flask-sqlalchemy所作的操作只是把模型类转换为sql语句,然后通过数据库驱动访问mysql,在获取到结果后再把数据转换为模型对象
在Django框架中内部已经提供ORM这样的框架,来实现对象关系映射,方便我们操作数据库。如果想在Flask中也达到这样效果,需要安装一个第三方来支持。 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 实际上是对数据库的抽象,让开发者不用直接和 SQL 语句打交道,而是通过 Python 对象来操作数据库,在舍弃一些性能开销的同时,换来的是开发效率的较大提升 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。
版权声明:Copyright © https://blog.csdn.net/zzw19951261/article/details/81148625
完整连接 URI 列表请跳转到 SQLAlchemy 下面的文档 (Supported Databases) 。这里给出一些 常见的连接字符串。
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/
零、数据库增删改查 1.增 # 增加数据 article1 = Article(title='aaa', content='bbb') # 以下这种方式也可以 # article1.content = 'ccc' # article1.title = 'ddd' # 保存数据 db.session.add(article1) # 提交事务 db.session.commit() 2.删 # 删除 article1 = Article.query.filter(article1.title == 'eee')
学习过web开发的人也许都知道,在web开发中最常用的数据库就是关系模型数据库,关系型数据库把所有的数据都存储在表中,表用来给应用的实体建模,表的列数是固定的,行数是可变的。查询的语句也是结构化的语言。
即Object-Relationl Mapping,它的作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射,这样我们在具体的操作数据库的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只要像平时操作对象一样操作它就可以了 。简单说,ORM是一个可以使我们更简单的操作数据库的框架。
转载请在文章开头附上原文链接地址:https://www.cnblogs.com/Sunzz/p/10979970.html
mysql级别的外键,还不够ORM,必须拿到一个表的外键,然后通过这个外键再去另外一张表中查找,这样太麻烦了。SQLAlchemy提供了一个relationship,这个类可以定义属性,以后在访问相关联的表的时候就直接可以通过属性访问的方式就可以访问得到了。示例代码:
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
https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/
Web应用中普遍使用的是关系模型的数据库,关系型数据库把所有的数据都存储在表中,表用来给应用的实体建模,表的列数是固定的,行数是可变的。它使用结构化的查询语言。关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性。比如:商品表里有name、price、number等。 Flask本身不限定数据库的选择,你可以选择SQL或NOSQL的任何一种。也可以选择更方便的SQLALchemy,类似于Django的ORM。SQLALchemy实际上是对数据库的抽象,让开发者不用直接和SQL语句打交道,而是通过Python对象来操作数据库,在舍弃一些性能开销的同时,换来的是开发效率的较大提升。
ORM会将我们模型类文件中的指令翻译成SQL语句,去操作数据库,而且我们不需要关心数据库是哪一种数据库.
模型 这个术语表示程序使用的持久化实体。在 orm 中,模型一般是一个 Python 类,类的属性对应数据库表的类。 [当这个类的属性发生更改时,数据库也要迁移 ]
在我们做web开发的时候,经常需要用到与数据库交互,因为我们的数据通常都是保存在数据库中的,如果有人需要访问,就必须与数据库访问,所以今天我们介绍一个Flask中与数据库交互的插件---Flask-Sqlalchemy。
SQLAlchemy 是一个基于 Python 实现的 ORM 库,是一种 面对对象 的数据库编程框架 (关系对象映射)。
一、配置数据库 1、安装扩展库 安装pymysql扩展库 pip install pymysql 安装flask-sqlalchemy扩展库 pip install flask-sqlalchemy 本扩展库为flask用于操作数据库进行ORM转换 2、代码配置 总体代码如下(自行进行拆分) from flask import Flask <span class="hl
一.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 1 pip3 install sqlalchemy 组成部分: Engine,框架的引擎 Connection Pooling ,数据库连接池 Dialect,选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types,架构和类型 SQL Ex
通过前两次的努力,我们对环境有了增删查改以及部署和查看日志的能力。 现在已经处于将就可用的状态。但其实还差了很重要的东西,就是权限的管理。 因为不能说每个用户上来都能随便的重启和删除环境吧,太容易出事故了。所以我们想起码有最基本的隔离性。
SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
library.py """ 分析图书馆案例 - 1.数据库配置 - 作者模型(一方) - 书籍模型(多方) - 2.添加测试数据 - 3.添加作者,书籍 - 4.删除作者,删除书籍 """ from flask import Flask, render_template, request, redirect,flash from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_wtf.csrf import CSRFProtect app = Fl
