Flask数据库
一、Flask数据库
ORM
对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将面向对象语言程序中的对象自动持久化到关系数据库中
一种设计思想，以面向对象形式操作数据库，将增删改查包装成了方法，不用sql语句(自动生成sql语句)，可以根据实体类的映射创建表
Flask-sqlalchemy
SQLAlchemy是Python开发的一个实现了ORM思想的模块，将Python面向对象的类映射为数据库的表，通过映射关系来完成数据库的操作，降低数据库操作的难度和繁琐程度
Flask-SQLAlchemy 是一个为 Flask应用增加 SQLAlchemy支持的扩展。它致力于简化在 Flask中SQLAlchemy 的使用，提供了有用的默认值和额外的API来更简单地完成常见任务
安装flask-sqlalchemy
pip install flask-sqlalchemy
简单使用
链接sqlite数据库
这是一个文件型数据库，用于微小型测试项目，正式项目使用mysql
将生成是sqlalchemy文件拖到dabase面板中就可以打开了
注意：点击Test Connectction，下载 Driver Files
# 导入包
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import os
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
# 创建flask的实例
app = Flask(__name__)
# 获取项目所在目录的绝对路径
BASE_DIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
# 配置sqlite数据库的URI
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///" + os.path.join(BASE_DIR, "db.sqlite")
# 配置Mysql数据库的URL
# app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:/oa"
# 配置动态追踪修改设置
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
# 查看映射的sql语句
app.config["SQLALCHEMY_ECHO"] = True
# 创建sqlalchemy的核心对象
db = SQLAlchemy(app)
class Person(db.Model):
id = db.Column(db.INT, primary_key=True, autoincrement=True)
username = db.Column(db.VARCHAR(100))
# 同步数据库，如果表已经创建，忽略
db.create_all()链接 Mysql 数据库
链接mysql数据库
(1) 需要安装依赖pymysql
pip install pymysql
(2) 数据库中创建一个数据库
create database oa default charset=utf8;
(3) 使用flask-sqlalchemy连接mysql数据库
mysql://root:/oa
mysql://用户名:密码@主机ip/数据库名
(4) 运行项目
执行create_all方法能将创建的模型类同步到表结构
注意：create_all方法只能够将新创建的模型同步表结构，如果模型修改或者删除，create_all不会同步
字段和属性
__ tablename __：定义表的名称
字段的类型
| 类型 | 描述 |
|---|---|
| Integer | 整型 |
| Float | 浮点型整型 |
| Date | 时间类型年月日 |
| DateTime | 时间类型 年月日时分秒 |
| Text | 长文本 |
| String | 变长字符串 |
?
常见字段属性
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| primary_key | 主键 |
| unique | 键值唯一性 |
| index | 索引 |
| nullable | 空值 |
| default | 默认值 |
三、数据库建模
数据库学习难度不在基本语句，增删改查。对于开发来说，数据建模时相当有挑战性的，所谓的数据库建模：就是用数据库来描述业务逻辑，一个好的数据库模型代表整个网站成功一半，反之，如果数据库设计出了问题，项目多半不会成功
建模需要描述的内容
? 业务主体：就是在这个网站当中的对象
? 主体关系：对象之间的联系
比如 : OA系统
? 需要有员工数据表
? 需要有职位数据表
? 需要有部门数据表
? 首先使用字段来描述 员工，职位，部门
? 其次需要使用字段描述：
? 员工和职位是 多对一关系
? 部门和职位是 一对多关系
四、目录优化
当前所有的内容，包括视图、链接数据库及模型部分都在同一个文件中。这种单文件编程显示是不合理的，我们在学习如何链接数据库及模型中的常用属性后，要将模型放在项目中，首先优化我们的目录结构，将视图，配置信息，模型分别独立出来
app.py项目初始化，配置文件
modles.py模型文件
viwes.py视图文件
mian.py项目控制文件
五、flask-sqlalchemy操作
单表操作
(1) 增加单条数据
@app.route("/add/person") def add_person(): """新增""" # 创建对象 p = Person( username="小王", password="123456" ) # 增加 db.session.add(p) # 提交，增删改需要提交才会生效 db.session.commit() return "add_person"(2) 增加多条数据
@app.route("/add/person") def add_person(): """新增""" # 创建对象 p = Person( username="小王", password="123456" ) p2 = Person( username="小赵", password="123456" ) # 增加 db.session.add_all([p,p2]) # 提交，增删改需要提交才会生效 db.session.commit() return "add_person"(3) 查询
