在 Flask 中使用 SQLAlchemy

2018/10 21 10:10

在 Flask 中使用 SQLAlchemy

很多人更倾向于使用 SQLAlchemy 进行数据库操作。在这种情况下,建议您使用包的而不是模块的方式组织您的应用代码,并将所有的模型放置到一个单独的模块中 (大型应用)。尽管这并非必要,但是这么做将会让程序的结构更加明晰。

使用 SQLAlchemy 有四种常用的方法,我们在下面列出了这几种方法的基本使用框架:

Flask-SQLAlchemy 扩展

因为 SQLAlchemy 是一个常用的数据库抽象层和数据库关系映射包(ORM),并且需要一点点设置才可以使用,因此存在一个 Flask 扩展帮助您操作它。如果您想要快速开始使用,那么我们建议您使用这种方法。

您可以从 PyPI 下载到 Flask-SQLAlchemy

显式调用

SQLAlchemy 中的 declarative 扩展是最新的使用 SQLAlchemy 的方法。它允许您同时定义表和模型,就像 Django 一样工作。除了下文所介绍的内容外,我们建议您参考 declarative 扩展的官方文档。

这是一个 database.py 模块的例子:

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('sqlite:////tmp/test.db', convert_unicode=True)
db_session = scoped_session(sessionmaker(autocommit=False,
                                         autoflush=False,
                                         bind=engine))
Base = declarative_base()
Base.query = db_session.query_property()

def init_db():
    # 在这里导入所有的可能与定义模型有关的模块,这样他们才会合适地
    # 在 metadata 中注册。否则,您将不得不在第一次执行 init_db() 时
    # 先导入他们。
    import yourapplication.models
    Base.metadata.create_all(bind=engine)

为了定义您的模型,仅仅构造一个上面代码编写的 Base 类的子类。如果您好奇为何我们在这里不用担心多线程的问题(就像我们在先前使用 g 对象操作 SQLite3 的例子一样):那是因为 SQLAlchemy 已经在 scoped_session 类当中为我们完成了这些任务。

在您的应用当中以一个显式调用 SQLAlchemy , 您只需要将如下代码放置在您应用的模块中。Flask 将会在请求结束时自动移除数据库会话:

from yourapplication.database import db_session

@app.teardown_request
def shutdown_session(exception=None):
    db_session.remove()

这是一个模型的例子(将代码放入 models.py 或类似文件中):

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from yourapplication.database import Base

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50), unique=True)
    email = Column(String(120), unique=True)

    def __init__(self, name=None, email=None):
        self.name = name
        self.email = email

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

您可以使用 init_db 函数创建一个数据库:

>>> from yourapplication.database import init_db
>>> init_db()

按照如下方式将数据实体插入数据库:

>>> from yourapplication.database import db_session
>>> from yourapplication.models import User
>>> u = User('admin', 'admin@localhost')
>>> db_session.add(u)
>>> db_session.commit()

查询代码也很简单:

>>> User.query.all()
[<User u'admin'>]
>>> User.query.filter(User.name == 'admin').first()
<User u'admin'>

手动实现 ORM

手动实现 ORM (对象关系映射) 相比前面的显式调用方法,既有一些优点,也有一些缺点。 主要差别在于这里的数据表和模型是分开定义的,然后再将其映射起来。这提供了更大的灵活性, 但是会增加了代码量。通常来说它和上面显式调用的工作的方式很相似,所以请确保您的应用已经被合理分割到了包中的不同模块中。

这是一个 database.py 模块的例子:

from sqlalchemy import create_engine, MetaData
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker

engine = create_engine('sqlite:////tmp/test.db', convert_unicode=True)
metadata = MetaData()
db_session = scoped_session(sessionmaker(autocommit=False,
                                         autoflush=False,
                                         bind=engine))
def init_db():
    metadata.create_all(bind=engine)

与显式调用相同,您需要在请求结束后关闭数据库会话。将下面的代码放到您的应用程序模块中:

from yourapplication.database import db_session

@app.teardown_request
def shutdown_session(exception=None):
    db_session.remove()

下面是一个数据表和模型的例子(将他们放到 models.py 当中):

from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import mapper
from yourapplication.database import metadata, db_session

class User(object):
    query = db_session.query_property()

    def __init__(self, name=None, email=None):
        self.name = name
        self.email = email

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

users = Table('users', metadata,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String(50), unique=True),
    Column('email', String(120), unique=True)
)
mapper(User, users)

查询和插入操作和上面所给出的例子是一样的。

SQL 抽象层

如果您仅用到数据库系统和 SQL 抽象层,那么您只需要引擎部分:

from sqlalchemy import create_engine, MetaData

engine = create_engine('sqlite:////tmp/test.db', convert_unicode=True)
metadata = MetaData(bind=engine)

然后您就可以像上文的例子一样声明数据表,或者像下面这样自动加载他们:

users = Table('users', metadata, autoload=True)

您可以使用 insert 方法插入数据,我们需要先获取一个数据库连接,这样我们就可以使用“事务”了:

>>> con = engine.connect()
>>> con.execute(users.insert(), name='admin', email='admin@localhost')

SQLAlchemy 将会为我们自动提交对数据库的修改。

查询数据可以直接通过数据库引擎,也可以使用一个数据库连接:

>>> users.select(users.c.id == 1).execute().first()
(1, u'admin', u'admin@localhost')

返回的结果也是字典样式的元组:

>>> r = users.select(users.c.id == 1).execute().first()
>>> r['name']
u'admin'

您也可以将 SQL 语句的字符串传入到 execute() 函数中:

>>> engine.execute('select * from users where id = :1', [1]).first()
(1, u'admin', u'admin@localhost')

更多 SQLAlchemy 相关信息,请参考 其网站.

--转载请注明: http://91o.cc/%e5%9c%a8-flask-%e4%b8%ad%e4%bd%bf%e7%94%a8-sqlalchemy/

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