Flask入门第三天
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2022-06-23 23:34:23
一、数据库操作 1,orm 2,Flask-SQLAlchemy 2.1 数据库连接设置 2.2 常用的sqlalchemy字段类型 2.3 常用的SQLALchemy列选项 2.4 常用的SQLALchemy关系选项 3,数据库基本操作 3.1 在视图函数中定义模型类 模型之间的关联 一对多: 多 ......
一、数据库操作
1,orm
orm(object-relation mapping),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。 优点: - 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. - 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作. - 不用编写各种数据库的`sql语句`. - 实现了数据模型与数据库的解耦, 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, 而不需要修改代码. 缺点: - 相比较直接使用sql语句操作数据库,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对象, 在映射过程中有性能损失.
2,flask-sqlalchemy
flask默认提供模型操作,但是并没有提供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是一个关系型数据库框架,它提供了高层的 orm 和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy 是一个简化了 sqlalchemy 操作的flask扩展。
sqlalchemy: https://www.sqlalchemy.org/ 安装 flask-sqlalchemy:pip install flask-sqlalchemy 如果连接的是 mysql 数据库,需要安装 mysqldb **驱动**:pip install flask-mysqldb
2.1 数据库连接设置
在 flask-sqlalchemy 中,数据库使用url指定,而且程序使用的数据库必须保存到flask配置对象的 **sqlalchemy_database_uri** 键中 app.config['sqlalchemy_database_uri'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test' 其他设置: # 动态追踪修改设置,如未设置只会提示警告 app.config['sqlalchemy_track_modifications'] = true #查询时会显示原始sql语句 app.config['sqlalchemy_echo'] = true
2.2 常用的sqlalchemy字段类型
integer:int普通整数,一般是32位 smallinteger:int取值范围小的整数,一般是16位 biginteger:int或long不限制精度的整数floatfloat浮点数 numeric:decimal.decimal普通整数,一般是32位 string:str变长字符串textstr变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化unicode:unicode变长unicode字符串 unicodetext:unicode变长unicode字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
boolean:bool布尔值
date:datetime.date时间
time:datetime.datetime日期和时间
largebinary:str二进制文件
2.3 常用的sqlalchemy列选项
primary_key:如果为true,代表表的主键 unique:如果为true,代表这列不允许出现重复的值 index:如果为true,为这列创建索引,提高查询效率 nullable:如果为true,允许有空值,如果为false,不允许有空值 default:为这列定义默认值
2.4 常用的sqlalchemy关系选项
backref:在关系的另一模型中添加反向引用,用于设置外键名称,在1查多的 primary join:明确指定两个模型之间使用的联结条件 uselist:如果为false,不使用列表,而使用标量值 order_by:指定关系中记录的排序方式 secondary:指定多对多关系中关系表的名字 secondary join:在sqlalchemy中无法自行决定时,指定多对多关系中的二级联结条件
3,数据库基本操作
在flask-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,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。 最基本的查询是返回表中所有数据,可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。
3.1 在视图函数中定义模型类
from flask import flask from flask_sqlalchemy import sqlalchemy app = flask(__name__) #设置连接数据库的url app.config['sqlalchemy_database_uri'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test' app.config['sqlalchemy_track_modifications'] = true #查询时会显示原始sql语句 app.config['sqlalchemy_echo'] = true db = sqlalchemy(app) class role(db.model): # 定义表名 __tablename__ = 'roles' # 定义列对象 id = db.column(db.integer, primary_key=true) name = db.column(db.string(64), unique=true) us = db.relationship('user', backref='role') # 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 'role:%s'% self.name class user(db.model): __tablename__ = 'users' id = db.column(db.integer, primary_key=true) name = db.column(db.string(64), unique=true) email = db.column(db.string(64),unique=true) password = db.column(db.string(64)) role_id = db.column(db.integer, db.foreignkey('roles.id')) def __repr__(self): return 'user:%s'%self.name if __name__ == '__main__': app.run(debug=true)
模型之间的关联
一对多:
class role(db.model): ... #关键代码 us = db.relationship('user', backref='role', lazy='dynamic') ... class user(db.model): ... role_id = db.column(db.integer, db.foreignkey('roles.id'))
