python学习-从零搭建Flask项目

发布时间：2024年01月16日

前言

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。

一、Flask安装

Flask是第一个第三方库。与其他模块一样，安装时可以直接使用python的pip命令实现。不过首先需要保证python要安装好。

安装方式有两种一种通过命令行安装flask，第二种使用Pycharm直接创建Flask项目

个人非常推荐安装 Pycharm

1.使用命令行安装Flask

win+R打开输入cmd打开命令行

pip install flask

这将会使用 pip 包管理器从 Python Package Index（PyPI）下载并安装 Flask。

2.使用pycharm创建Flask项目

点击File->New project->选择Flask->点击Create。到这里就创建完成了

在这里插入图片描述

代码结构如下
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

二、运行Flask项目

1.使用命令运行程序

python app.py

2.在pycharm中运行

点击右上角绿色三角运行
在这里插入图片描述

三、路由

所谓路由，就是处理请求url和函数之间关系的程序，一个Web应用不同的路径会有不同的处理函数，当我们请求应用时，路由会根据请求的 url 找到对应处理函数。

1.基础路由定义

使用 route() 装饰器来把函数绑定到 URL:

@app.route('/')
def index():
    return 'Index Page'

@app.route('/hello')
def hello():
    return 'Hello, World'

2.动态url

Flask 支持在 url 中添加变量部分，使用＜变量名＞的形式表示，Flask 处理请求时会把变量传入视图函数，所以可以在试图函数内获取该变量的值。

@app.route('/user/<name>')

def hello_user(name):

    return 'Hello {}!'.format(name)

当我们在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000/hello/xxxx地址时，将在页面上看到"Hello xxxx!"。url 路径中/hello/后面的参数被hello()函数的name参数接收并使用。

我们还可以在 url 参数前添加转换器来转换参数类型，比如：

@app.route('/user/<int:user_id>')

def hello_user(user_id):

    return 'Hello user:{}!'.format(user_id)

访问http://127.0.0.1:5000/hello/111，页面上会显示"Hello user:111!"。其中，参数类型转换器int:控制传入参数的类型只能是整形，传入其他类型将报 404 的错误，

目前支持的参数类型转换器有：

string :字符型，但是其中不能包含斜杠"/"
int：整型
float：浮点型
uuid：uuid字符类型
path：字符型，可以包含斜杠"/"，如aa/bb/cc

除此之外，还可以设置 url 变量参数的默认值，如下，在app.route()装饰器里使用defaults参数设置，接收一个字典，来存储 url 变量参数默认值映射。

@app.route('/user', defaults={'name': 'default_name'})

@app.route('/user/<name>')

def hello_user(name):

    return 'Hello {}!'.format(name)

上述代码中，/user不带参数，访问/user时，变量name就会使用默认值"default_name"。其实，这种做法等同于在hello_user()函数内给name变量设置缺省值。

3.获取url路径中?后面参数的值

使用request.args.get获取url路径中?后面参数的值

from flask import Flask, request

@app.route('/user',methods=['GET'])
def user():
    name=request.args.get("name",default="张三",type=str)
    return f"{name},你好";

上述代码中，获取访问地址文：/user?name=xxx中name的值，default字段为设置默认值

4.HTTP请求方法设置

HTTP 请求方法常用的有GET、POST、PUT、DELETE。Flask 路由也可以设置请求方法，在app.route()装饰器中使用使用methods参数传入一个包含监听的 HTTP 请求的可迭代对象。比如，下面的视图

函数同时监听GET请求和POST请求：

from flask import request

@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])

def login():

    if request.method == 'POST':

        return 'This is a POST request'

    else:

        return 'This is a GET request'

分别使用GET请求和POST请求访问http://127.0.0.1:5000/login时，会返回不同的内容，如果使用其他的请求方法（如PUT），会报 405 Method Not Allowed 的错误。

5.url构建

Flask提供了url_for()方法来快速获取及构建 url，方法的第一个参数是视图函数的名称，之后的一个或多个参数对应的是 url 变量部分。

@app.route('/superuser')

def hello_superuser():

    return 'Hello superuser!'