方法 说明 例子 all 查询符合条件的所有内容，返回值为列表，没有值返回空列表 查询当前所有员工person_list = Person.query.all() get 通过id进行查找，返回值为对象，没有值返回None 查id为288的员工person= Person.query.get(288) filter 过滤筛选 ##查所有男生 person_list = Person.query.filter_by(gender = "男") filter_by 过滤筛选 #查所有年龄大于21岁的男同事 person_list = Person.query.filter(Person.age > 21,Person.gender=="男") like 模糊查询% 匹配0个或者多个_ 匹配一个 # 查所有年龄大于21岁的吴姓男同事 person_list = Person.query.filter( Person.age > 21, Person.gender=="男", Person.nickname.like("吴%") ) limit 返回的数据的条数 # 查10位年龄大于21岁的男同事 person_list = Person.query.filter( Person.age > 21, Person.gender=="男" ).limit(10) offset 查询起始位置，以下标进行偏移 # 从第二十个开始，查询10位年龄大于21岁的男同事 person_list = Person.query.filter( Person.age > 21, Person.gender=="男" ).limit(10).offset(20) order_by 排序 # 按照年龄排序，查询所有吴姓男同事,正序 person_list = Person.query.filter( Person.gender=="男", Person.nickname.like("吴%") ).order_by(Person.age) max min count sum avg 聚合查询 #查询所有吴姓男生的个数from sqlalchemy import func result = db.session.query(func.count(Person.id) ).filter(Person.gender == "男",Person.nickname.like("吴%")).all() group_by 分组 #分组查询 from sqlalchemy import func #查询男女个数 result = db.session.query( Person.gender, func.count(Person.id) ).group_by(Person.gender).all() #查询年龄个数 result = db.session.query( Person.age, func.count(Person.id) ).group_by(Person.age).all() print(result) and_or_not_ 逻辑查询 导入from sqlalchemy import and_,or_,not_ # 查询所有吴姓男生 person_list = Person.query.filter( Person.gender"男", Person.nickname.like("吴%") ) #查询所有吴姓同事或者男同事 person_list = Person.query.filter( or_( Person.gender"男", Person.nickname.like("吴%") ) ) (4)修改
@app.route("/update") def update(): """修改""" # 查询 person = Person.query.get(1) if person: # 修改 person.password = 33 # 提交，增删改需要提交才会生效 db.session.commit() return "update"(5) 删除
@app.route("/delete") def delete(): """修改""" # 查询 person = Person.query.get(1) if person: # 删除 db.session.delete(person) # 提交，增删改需要提交才会生效 db.session.commit() return "delete"
封装
(1) 每个模型都要创建一个id字段，基于面向对象的思想，将冗余的代码封装到一个父类
(2) 所有的模型都需要增删改方法
class Base(db.Model): """基类""" # 作为父类被继承，不会被创建成表（抽象） __abstract__ = True id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # id def save(self): db.session.add(self) db.session.commit() def delete(self): db.session.delete(self) db.session.commit() def update(self): db.session.commit()
六、flask-sqlalchemy 关系
我们已经了解如何进行数据库的搭建和基本的增删改查，但是在数据库建模的过程当中，不止有基于业务主体描述数据库模型，还有关系模型，常用的关系有以下两种
1、一对多关系
例如：职位和员工是一对多关系，一个员工可以有一个职位，一个职位可以对应多个员工
在数据库当中，通常采用外键来进行一对多约束。使用foreign-key就可以达成外键
（1）模型搭建
在多表当中创建一个字段，定义为int类型，用来存储一表的id,一表表名小写
position_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey("position.id"))
在一表当中，创建字段反向映射向多表。backref是在多表当中操作一表数据的字段。
persons = db.relationship("Person", backref="position")
relationship：只是单纯的表现了两个模型类之间的关系，并不会体现在数据库的表结构中，只是为了在进行一对多的查询中更加的方便使用。在本例中：persons 用来一表反查多表、Person多表类名、backref 是多表查询一表的对应数据的字段
注：一对一关系只需要增加列表项： uselist=Flase 即可
2、多对多关系
在OA项目中，还有权限管理
首先主任有查看部门考勤和组织部门会议的权限
经理具有查看部门考勤，组织部门会议，招聘员工，开除员工的权限
表一：描述职位，例如：职位名称，职位等级
表二：描述权限，例如：权限名称
表一和表二是多对多的关系，一个职位可以有多种权限，一种权限可以给多个职位