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。 在视图函数中定义模型类 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import S
Step 2.Flask-SQLAlchemy 扩展配置: 描述: 需要使用Flask 的 app = Flask(__name__) 进行 SQLAlchemy 对象构建, 在开发过程中常常使用懒加载方法 init_app 方法进行扩展的加载使用;
在搜索书籍页面里,需要将每一条结果的作者,出版社,价格在一行展示,并以”/“分割。由于这三个属性还有可能为空,所以在html模板里处理不太方便。我们选择将这些数据处理的工作放在viewmodel中。
ORM 全称 Object Relational Mapping, 翻译过来叫对象关系映射。简单的说,ORM 将数据库中的表与面向对象语言中的类建立了一种对应关系。这样,我们要操作数据库,数据库中的表或者表中的一条记录就可以直接通过操作类或者类实例来完成。
FLASK_APP = test_sqlalchemy.py FLASK_ENV = development FLASK_DEBUG = 1 In folder /Users/autotest/PycharmProjects/python3_flask /Users/autotest/PycharmProjects/python3_flask/venv/bin/python /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/pydevd.py --module --multiproc --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 55365 --file flask run pydev debugger: process 3089 is connecting
使用 Flask-SQLAlchemy 从数据库中查询数据,可以指定查询的条件。数据库中的数据很多,用户需要的只是某一条数据或满足某个条件的数据。
from flask import Flask, render_template, session, redirect, url_for, flash from flask_bootstrap import Bootstrap from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
重点掌握第1种,在工作中,我们的项目在启动的时候,需要预先设置一些配置信息,为了方便管理,便于维护,我们将所有的配置信息,封装在一个类中,然后再进行使用,下面是代码的实现过程,大家可以看一下:
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
先进行如下操作: from flask import Flask from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy app=Flask(__name__) db=SQLAlchemy(app) 一对多: class Parent(db.Model): id=db.Column(db.Integer,primary_key=True) name=db.Column(db.String(30),unique=True) children=db.re
既然是应用程序,那么数据库就是必不可少的一部分。数据库按照一定规则保存程序数据,程序再发起查询取回所需的数据。Web 程序最常用基于关系模型的数据库,这种数据库也称为 SQL 数据库,因为它们使用结构化查询语言。不过最近几年文档数据库和键值对数据库成了流行的替代选择,这两种数据库合称 NoSQL数据库,比如 redis 等等。
第一章、项目介绍 1.1.前言 本教程我将带领大家如何使用flask框架开发微电影网站。Flask是python中最受欢迎的轻量级web框架,flask扩展丰富,冗余度小,可自由选择组合各种插件,性能优越。 相比其他web框架十分轻量级,其优雅的设计哲学,易于学习掌握。小型项目快速开发,大型项目毫无压力。由于flask灵活开发的特点,python高手都会青睐flask,正基于 此,它被许多公司应用在项目开发中,成为很多创业公司以及个人创业者门追捧的web开发框架,本教程主要使用fl
Flask 模型: Flask 默认并没有提供任何数据库操作的API,我们可以选择任何合适自己项目的数据库来使用,可以采用原生的语句实现也可以采用ORM框架(SQLAlchemy / MongoEngine 扩展库) 实现;
应该讲一些初始化工作,放在对应层级的包的初始化文件 __init__.py 中。比如Flask核心应用app对象初始化应该放在应用层级app包的 __init__.py 中。蓝图的初始化,应该放在对应蓝图层级web包的__init__.py中,并且所有蓝图对应的试图函数都应该放在web目录下
推荐使用原因:因为测试和上线时候DEBUG属性再测试时候一般为true上线为false所有可以把其他公用的内容放一个基类中,下面测试和上线都继承基类,用的时候切换类名即可
在这里我们希望可以在Book类中存在这样一个属性:通过调用它可以获取对应的作者的记录,这类返回单个值的关系属性称为标量关系属性
Flask本身不支持数据库,相信你已经听说过了。正如表单那样,这也是Flask有意为之。对使用的数据库插件自由选择,岂不是比被迫适应其中之一,更让人拥有主动权吗?
Web表单是Web程序的基本功能,它是HTML页面中负责数据采集的部件。表单中有三部分组成:表单标签、表单域、表单按钮。表单允许用户输入数据,负责HTML页面数据采集,通过表单将用户输入的数据提交给服务器。
SQLAlchemy 是用Python编程语言开发的一个开源项目,它提供了SQL工具包和ORM对象关系映射工具,使用MIT许可证发行,SQLAlchemy 提供高效和高性能的数据库访问,实现了完整的企业级持久模型。
使用了stm32f103zet6 通过外部时钟输入模式进行频率采集,在100khz以上误差在10hz左右
最近学习了下用户权限划分的数据库结构,并且结合到了 Flask 和 SQLAlchemy 中
(1). ORM 提供一个附加的配置层,允许用户自定义的 Python 类进行对象关系映射,通过 session 会话与数据库进行交互。
每个用户维护一个“粉丝”用户列表和“关注”用户列表。不幸的是,关系型数据库没有列表类型的字段来保存它们,那么只能通过表的现有字段和他们之间的关系来实现。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云