@app.route('/user/<name>')

def hello_user(name):

    return 'Hello {}!'.format(name)

@app.route('/user/<name>')

def hello(name):

    if name == 'superuser':

        return redirect(url_for('hello_superuser'))

    else:

        return redirect(url_for('hello_user', name=name))

上述代码中：url_for()方法是根据试图函数名称获取url，redirect()是根据 url 重定向到视图函数，二者配合使用，用作 url 的重定向。hello(name)函数接受来自 url 的参数的值，判断值是否与superuser匹配，如果匹配，则使用redirect(url_for())将应用程序重定向到hello_superuser()函数，否则重定向到hello_user()函数。

四、模板

在 Python 内部生成 HTML 不好玩，且相当笨拙。因为您必须自己负责 HTML 转义，以确保应用的安全。因此， Flask 自动为您配置 Jinja2 模板引擎。

模板可被用于生成任何类型的文本文件。对于 web 应用来说，主要用于生成 HTML 页面，但是也可以生成 markdown 、用于电子邮件的纯文本等等。

1.使用 render_template()渲染模板

使用 render_template() 方法可以渲染模板，您只要提供模板名称和需要作为参数传递给模板的变量就行了。下面是一个简单的模板渲染例子:

@app.route('/blog/<int:blog_id>')
def hello(name=None):
    return render_template('blog.html')

Flask 会在 templates 文件夹内寻找模板。因此，需要在app.py同级下新建文件夹templates，在templates 中创建名字为blog的html文件

访问结果如下：
在这里插入图片描述

2.给模板传递参数并渲染

下列代码中：接收用户传来的参数，并且创建了一个User类一并传到模板中进行渲染

class User():
    def __init__(self, username, email):
        self.username = username
        self.email = email
        # 重写__dict__属性，返回字典形式的对象信息


@app.route('/blog/<int:blog_id>')
def hello(blog_id=None):
    user_info = User("Cheryl", "cheryl.superlu@gmail.com")
    return render_template('blog.html', blog_id=blog_id, user=user_info)

blog.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>blog</title>
</head>
<body>
Hi,你访问的是{{ blog_id }}
<div>
    用户名{{ user.username }}<br>
    邮箱{{ user.email }}
</div>
</body>
</html>

访问结果如下：
在这里插入图片描述

3.if、for

控制器：

@app.route('/student')
def student():
    stu=Student("Cheryl",18,["看书","学习","运动"])
    return render_template("student.html",stu=stu)

1.if条件控制

Jinja2中的if条件判断语句必须放在{% if %}中间，并且还必须有结束的标签{% endif %}，并且可以使用 and 和 or 来进行逻辑合并操作。

模板：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
{% if stu.age>=18 and stu.age<30 %}
    Hi,{{ stu.name }},你已经是成年人了！
{% elif stu.age>=30 %}
    Hi,{{ stu.name }},你已经是中年人了！
{% else %}
    Hi,{{ stu.name }},你是未成年！
{% endif %}


</body>
</html>

结果：
? 在这里插入图片描述

2.for循环

Jinja2中的for循环语句必须放在{% for statement %}中间，并且还必须有结束的标签{% endfor %}。假设模板文件如下：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
{#判断语句#}
{% if stu.age>=18 and stu.age<30 %}
    Hi,{{ stu.name }},你已经是成年人了！
{% elif stu.age>=30 %}
    Hi,{{ stu.name }},你已经是中年人了！
{% else %}
    Hi,{{ stu.name }},你是未成年！
{% endif %}
{#循环语句#}
{% for item in stu.hobby %}
    <p>{{ item }}</p>
{% endfor %}
</body>
</html>

结果：
在这里插入图片描述

4.模板继承

Jinja2中可以使用extends来继承模板，block相当于占位符子模板中进行填充内容即可

基础模板-base.html:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>
        {% block title %}
        {% endblock %}
    </title>
</head>
<body>
我是基础模板
{% block body %}
{% endblock %}
</body>
</html>