其中realtionship描述了role和user的关系。在此文中,第一个参数为对应参照的类"user" 第二个参数backref为类user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role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,但如果返回的条目数量很多,就会比较慢 设置为 subquery 的话,role.users 返回所有数据列表 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,role.users 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:先排序再返回结果
多对多
registrations = db.table('registrations', db.column('student_id', db.integer, db.foreignkey('students.id')), db.column('course_id', db.integer, db.foreignkey('courses.id')) ) class course(db.model): ... class student(db.model): ... courses = db.relationship('course',secondary=registrations, backref='students', lazy='dynamic')
3.2 常用的sqlalchemy查询过滤器
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
3.3常用的sqlalchemy查询结果的方法
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
3.4 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
3.5删除表
db.drop_all()
3.6插入数据
插入一条数据 ro1 = role(name='admin') db.session.add(ro1) db.session.commit() #再次插入一条数据 ro2 = role(name='user') db.session.add(ro2) db.session.commit() 插入多条数据 us5 = user(name='tang',email='tang@163.com',password='158104',role_id=ro2.id) us6 = user(name='wu',email='wu@gmail.com',password='5623514',role_id=ro2.id) us7 = user(name='qian',email='qian@gmail.com',password='1543567',role_id=ro1.id) us8 = user(name='liu',email='liu@163.com',password='867322',role_id=ro1.id) us9 = user(name='li',email='li@163.com',password='4526342',role_id=ro2.id) us10 = user(name='sun',email='sun@163.com',password='235523',role_id=ro2.id) db.session.add_all([us5,us6,us7,us8,us9,us10]) db.session.commit()
3.7 查询
filter_by精确查询 user.query.filter_by(name='wang').all() first()返回查询到的第一个对象 user.query.first() all()返回查询到的所有对象 user.query.all() filter模糊查询,返回名字结尾字符为g的所有数据。 user.query.filter(user.name.endswith('g')).all() get():参数为主键,如果主键不存在没有返回内容 user.query.get() 逻辑非,返回名字不等于wang的所有数据 user.query.filter(user.name!='wang').all() not_ 相当于取反 from sqlalchemy import not_ user.query.filter(not_(user.name=='chen')).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_ user.query.filter(and_(user.name!='wang',user.email.endswith('163.com'))).all() 逻辑或,需要导入or_ from sqlalchemy import or_ user.query.filter(or_(user.name!='wang',user.email.endswith('163.com'))).all() 查询数据后删除 user = user.query.first() db.session.delete(user) db.session.commit() user.query.all() 关联查询示例:角色和用户的关系是一对多的关系,一个角色可以有多个用户,一个用户只能属于一个角色。 查询角色的所有用户 #查询roles表id为1的角色 ro1 = role.query.get(1) #查询该角色的所有用户 ro1.us.all() 查询用户所属角色 #查询users表id为3的用户 us1 = user.query.get(3) #查询用户属于什么角色 us1.role
3.8 更新数据
user = user.query.first() user.name = 'dong' db.session.commit() user.query.first()
4,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
安装:
pip install flask-migrate
代码:
#coding=utf-8 from flask import flask from flask_sqlalchemy import sqlalchemy from flask_migrate import migrate,migratecommand from flask_script import shell,manager app = flask(__name__) manager = manager(app) app.config['sqlalchemy_database_uri'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/flask_test' app.config['sqlalchemy_commit_on_teardown'] = true app.config['sqlalchemy_track_modifications'] = true 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 manager.add_command('db',migratecommand) #定义模型role class role(db.model): # 定义表名 __tablename__ = 'roles' # 定义列对象 id = db.column(db.integer, primary_key=true) name = db.column(db.string(64), unique=true) user = db.relationship('user', backref='role') #repr()方法显示一个可读字符串, def __repr__(self): return 'role:'.format(self.name) #定义用户 class user(db.model): __talbe__ = 'users' id = db.column(db.integer, primary_key=true) username = db.column(db.string(64), unique=true, index=true) #设置外键 role_id = db.column(db.integer, db.foreignkey('roles.id')) def __repr__(self): return 'user:'.format(self.username) if __name__ == '__main__': manager.run()
