1. flask中使用ORM
app.config['SQLALCHEMY_DATABSE_URI']="mysql://root:123456@localhost:3306/flask"
db.SQLAlchmey(app)
app.config['SQLALCHEMY_DATABSE_URI']="mysql://root:123456@localhost:3306/flask"
db.SQLAlchmey(app)2. Models
1.定义模型
模型：数据库中的表在编程语言中的体现，其本质就是一个python类(模型类 或 实体类)
语法：
class MODELNAME(db.Model):
__tablename__="TABLENAME"
COLUMN_NAME=db.Column(db.TYPE,OPTIONS)
1.MODELNAME : 定义模型类的名称，根据表名设定
2.TABLENAME : 映射到数据库中表的名称
3.COLUMN_NAME : 属性名，映射到数据表就是列名
4.TYPE : 映射到列的数据类型
5.OPTIONS : 列选项
db.TYPE 列类型如下：
类型名 python类型 说明
Integer int 普通整数，32位
SmallInteger int 小范围整数，通常16位
BigInteger int或long 不限精度整数
Float float 浮点数
Numeric decimal.Decimal 定点数
String str 变长字符串
Text str 变长字符串，优化
Unicode unicode 变长Unicode字符串
UnicodeText unicode 优化后的变长Unicode串
Boolean bool 布尔值
Date datetime.date 日期
Time datetime.time 时间
DateTime datetime.datetime日期和时间
OPTIONS 列选项:
选项名 说明
primary_key 如果设置为True表示该列为主键
unique 如果设置为True表示该列值唯一
index 如果设置为True表示该列要创建索引
nullable 如果设置为True表示该列允许为空
default 表示该列的默认值2.数据库操作 - 插入
1.创建实体对象
2.完成插入
db.session.add(实体对象)
db.session.commit()
3.数据库操作 - 查询
1.基于 db.session 进行查询
1.db.session.query()
该函数会返回一个Query对象，类型为BaseQuery
该对象中包含了实体类对应的表中的所有的数据
该函数可以接收一个或多个参数，参数们表示的是要查询的实体对象是谁
2.查询执行函数
目的：在query()的基础上得到最终想要的结果
语法：db.session.query(...).查询执行函数()
函数 说明
all() 以列表的方式返回query()中所有查询函结果
first() 返回查询结果中的第一个结果，如果没有结果，则返回None
first_or_404() 返回查询结果中的第一个结果，如果没有结果的话，则终止并返回404
count() 返回查询结果的数量
3.查询过滤器函数
作用：在查询的基础上，筛选部分行数据
语法：db.session.query(...).过滤器函数().查询执行函数()
过滤器函数 说明
filter() 按指定条件进行过滤(多表,单表,定值,不定值)
filter_by() 按等值条件过滤时使用
limit() 按限制行数获取
order_by() 根据指定条件进行排序
group_by() 根据指定条件进行分组
过滤器函数详解：
1.filter()
注意：条件必须由 模型类.属性 构成
1.查询年龄大于30的Users的信息
db.ses sion.query(Users).filter(Users.age>30).all()
2.查询年龄大于30并且id大于1的Users的信息
db.session.query(Users).filter(Users.age>30,Users.id>1).all()
3.查询年龄大于30或者id大于1的Users的信息
注意：查询 或 的操作，要借助于 or_()
db.session.query(Users).filter(or_(Users.age>30,Users.id>1)).all()
4.查询id为2的Users的信息
注意：等值判断必须用 ==
db.session.query(Users).filter(Users.id==2).all()
5.查询 email 中包含 'w' 的Users的信息 - 模糊查询
注意：模糊查询like需要使用实体类中属性提供的like()
db.session.query(Users).filter(Users.email.like('%w%')).all()
6.查询 id 在 [2,3] 之间的 Users 的信息
注意：模糊查询in需要使用实体类中属性提供的in_([])
2.聚合函数
db.session.query(func.聚合函数(列名).label('别名')).all()
3.filter_by()
查询 id=5的Users的信息
db.session.query(Users).filter_by(id=5).all()
4.limit()
result = db.session.query(Users).limit(2).all()
result = db.session.query(Users).limit(2).offset(1).all()