学生模板-student.html:

{% extends 'base.html' %}
{% block title %}
    学生模板
{% endblock %}
{% block body %}
    学生内容
{% endblock %}

结果
在这里插入图片描述

五、Flask-SQLAlchemy操作数据库

我这里操作数据库使用的是Flask-SQLAlchemy

认识Flask-SQLAlchemy

Flask-SQLAlchemy 是一个为 Flask 应用增加 SQLAlchemy 支持的扩展。它致力于简化在 Flask 中 SQLAlchemy 的使用。
SQLAlchemy 是目前python中最强大的 ORM框架, 功能全面, 使用简单。

ORM优缺点

优点

有语法提示, 省去自己拼写SQL，保证SQL语法的正确性
orm提供方言功能(dialect, 可以转换为多种数据库的语法), 减少学习成本
防止sql注入攻击
搭配数据迁移, 更新数据库方便
面向对象, 可读性强, 开发效率高

缺点

需要语法转换, 效率比原生sql低
复杂的查询往往语法比较复杂 (可以使用原生sql替换)

1.安装

pip install flask-sqlalchemy

flask-sqlalchemy 在安装/使用过程中, 如果出现 ModuleNotFoundError: No module named 'MySQLdb’错误, 则表示缺少mysql依赖包, 可依次尝试下列两个方案后重试

方案1: 安装 mysqlclient依赖包 (如果失败再尝试方案2)：pip install mysqlclient
方案2: 安装pymysql依赖包：pip install pymysql

mysqlclient 和 pymysql 都是用于mysql访问的依赖包, 前者由C语言实现的, 而后者由python实现, 前者的执行效率比后者更高, 但前者在windows系统中兼容性较差, 工作中建议优先前者。

2.组件初始化

flask-sqlalchemy 的相关配置也封装到了 flask 的配置项中, 可以通过app.config属性或配置加载方案(如config.from_object) 进行设置

数据库URI(连接地址)格式: 协议名://用户名:密码@数据库IP:端口号/数据库名, 如:

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'

如果数据库驱动使用的是 pymysql, 则协议名需要修改为

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/demo'

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 设置数据库连接地址
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/demo'
# 是否追踪数据库修改(开启后会触发一些钩子函数)  一般不开启, 会影响性能
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
# 是否显示底层执行的SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

两种初始化方式

方式1-初始化组件对象, 直接关联Flask应用

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 应用配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 方式1: 初始化组件对象, 直接关联Flask应用
db = SQLAlchemy(app)

方式2-先创建组件, 延后关联Flass应用

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy


# 方式2: 初始化组件对象, 延后关联Flask应用
db = SQLAlchemy()


def create_app(config_type):
    """工厂函数"""

    # 创建应用
    flask_app = Flask(__name__)
    # 加载配置
    config_class = config_dict[config_type]
    flask_app.config.from_object(config_class)

    # 关联flask应用
    db.init_app(app)

    return flask_app

3.构建模型类

在这里插入图片描述

类对应表
类属性对应字段
实例对象对应记录

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


# 构建模型类  类->表  类属性->字段  实例对象->记录
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

注意点

模型类必须继承 db.Model, 其中 db 指对应的组件对象
表名默认为类名小写, 可以通过 __tablename__类属性进行修改
类属性对应字段, 必须是通过 db.Column() 创建的对象
可以通过 create_all() 和 drop_all()方法来创建和删除所有模型类对应的表

常用的字段类型
在这里插入图片描述

常用的字段选项
在这里插入图片描述

4.数据操作

这里的会话并不是状态保持机制中的 session，而是 sqlalchemy 的会话。它被设计为数据操作的执行者, 从SQL角度则可以理解为是一个加强版的数据库事务
sqlalchemy 会自动创建事务, 并将数据操作包含在事务中, 提交会话时就会提交事务
事务提交失败会自动回滚

1.增加数据

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flast_demo?charset=utf8mb4'