4.1创建迁移仓库
#这个命令会创建migrations文件夹,所有迁移文件都放在里面。 python manage.py db init
4.2创建迁移脚本
自动创建迁移脚本有两个函数 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 manage.py db migrate -m 'initial migration'
4.3更新数据库
python manage.py db upgrade
4.4返回以前的版本
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
4.5数据库迁移的步骤
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] python manage.py db upgrade 4. 降级版本[删除表] python manage.py db downgrade
二、flask-session
允许设置session到指定存储的空间中。
安装:pip install flask-session
使用session之前必须配置:秘钥
1,redis基本配置
app.config['session_type'] = 'redis' # session类型为redis app.config['session_permanent'] = false # 如果设置为true,则关闭浏览器session就失效。 app.config['session_use_signer'] = false # 是否对发送到浏览器上session的cookie值进行加密 app.config['session_key_prefix'] = 'session:' # 保存到session中的值的前缀 app.config['session_redis'] = redis.redis(host='127.0.0.1', port='6379', password='123123') # 用于连接redis的配置 session(app)
2,sqlalchemy基本配置
db = sqlalchemy(app) app.config['session_type'] = 'sqlalchemy' # session类型为sqlalchemy app.config['session_sqlalchemy'] = db # sqlalchemy对象 app.config['session_sqlalchemy_table'] = 'session' # session要保存的表名称 app.config['session_permanent'] = true # 如果设置为true,则关闭浏览器session就失效。 app.config['session_use_signer'] = false # 是否对发送到浏览器上session的cookie值进行加密 app.config['session_key_prefix'] = 'session:' # 保存到session中的值的前缀 session(app)
三、蓝图blueprint
1,模块化
随着flask程序越来越复杂,我们需要对程序进行模块化的处理,之前学习过python的模块化管理,于是针对一个简单的flask程序进行模块化处理 简单来说,blueprint 是一个存储操作方法的容器,这些操作在这个blueprint 被注册到一个应用之后就可以被调用,flask 可以通过blueprint来组织url以及处理请求。 flask使用blueprint让应用实现模块化,在flask中,blueprint具有如下属性: - 一个应用可以具有多个blueprint - 可以将一个blueprint注册到任何一个未使用的url下比如 “/”、“/sample”或者子域名 - 在一个应用中,一个模块可以注册多次 - blueprint可以单独具有自己的模板、静态文件或者其它的通用操作方法,它并不是必须要实现应用的视图和函数的 - 在一个应用初始化时,就应该要注册需要使用的blueprint 但是一个blueprint并不是一个完整的应用,它不能独立于应用运行,而必须要注册到某一个应用中。
使用蓝图
blueprint对象用起来和一个应用/flask对象差不多,最大的区别在于一个 蓝图对象没有办法独立运行,必须将它注册到一个应用对象上才能生效 使用蓝图可以分为四个步骤 1,创建一个蓝图目录,例如**users**,并在``__init__.py``文件中创建蓝图对象 users=blueprint('users',__name__) 2,在这个蓝图目录下, 创建views.py文件,保存当前蓝图使用的视图函数 @admin.route('/') def home(): return 'user.home' 3,在**users/__init__.py**中引入views.py中所有的视图函数 from flask import blueprint # 等同于原来在 manage.py里面的 app = flask() users=blueprint('users',__name__) from .views import * 4,在主应用manage.py文件中的app对象上注册这个**users**蓝图对象 from users import users app.register_blueprint(users,url_prefix='/users') 当这个应用启动后,通过/users/可以访问到蓝图中定义的视图函数
2,运行机制
- 蓝图是保存了一组将来可以在应用对象上执行的操作,注册路由就是一种操作 - 当在应用对象上调用 route 装饰器注册路由时,这个操作将修改对象的url_map路由表 - 然而,蓝图对象根本没有路由表,当我们在蓝图对象上调用route装饰器注册路由时,它只是在内部的一个延迟操作记录列表defered_functions中添加了一个项 - 当执行应用对象的 register_blueprint() 方法时,应用对象将从蓝图对象的 defered_functions 列表中取出每一项,并以自身作为参数执行该匿名函数,
即调用应用对象的 add_url_rule() 方法,这将真正的修改应用对象的路由表
3,蓝图的url前缀
- 当我们在应用对象上注册一个蓝图时,可以指定一个url_prefix关键字参数(这个参数默认是/) - 在应用最终的路由表 url_map中,在蓝图上注册的路由url自动被加上了这个前缀,这个可以保证在多个蓝图中使用相同的url规则而不会最终引起冲突,
只要在注册蓝图时将不同的蓝图挂接到不同的自路径即可 - url_for url_for('admin.index') # /admin/
4,注册静态路由
和应用对象不同,蓝图对象创建时不会默认注册静态目录的路由。需要我们在 创建时指定 static_folder 参数。 下面的示例将蓝图所在目录下的static_admin目录设置为静态目录 admin = blueprint("admin",__name__,static_folder='static_admin') app.register_blueprint(admin,url_prefix='/admin') 现在就可以使用/admin/static_admin/ 访问static_admin目录下的静态文件了 定制静态目录url规则 :可以在创建蓝图对象时使用 static_url_path 来改变静态目录的路由。
下面的示例将为 static_admin 文件夹的路由设置为 /lib admin = blueprint("admin",__name__,static_folder='static_admin',static_url_path='/lib') app.register_blueprint(admin,url_prefix='/admin')
5,设置模板目录
蓝图对象默认的模板目录为系统的模版目录,可以在创建蓝图对象时使用 template_folder 关键字参数设置模板目录 admin = blueprint('admin',__name__,template_folder='my_templates') 注:如果在 templates 中存在和 my_templates 同名文件,则系统会优先使用 templates 中的文件