5.order_by()
# 按照id列的值降序排序
db.session.query(Users).order_by("id desc")
# 按照age列的值降序排序，二级排序按照id升序排序
db.session.query(Users).order_by("age desc,id asc").all()
6.group_by()
db.session.query(Users).group_by('age').all()
2.基于 Models 类进行查询
1.数据库的操作
1.增加(略)
2.查询
1.基于db.session(略)
2.基于Models进行查询
Models.query.查询过滤器函数(条件参数).查询执行函数()
3.删除
1.查询出要删除的实体对象
u=db.session.query(Models).filter_by(xxx).first()
2.根据提供的 删除方法进行删除
db.session.delete(u)
注意：
真正的删除并不是通过删除操作完成，而是通过修改完成的
4.修改
1.查
将 要修改的信息查询出来
2.改
实体对象.属性 = 值
3.保存
db.session.add(实体对象)3. 关系映射
1.一对多
1.在 "多" 的实体中 外键列名 = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey('一表.主键')) 2.在 "一" 的实体中
增加关联属性和反向引用关系：属性名=db.relationship('多表实体类名',关系选项) 关系选项：
选项名 说明
backref 在关系的另一个模型中添加的反向引用属性名(准备在"多"的实体中增加对"一"的实体引用的属性名)
lazy 指定如何加载当前的相关记录
select:首次访问时加载记录
immediate:源对象加载后马上加载相关记录
subquery:效果同上，利用子查询方式加载记录
noload:永不加载记录
dynamic:默认不加载记录，但会提供加载记录的查询
uselist 如果设置为False，表示不使用列表表示关联数据，而使用标量
secondary 指定多对多关系映射中的关联表的名字
2.一对一
1.什么是一对一
A表中的一条记录只能与B表中的一条记录相关联
B表中的一条记录只能与A表中的一条记录相关联
2.在SQLAlchemy中的体现
1.在任意一个类中增加外键列名 = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey('主键表.主键列')) 2.在另外一个类中增加
关联属性 和 反向引用关系属性属性=db.relationship('关联的实体类',backref='反向引用属性名',uselist=False) 3.多对多
1.什么是多对多
A表中的一条数据可以与B表中任意多条数据相关联
B表中的一条数据可以与A表中任意多条数据相关联
2.实现
在数据库中使用第三张表(关联表)
在编程语言中，可以不编写对应的实体类
创建第三张表
一对多
一个表中多条数据的外键的值相同，这个表则为‘一对多’中‘多’的一方
在'Topic'实体添加外键关联示例：外键列名为blogtype_id, 类型为int， 引用blogtype表的id列blogtype_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('blogtype.id')) 从数据表关系看来，可称为主表，主表查询子表称为正向查询
被引用的表，称为子表，属‘一对多’中的‘一’
需要增加与主表的关联关系和反向引用
在'BlogType'实体增加与'Topic'表的关联关系和反向引用示例：topics = db.relationship('Topic', backref='blogType', lazy='dynamic')topics 为子表实体添加了'topics'属性Topic 表示关联的主表的类blogType 为主表实体添加了'blogType'属性
'topics','blogType'均为属性，可访问，可赋值
多对多
建立关系表，语法如下：
Voke = db.Table(
'voke',
db.Column('id', db.Integer, primary_key=True),
db.Column('user_id', db.Integer, db.ForeignKey('user_id')),
db.Column('topic_id', db.Integer, db.ForeignKey('topic.id'))
)
Voke = db.Table(
'voke',
db.Column('id', db.Integer, primary_key=True),
db.Column('user_id', db.Integer, db.ForeignKey('user_id')),
db.Column('topic_id', db.Integer, db.ForeignKey('topic.id'))
)'voke'关系表，有自己的id为主键，和两条外键列
在多对多的两张表的任意一张表加入属性
class User:voke_topics = db.relationship('Topic', secondary='voke', lazy='dynamic',baxkref=db.backref('voke_users', lazy='dynamic')) 多对多可以在任意一方中添加一个relationship字段，第一个参数为关联的另外一个表，第二个参数为中间表的表名，第三个参数backref是反向查询时的关键字