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


@app.route('/')
def index():
    # 1.创建模型对象
    users = User("Cheryl", 88)

    # 2.将模型对象添加到会话中
    db.session.add(users)
    # 添加多条记录
    # db.session.add_all([user1, user2, user3])

    # 3.提交会话 (会提交事务)
    # sqlalchemy会自动创建隐式事务
    # 事务失败会自动回滚
    db.session.commit()

    return "index"


# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age


with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

2.查询数据

import json

from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flast_demo?charset=utf8mb4'

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


@app.route('/')
def index():

    # 1.get查询，根据根据主键查询
    user = User.query.get(1)
    # 2.查询所有用户数据
    user_list = User.query.all()  # 返回列表, 元素为模型对象
    # 3.查询有多少个用户
    user_count=User.query.count()
    # 4.查询id为4的用户[3种方式]
    #  方式1: 根据id查询  返回模型对象/None
    User.query.get(4)
    # 方式2: 等值过滤器 关键字实参设置字段值  返回BaseQuery对象
    # BaseQuery对象可以续接其他过滤器/执行器  如 all/count/first等
    User.query.filter_by(id=4).all()
    # 方式3: 复杂过滤器  参数为比较运算/函数引用等  返回BaseQuery对象
    User.query.filter(User.id == 4).first()

    # 5.分页查询, 每页3个, 查询第2页的数据  paginate(页码, 每页条数)
    pn = User.query.paginate(page=1, per_page=2)
    print(f"总页数{pn.pages}，每页条数{pn.per_page}")
    userList=[]
    for user in pn.items:
        userList.append(user.to_dict())
    print(f"当前页的数据  {userList}")

    # 封装返回结果
    result = {
        "code": "200",
        "msg": "信息查询成功!",
        "data": None
    }
    result_data=[]
    for user in user_list:
        result_data.append(user.to_dict())
    result['data'] = user_count
    return jsonify(result)


# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    email = db.Column('email', db.String(20))  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

    def __init__(self, name, email, age):
        self.name = name
        self.email = email
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "name": self.name,
            "email": self.email,
            "age": self.age
        }


with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()
    user1 = User(name='wang', email='wang@163.com', age=20)
    user2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', age=33)
    user3 = User(name='chen', email='chen@126.com', age=23)
    user4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', age=29)
    user5 = User(name='tang', email='tang@itheima.com', age=25)
    user6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', age=25)
    user7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', age=23)
    user8 = User(name='liu', email='liu@itheima.com', age=30)
    user9 = User(name='li', email='li@163.com', age=28)
    user10 = User(name='sun', email='sun@163.com', age=26)
    # 一次添加多条数据
    db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5, user6, user7, user8, user9, user10])
    db.session.commit()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

3.更新数据

flask-sqlalchemy 提供了两种更新数据的方案

先查询, 再更新
对应SQL中的先select, 再update
基于过滤条件的更新 (推荐方案)
对应SQL中的 update xx where xx = xx (也称为 update子查询 )

1.先查询, 再更新

这种方式的缺点

查询和更新分两条语句, 效率低
如果并发更新, 可能出现更新丢失问题(Lost Update)

import json

from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flast_demo?charset=utf8mb4'

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


@app.route('/')
def index():
    #更新返回受影响的行数
    user=User.query.filter(User.name=="wang").first()
    user.name="update"
    db.session.commit()
    return ""

# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    email = db.Column('email', db.String(20))  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

    def __init__(self, name, email, age):
        self.name = name
        self.email = email
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "name": self.name,
            "email": self.email,
            "age": self.age
        }


with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()
    user1 = User(name='wang', email='wang@163.com', age=20)
    user2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', age=33)
    user3 = User(name='chen', email='chen@126.com', age=23)
    user4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', age=29)
    user5 = User(name='tang', email='tang@itheima.com', age=25)
    user6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', age=25)
    user7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', age=23)
    user8 = User(name='liu', email='liu@itheima.com', age=30)
    user9 = User(name='li', email='li@163.com', age=28)
    user10 = User(name='sun', email='sun@163.com', age=26)
    # 一次添加多条数据
    db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5, user6, user7, user8, user9, user10])
    db.session.commit()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

