Flask 插件系列 - Flask-SQLAlchemy

简介

Web 开发中,一个重要的组成部分便是数据库了。Web 程序中最常用的莫过于关系型数据库了,也称 SQL 数据库。另外,文档数据库(如 mongodb)、键值对数据库(如 redis)近几年也逐渐在 web 开发中流行起来,我们习惯把这两种数据库称为 NoSQL 数据库。

大多数的关系型数据库引擎(比如 MySQL、Postgres 和 SQLite)都有对应的 Python 包。在这里,我们不直接使用这些数据库引擎提供的 Python 包,而是使用对象关系映射(Object-Relational Mapper, ORM)框架,它将低层的数据库操作指令抽象成高层的面向对象操作。也就是说,如果我们直接使用数据库引擎,我们就要写 SQL 操作语句,但是,如果我们使用了 ORM 框架,我们对诸如表、文档此类的数据库实体就可以简化成对 Python 对象的操作。

Python 中最广泛使用的 ORM 框架是 SQLAlchemy,它是一个很强大的关系型数据库框架,不仅支持高层的 ORM,也支持使用低层的 SQL 操作,另外,它也支持多种数据库引擎,如 MySQL、Postgres 和 SQLite 等。

Flask-SQLAlchemy

在 Flask 中,为了简化配置和操作,我们使用的 ORM 框架是 Flask-SQLAlchemy,这个 Flask 扩展封装了 SQLAlchemy 框架。在 Flask-SQLAlchemy 中,数据库使用 URL 指定,下表列出了常见的数据库引擎和对应的 URL。

数据库引擎 URL
MySQL mysql://username:password@hostname/database
Postgres postgresql://username:password@hostname/database
SQLite (Unix) sqlite:////absolute/path/to/database
SQLite (Windows) sqlite:///c:/absolute/path/to/database

上面的表格中,username 和 password 表示登录数据库的用户名和密码,hostname 表示 SQL 服务所在的主机,可以是本地主机(localhost)也可以是远程服务器,database 表示要使用的数据库。有一点需要注意的是,SQLite 数据库不需要使用服务器,它使用硬盘上的文件名作为 database。

一个最小的应用

创建数据库

首先,我们使用 pip 安装 Flask-SQLAlchemy:

$ pip install flask-sqlalchemy

接下来,我们配置一个简单的 SQLite 数据库:

$ cat app.py
# -*- coding: utf-8 -*-

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///db/users.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
db = SQLAlchemy(app)


class User(db.Model):
    """定义数据模型"""
    __tablename__ = 'users'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True)

    def __init__(self, username, email):
        self.username = username
        self.email = email

    def __repr__(self):
        return '<User %r>' % self.username

这里有几点需要注意的是:

  1. app 应用配置项 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 指定了 SQLAlchemy 所要操作的数据库,这里我们使用的是 SQLite,数据库 URL 以 sqlite:/// 开头,后面的 db/users.db 表示数据库文件存放在当前目录的 db 子目录中的 users.db 文件。当然,你也可以使用绝对路径,如 /tmp/users.db 等。

  2. db 对象是 SQLAlchemy 类的实例,表示程序使用的数据库。

  3. 我们定义的 User 模型必须继承自 db.Model这里的模型其实就对应着数据库中的表。其中,类变量__tablename__ 定义了在数据库中使用的表名,如果该变量没有被定义,Flask-SQLAlchemy 会使用一个默认名字。

接着,我们创建表和数据库。为此,我们先在当前目录创建 db 子目录和新建一个 users.db 文件,然后在交互式 Python shell 中导入 db 对象并调用 SQLAlchemy 类的 create_all() 方法:

$ mkdir db
$ python
>>> from app import db
>>> db.create_all()

我们验证一下,"users" 表是否创建成功:

$ sqlite3 db/users.db    # 打开数据库文件
SQLite version 3.8.10.2 2015-05-20 18:17:19
Enter ".help" for usage hints.

sqlite> .schema users   # 查看 "user" 表的 schema
CREATE TABLE users (
        id INTEGER NOT NULL,
        username VARCHAR(80),
        email VARCHAR(120),
        PRIMARY KEY (id),
        UNIQUE (username),
        UNIQUE (email)
);

插入数据

现在,我们创建一些用户,通过使用 db.session.add()来添加数据:

@app.route('/adduser')
def add_user():
    user1 = User('ethan', 'ethan@example.com')
    user2 = User('admin', 'admin@example.com')
    user3 = User('guest', 'guest@example.com')
    user4 = User('joe', 'joe@example.com')
    user5 = User('michael', 'michael@example.com')

    db.session.add(user1)
    db.session.add(user2)
    db.session.add(user3)
    db.session.add(user4)
    db.session.add(user5)

    db.session.commit()

    return "<p>add succssfully!"

这里有一点要注意的是,我们在将数据添加到会话后,在最后要记得调用 db.session.commit() 提交事务,这样,数据才会被写入到数据库。

查询数据

查询数据主要是用 query 接口,例如 all() 方法返回所有数据,filter_by() 方法对查询结果进行过滤,参数是键值对,filter 方法也可以对结果进行过滤,但参数是布尔表达式,详细的介绍请查看这里

>>> from app import User
>>> users = User.query.all()
>>> users
[<User u'ethan'>, <User u'admin'>, <User u'guest'>, <User u'joe'>, <User u'michael'>]
>>>
>>> user = User.query.filter_by(username='joe').first()
>>> user
<User u'joe'>
>>> user.email
u'joe@example.com'
>>>
>>> user = User.query.filter(User.username=='ethan').first()
>>> user
<User u'ethan'>

如果我们想查看 SQLAlchemy 为查询生成的原生 SQL 语句,只需要把 query 对象转化成字符串:

>>> str(User.query.filter_by(username='guest'))
'SELECT users.id AS users_id, users.username AS users_username, users.email AS users_email \nFROM users \nWHERE users.username = :username_1'

分页方法

分页方法可以采用 limit()offset() 方法,比如从第 3 条记录开始取(注意是从 0 开开始算起),并最多取 1 条记录,可以这样:

users = User.query.limit(1).offset(3)

更新数据

更新数据也用 add() 方法,如果存在要更新的对象,SQLAlchemy 就更新该对象而不是添加。

>>> from app import db
>>> from app import User
>>>
>>> admin = User.query.filter_by(username='admin').first()
>>>
>>> admin.email = 'admin@hotmail.com'
>>> db.session.add(admin)
>>> db.session.commit()
>>>
>>> admin = User.query.filter_by(username='admin').first()
>>> admin.email
u'admin@hotmail.com'

删除数据

删除数据用 delete() 方法,同样要记得 delete 数据后,要调用 commit() 提交事务:

>>> from app import db
>>> from app import User
>>>
>>> admin = User.query.filter_by(username='admin').first()
>>> db.session.delete(admin)
>>> db.session.commit()

本文完整的代码可在这里下载。

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