xff0c;需要明确新闻稿件的目标受众…

汉字编码实验

Logisim的简介和安装 首先要知道什么是logisim? Logisim是一种用于数字电路设计和模拟的开源工具&#xff0c;Logisim在2014年10月11日无限期暂停。因它足够简单&#xff0c;可以帮助学习逻辑电路相关的基本概念而闻名。Logisim被世界各地大学的学生在课程中使用。 Logisim的…

屏幕录制软件Bandicam

一、软件特点 1. 屏幕录制功能Bandicam可以录制各种屏幕活动&#xff0c;包括软件操作、网络教学、在线视频等。它支持高清录制&#xff0c;确保录制内容的质量较高而文件大小相对较小。 2. 游戏录制能力该软件特别适用于游戏录制&#xff0c;支持2D和3D游戏视频的录制&#x…

【AIGC】AIGC在虚拟数字人中的应用:塑造未来互动体验的革新力量

&#x1f680; &#x1f680; &#x1f680;随着科技的快速发展&#xff0c;AIGC已经成为引领未来的重要力量。其中&#xff0c;AIGC在虚拟数字人领域的应用更是引起了广泛关注。虚拟数字人作为一种先进的数字化表达形式&#xff0c;结合了3D建模、动画技术、人工智能等多种先进…