2.基于过滤条件的更新

这种方式的优点:

一条语句, 被网络IO影响程度低, 执行效率更高
查询和更新在一条语句中完成, 单条SQL具有原子性, 不会出现更新丢失问题
会对满足过滤条件的所有记录进行更新, 可以实现批量更新处理

操作步骤如下:

配合查询过滤器filter() 和更新执行器update() 进行数据更新
提交会话

import json

from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flast_demo?charset=utf8mb4'

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


@app.route('/')
def index():
    #更新返回受影响的行数
    result=User.query.filter(User.name=="wang").update({"name":"update"})
    print(result)
    db.session.commit()
    return ""

# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    email = db.Column('email', db.String(20))  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

    def __init__(self, name, email, age):
        self.name = name
        self.email = email
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "name": self.name,
            "email": self.email,
            "age": self.age
        }


with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()
    user1 = User(name='wang', email='wang@163.com', age=20)
    user2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', age=33)
    user3 = User(name='chen', email='chen@126.com', age=23)
    user4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', age=29)
    user5 = User(name='tang', email='tang@itheima.com', age=25)
    user6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', age=25)
    user7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', age=23)
    user8 = User(name='liu', email='liu@itheima.com', age=30)
    user9 = User(name='li', email='li@163.com', age=28)
    user10 = User(name='sun', email='sun@163.com', age=26)
    # 一次添加多条数据
    db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5, user6, user7, user8, user9, user10])
    db.session.commit()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

4.删除数据

类似更新数据, 也存在两种删除数据的方案
先查询, 再删除

对应SQL中的先select, 再delete

基于过滤条件的删除 (推荐方案)

对应SQL中的 delete xx where xx = xx (也称为 delete子查询 )

1.先查询, 再删除

这种方式的缺点:

查询和删除分两条语句, 效率低

import json

from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flast_demo?charset=utf8mb4'

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


@app.route('/')
def index():
    # 1.查询
    user=User.query.filter(User.name=='wang').first()
    # 2.从db.session中删除
    db.session.delete(user)
    # 3.将db.session中的修改，同步到数据库中
    db.session.commit()
    
    return "数据删除成功！"
# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    email = db.Column('email', db.String(20))  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

    def __init__(self, name, email, age):
        self.name = name
        self.email = email
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "name": self.name,
            "email": self.email,
            "age": self.age
        }


with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()
    user1 = User(name='wang', email='wang@163.com', age=20)
    user2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', age=33)
    user3 = User(name='chen', email='chen@126.com', age=23)
    user4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', age=29)
    user5 = User(name='tang', email='tang@itheima.com', age=25)
    user6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', age=25)
    user7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', age=23)
    user8 = User(name='liu', email='liu@itheima.com', age=30)
    user9 = User(name='li', email='li@163.com', age=28)
    user10 = User(name='sun', email='sun@163.com', age=26)
    # 一次添加多条数据
    db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5, user6, user7, user8, user9, user10])
    db.session.commit()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

2.基于过滤条件的删除

这种方式的优点:

一条语句, 被网络IO影响程度低, 执行效率更高
会对满足过滤条件的所有记录进行删除, 可以实现批量删除处理

操作步骤如下:

配合查询过滤器filter() 和删除执行器delete() 进行数据删除
提交会话

import json

from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flast_demo?charset=utf8mb4'

