flask_sqlalchemy 数据表定义要求定义每个字段的名称 flask sqlalchemy mysql

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mob64ca14005461 2024-03-19 09:49:09

文章标签 flask flask-sqlalchemy mysql 数据库加载数据 文章分类 机器学习人工智能

ORM（object relationship model）是我们在开发当中必定会用到的一项数据库操作技术，他是我们脱离了繁琐的原生SQL语句，极大的简化了我们开发的难度，使用flask在开发中我们一般使用sqlalchemy作为ORM。
python中想要使用SQLAlchemy需要安装：pip install SQLAlchemy，但在flask中我们可以使用flask封装的SQLAlchemy：flask-SQLAlchemy，pip install flask-SQLAlchemy。
安装完成之后连接mysql数据库：

from fask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)
# 配置数据库路径 mysql://user:password@host:port/database
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:123@localhost:9508/flask_test"
#必须设置成 True (默认为None)，Flask-SQLAlchemy 将会追踪对象的修改并且发送信号。这需要额外的内存。
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
# 还有一些其他的配置项，可阅读：http://www.pythondoc.com/flask-sqlalchemy/config.html

现在我们就可以继承db.Model来创建数据表了：

class BaseModel(db.Model):
    __abstract__ = True # 抽象类，可以将其他数据表中的公共字段存放在这个类中，然后继承该类
    id =db.Column(db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True)

Article_Tag =db.Table(
    "acticle_tag",
    db.Column("id",db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True),
    db.Column("article_id",db.Integer,db.ForeignKey("article.id")),
    db.Column("tag_id",db.Integer,db.ForeignKey("tag.id"))
) # 创建多对多表

class Article(BaseModel):
    __tablename__ = "article"
    title = db.Column(db.String(20))
    author_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey("user.id"))
    tag = db.relationship(
        "Tag", # 定义关联的数据表，正向查询时使用“tag”进行查询
        secondary=Article_Tag, # 多对多关系中关联的中间表
        lazy="dynamic", # 指定sqlalchemy数据库何时加载数据
        backref=db.backref("article",lazy="dynamic") # 指定反向查询时使用的名称和何时加载数据
    )

class Tag(BaseModel):
    __tablename__ = "tag"
    name = db.Column(db.String(20))

class User(BaseModel):
    __tablename__ = "user"
    username = db.Column(db.String(10))
    phone = db.Column(db.String(11))
    article = db.relationship(
        "Article",
        backref = "Author"
    )

db.create_all() # 在数据库中生成数据表
#db.drop_all() 删除数据库中的数据表

想要更改数据表时只能使用drop_all()和create_all()，在实际工作中是非常的不方便的，想要和django中的ORM一样实现数据库迁移需要使用到flask-script和flask-migrate两个包，具体操作可参考：。
SQLAlchemy中Column常用参数：
default：默认值
nullable：是否为空
primary_key：主键
unique：是否唯一
autoincrement：是否自增
onupdate：更新时执行
name：数据库映射后的属性
SQLAlchemy常用数据类型：
Integer：整形，映射到数据库中是int类型。
Float：浮点类型，映射到数据库中是float类型。他占据的32位。
Double：双精度浮点类型，映射到数据库中是double类型，占据64位。
String：可变字符类型，映射到数据库中是varchar类型.
Boolean：布尔类型，映射到数据库中的是tinyint类型。
DECIMAL：定点类型。是专门为了解决浮点类型精度丢失的问题的。在存储钱相关的字段的时候建议大家都使用这个数据类型。并且这个类型使用的时候需要传递两个参数，第一个参数是用来标记这个字段总能能存储多少个数字，第二个参数表示小数点后有多少位。
Enum：枚举类型。指定某个字段只能是枚举中指定的几个值，不能为其他值。在ORM模型中，使用Enum来作为枚举
Date：存储时间，只能存储年月日。映射到数据库中是date类型。在Python代码中，可以使用datetime.date来指定
DateTime：存储时间，可以存储年月日时分秒毫秒等。映射到数据库中也是datetime类型。在Python代码中，可以使用datetime.datetime来指定。示例代码如下：
Time：存储时间，可以存储时分秒。映射到数据库中也是time类型。在Python代码中，可以使用datetime.time来至此那个。
Text：存储长字符串。一般可以存储6W多个字符。如果超出了这个范围，可以使用LONGTEXT类型。映射到数据库中就是text类型。
LONGTEXT：长文本类型，映射到数据库中是longtext类型。
在一对一、一对多或者多对多关系中我们可以定义db.relationship()使关联查询时更加方便，relationship中常用参数：
backref：在关系的另一个模型中添加的反向引用，即反向查询时使用的名称。
primaryjoin：明确指定两个模型之间使用的联结条件，只在模棱两可的关系中需要指定。
foreign_keys：接收一个列表，大多数情况下, db.relationship() 都能自行找到关系中的外键, 但有时却无法决定把哪一列作为外键，此时可以使用foreign_keys来明确指定哪一个作为外键。
lazy：指定如何加载相关数据，可选值：