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如何更好的使用flask-SQLAlchemy來源: 日期:2020-03-23 07:23:27  閱讀:-

    SQLAlchemy配置

    安裝flask-sqlalchemy,它是對SQLAlchemy基于flask的封裝,SQLAlchemy是python的orm框架并不是針對特定web的框架。

    配置數據庫

    這db初始化APP使用的db=SQLAlchemy(app)這種方式,這樣初始化的時候就會加載上下文環境,比如在交互式環境下,就可以直接User.query.get(1)查詢,還有一種初始化方式,db.init_app(app)這種方式在初始化的時候不會加載上下文環境,在交互式模式下操作數據庫時需要手動加載,例如

    with app.app_context():
    User.query.get(1)

    但是無論哪種方式,在視圖中進行數據查詢時,都不要手動加載上下文,因為在視圖中執行數據庫操作時,服務已經啟動,在視圖中上下文環境已經加載好了。

    SQLALCHEMY_ECHO = True 

    SQLALCHEMY_ECHO = True輸出效果

    在進行數據庫操作時輸出操作數據庫的日志,包括sql語句,方便調試,可以在測試環境打開線上關閉。

    新增數據

    添加單個數據

    db.session.add(user)

    添加多個數據,需傳遞一個列表

    db.session.add_all(users)

    基礎查詢

    User.query.get() 使用主鍵查詢,get()方法只能傳入主鍵

    User.query.get(1)
    Out[3]: <User 1>

    User.query.filter_by() 做一些簡單的查詢,只能使用單個條件或者and,稍微復雜的一點的類似!=者or則不支持

    User.query.filter_by(name='itcast').first()
    Out[5]: <User 1>

    User.query.filter() 相比filter_by則能做的更多,大部分的復雜查詢也都是用filter()來做

    db.session.query(User).all(),上面的查詢都是基于flask-sqlalchemy來進行的,這個是直接使用SQLAlchemy來操作數據庫

    offset、limit查詢

    offset從指定位置開始查詢,limit從開始位置返回指定個數數據,例如現在有個需求從第二個位置開始返回兩個用戶,

    User.query.offset(2).limit(2).all()
    Out[10]: [<User 4>, <User 5>]
    對應的sql就是
    select * from user_basic limit 2,2

    模糊查詢

    User.query.filter(User.name.startwith('itcast')).all()

    查詢用戶名是已itcast開頭的用戶,對應sql語法,name like 'itcast%' 還可以是User.name.endwith(''),對應sql中的語法是name like '%itcast'

    指定字段查詢

    在查詢數據庫是,通常不會直接select *進行查詢,需要指定字段,在flask-sqlalchemy中需要指定字段需要導入額外的方法來支持。

    from sqlalchemy.orm import load_only
    User.query.options(load_only(User.name,User.mobile))
    .filter(User.id == 1).first()
    Out[12]: <User 1>

    對應sql語句就就是

    select name, mobile from user where id=1 limit 1;

    使用聚合函數

    在flask-sqlalchemy使用聚合需要導入新函數,from sqlalchemy import func

    db.session.query(Relation.user_id, func.count(Relation.target_user_id))
    .group_by(Relation.user_id).all()
    Out[26]: [(1, 3)]

    列表中每個元組的第一位表示user_id,第二位表示聚合結果,上面查詢語句對應sql

    select user_id, target_user_id from user_relation group_by(user_id)

    關聯查詢

    1、使用外鍵關聯查詢

    建表的時候,我們將用戶的基本常用信息存儲在user_basic表中,另外的一些不常用的存儲在user_profile表中,在查詢的時候,如何通過user.profile就能查詢出profile表中存儲的信息呢?

    現在從表中指定外鍵,然后在主表指定額外的字段,進行關聯查詢,注意在從表設置外鍵是,里面傳的一定要是數據庫中真實的表名和字段名。

    id = db.Column('relation_id', db.Integer, db.ForeignKey('user_basic.user_id'),
    primary_key=True, doc='主鍵ID')

    在主表指定關聯字段

    profile = db.relationship("UserProfile", uselist=False)

    直接使用user.profile調用,以下是輸出結果

    2、使用primaryjoin關聯查詢

    在user_basic表中修改關聯字段屬性,db.relationship這種額外聲明的字段屬性,不對應數據庫表的字段,不是映射字段,只是為了方便進行關聯查詢的時候使用

    profile = db.relationship('UserProfile', 
    primaryjoin='User.id==foreign(UserProfile.id)', uselist=False)

    user.profile調用和上面的輸出結果一樣。

    3、指定字段關聯查詢

    上面的兩種方式都需要兩步才能查詢出結果,那么如何一次性查出呢。比如現在有一個需求需要查詢user_id=1用戶所關注用戶的信息,sql語句實現如下

    select a.user_id,b.user_name,b.mobile from user_relation as a 
    inner join user_basic as b on a.target_user_id=b.user_id
    where a.user_id=1;

    現在Relation表中增加關聯字段,

    user = db.relationship('User', 
    primaryjoin="Relation.target_user_id==foreign(User.id)")

    具體查詢語句如下

    執行效果

    從debug日志中,拿出SQLAlchemy生成的查詢語句和我們自己寫的看看是否一樣

    SELECT user_relation.relation_id AS user_relation_relation_id, user_basic.user_id AS user_basic_user_id, user_basic.user_name AS user_basic_user_name, user_relation.user_id AS user_relation_user_id, user_relation.target_user_id AS user_relation_target_user_id

    FROM user_relation INNER JOIN user_basic ON user_relation.target_user_id = user_basic.user_id

    WHERE user_relation.user_id = %(user_id_1)s,可以看出和之前寫的sql語句是一樣。

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    (正文已結束)

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