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


@app.route('/')
def index():
    # 1.查询
    user=User.query.filter(User.name=='wang').delete()
    # 2.提交会话
    db.session.commit()
    return "数据删除成功！"
# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    email = db.Column('email', db.String(20))  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

    def __init__(self, name, email, age):
        self.name = name
        self.email = email
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "name": self.name,
            "email": self.email,
            "age": self.age
        }


with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()
    user1 = User(name='wang', email='wang@163.com', age=20)
    user2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', age=33)
    user3 = User(name='chen', email='chen@126.com', age=23)
    user4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', age=29)
    user5 = User(name='tang', email='tang@itheima.com', age=25)
    user6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', age=25)
    user7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', age=23)
    user8 = User(name='liu', email='liu@itheima.com', age=30)
    user9 = User(name='li', email='li@163.com', age=28)
    user10 = User(name='sun', email='sun@163.com', age=26)
    # 一次添加多条数据
    db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5, user6, user7, user8, user9, user10])
    db.session.commit()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

5. 刷新数据

Session 被设计为数据操作的执行者, 会先将操作产生的数据保存到内存中
在执行 flush刷新操作后, 数据操作才会同步到数据库中

有两种情况下会隐式执行刷新操作

提交会话
执行查询操作 (包括 update 和 delete 子查询)

开发者也可以手动执行刷新操作 session.flush()

import json

from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flast_demo?charset=utf8mb4'

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


@app.route('/')
def index():
    # 1.创建新的用户
    user=User("王五","xxx@xcx.com",88)
    # 2.添加用户
    db.session.add(user)
    # 3.主动执行flush()操作立即执行sql
    db.session.flush()
    # 提交会话会自动执行flush操作
    db.session.commit()
    return "数据删除成功！"
# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    email = db.Column('email', db.String(20))  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引

    def __init__(self, name, email, age):
        self.name = name
        self.email = email
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "name": self.name,
            "email": self.email,
            "age": self.age
        }


with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()
    user1 = User(name='wang', email='wang@163.com', age=20)
    user2 = User(name='zhang', email='zhang@189.com', age=33)
    user3 = User(name='chen', email='chen@126.com', age=23)
    user4 = User(name='zhou', email='zhou@163.com', age=29)
    user5 = User(name='tang', email='tang@itheima.com', age=25)
    user6 = User(name='wu', email='wu@gmail.com', age=25)
    user7 = User(name='qian', email='qian@gmail.com', age=23)
    user8 = User(name='liu', email='liu@itheima.com', age=30)
    user9 = User(name='li', email='li@163.com', age=28)
    user10 = User(name='sun', email='sun@163.com', age=26)
    # 一次添加多条数据
    db.session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5, user6, user7, user8, user9, user10])
    db.session.commit()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

6.多表关联查询

案例中包含两个模型类: User用户模型和 Address地址模型, 并且一个用户可以有多个地址, 两张表之间存在一对多关系
在这里插入图片描述 关系属性
关系属性是 sqlalchemy 封装的一套查询关联数据的语法, 其目的为让开发者使用面向对象的形式方便快捷的获取关联数据

import json

from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/flast_demo?charset=utf8mb4'

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


@app.route('/')
def index():
    # 1.添加数据
    user = User("张三", "xxx@xx.com", 88)
    db.session.add(user)
    db.session.flush()
    address1 = Address("山东济南", user.id)
    address2 = Address("山东济宁", user.id)
    db.session.add_all([address1, address2])
    db.session.commit()

    # 2.查询多表数据，要求查询名字为张三的地址信息
    result=User.query.filter(User.name == "张三").first()
    return result.to_dict()


# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'  # 设置表名, 表名默认为类名小写
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)  # 设置主键, 默认自增
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)  # 设置字段名 和 唯一约束
    email = db.Column('email', db.String(20))  # 设置字段名 和 唯一约束
    age = db.Column(db.Integer, default=10, index=True)  # 设置默认值约束 和 索引
    address = db.relationship("Address")

    def __init__(self, name, email, age):
        self.name = name
        self.email = email
        self.age = age

    def to_dict(self):
        adr_list=[]
        for adr in self.address:
            adr_list.append(adr.to_dict())
        return {
            "id": self.id,
            "name": self.name,
            "email": self.email,
            "age": self.age,
            "address": adr_list
        }


class Address(db.Model):
    __tablename__ = 't_address'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    address = db.Column('address', db.String(20), unique=True)
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('t_user.id'))

    def __init__(self, detail, user_id):
        self.detail = detail
        self.user_id = user_id

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "detail": self.detail,
            "user_id": self.user_id
        }


with app.app_context():
    # 删除所有继承自db.Model的表
    db.drop_all()
    # 创建所有继承自db.Model的表
    db.create_all()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

4.连接查询

开发中有联表查询需求时, 一般会使用 join连接查询
sqlalchemy 也提供了对应的查询语法

db.session.query(主表模型字段1, 主表模型字段2, 从表模型字段1, xx.. ).join(从表模型类, 主表模型类.主键 == 从表模型类.外键)

join语句属于查询过滤器, 返回值也是 BaseQuery 类型对象

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

# 相关配置
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = False

# 创建组件对象
db = SQLAlchemy(app)


# 用户表  一   
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(20))


# 地址表   多
class Address(db.Model):
    __tablename__ = 't_adr'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    detail = db.Column(db.String(20))
    user_id = db.Column(db.Integer)  # 定义外键


@app.route('/demo')
def demo():
    """查询多表数据  需求: 查询姓名为"张三"的用户id和地址信息"""

    # sqlalchemy的join查询
    data = db.session.query(User.id, Address.detail).join(Address, User.id == Address.user_id).filter(User.name == '张三').all()
    for item in data:
        print(item.detail, item.id)

    return "demo"


@app.route('/')
def index():
    """添加数据"""
    user1 = User(name='张三')
    db.session.add(user1)
    db.session.flush()
    adr1 = Address(detail='中关村3号', user_id=user1.id)
    adr2 = Address(detail='华强北5号', user_id=user1.id)
    db.session.add_all([adr1, adr2, user1])
    db.session.commit()

    return 'index'


if __name__ == '__main__':
    db.drop_all()
    db.create_all()

    app.run(debug=True)

关联查询的性能优化

通过前边的学习, 可以发现无论使用外键还是关系属性查询关联数据, 都需要查询两次, 一次查询用户数据, 一次查询地址数据
两次查询就需要发送两次请求给数据库服务器, 如果数据库和web应用不在一台服务器中, 则网络IO会对查询效率产生一定影响
可以考虑使用连接查询 join 使用一条语句就完成关联数据的查询

# 使用join语句优化关联查询
adrs = Address.query.join(User, Address.user_id == User.id).filter(User.name == '张三').all()  # 列表中包含地址模型对象

Flask-SQLAlchemy摘抄自：https://blog.csdn.net/weixin_47906106/article/details/123774620

六、使用flask-migrate迁移ORM模型

在Flask-SQLAlchemy中使用 db.create_all() 创建所有继承自db.Model的表，但是这种方法有个弊端就是我先在User类中新增一个字段表不会更新

使用flask-migrate来解决这个问题

下载依赖

pip install flask-migrate

ORM模型映射成表的三步

1.flask db init; 这部只需要执行一次
2.flask db migrate; 识别ORM模型的改变，生成迁移脚本
3.flask db upgrade; 运行迁移脚本，同步到数据库中

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_43548590/article/details/135549983
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python学习-从零搭建Flask项目

文章目录

前言

一、Flask安装

1.使用命令行安装Flask

2.使用pycharm创建Flask项目

二、运行Flask项目

1.使用命令运行程序

2.在pycharm中运行

三、路由

1.基础路由定义

2.动态url

3.获取url路径中?后面参数的值

4.HTTP请求方法设置

5.url构建

四、模板

1.使用 render_template()渲染模板

2.给模板传递参数并渲染

3.if、for

1.if条件控制

2.for循环

4.模板继承

五、Flask-SQLAlchemy操作数据库

1.安装

2.组件初始化

3.构建模型类

4.数据操作

1.增加数据

2.查询数据

3.更新数据

1.先查询, 再更新

2.基于过滤条件的更新

4.删除数据

1.先查询, 再删除

2.基于过滤条件的删除

5. 刷新数据

6.多表关联查询

4.连接查询

六、使用flask-migrate迁移ORM模型