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Flask的ORM工具SQLAlchemy

Flask的ORM工具SQLAlchemy

一、ORM 是什么?

ORM(Object-Relational Mapping,对象关系映射)是一种编程技术,用于在面向对象的编程语言与关系型数据库之间建立映射关系。它允许开发者使用面向对象的语法(如类、对象、方法)操作数据库,而无需直接编写 SQL 语句。

 

ORM 的核心作用:

  •  抽象数据库操作:将数据库表映射为编程语言中的“类”,表中的行映射为“对象”,表的字段映射为“对象属性”。
  •  屏蔽数据库差异:同一套 ORM 代码可适配多种数据库(如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等),无需修改核心逻辑。
  •  简化开发流程:避免手动编写复杂 SQL,减少出错概率,同时让代码更易读、易维护。

 

二、Flask 的 ORM 工具:SQLAlchemy 详解

SQLAlchemy 是 Python 生态中最流行的 ORM 框架之一,并非专为 Flask 设计,但通过 Flask-SQLAlchemy扩展可与 Flask 无缝集成,成为 Flask 项目中操作数据库的首选工具。

1、SQLAlchemy 的定位

SQLAlchemy 不仅是 ORM,更是一个“SQL 工具包”,它包含两部分核心功能:

  • Core(核心):提供 SQL 表达式语言,可直接通过 Python 代码生成 SQL 语句(类似“高级 SQL 生成器”)。
  • ORM:在 Core 基础上封装的对象关系映射层,支持通过类和对象操作数据库。

 

2、Flask-SQLAlchemy 扩展

Flask-SQLAlchemy 是 Flask 官方推荐的扩展,它简化了 SQLAlchemy 与 Flask 的集成,自动处理配置、会话管理等细节。

 (1)安装

pip install flask-sqlalchemy

 

 (2)基本配置与初始化

在 Flask 项目中,需先配置数据库连接信息并初始化 SQLAlchemy:

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)# 配置数据库 URI(以 SQLite 为例,文件型数据库,无需额外服务)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///mydatabase.db'
# 关闭 SQLAlchemy 的修改跟踪功能(优化性能)
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False# 初始化 SQLAlchemy 实例,关联 Flask 应用
db = SQLAlchemy(app)

 

数据库 URI 格式(不同数据库):

  •    SQLite:sqlite:///数据库文件名.db(相对路径,文件存于项目根目录)
  •    MySQL:mysql+pymysql://用户名:密码@主机:端口/数据库名
  •    PostgreSQL:postgresql://用户名:密码@主机:端口/数据库名

 

3、核心概念与使用

 (1)模型(Model):映射数据库表

模型是 ORM 的核心,对应数据库中的一张表。通过继承 db.Model 定义模型类,类的属性对应表的字段。

示例:定义一个 User 模型(对应 user 表):

class User(db.Model):#表名(不指定则默认用类名小写,如 User → user)__tablename__ = 'users'#字段定义:id(主键,自增整数)id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)#用户名(字符串,非空,唯一)username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)#邮箱(字符串,非空,唯一)email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)#定义对象的字符串表示(便于调试)def __repr__(self):return f'<User {self.username}>'

- db.Column:定义表的字段,第一个参数为数据类型(如 db.Integer、db.String)。

- 常用参数:

  •    primary_key=True:设为主键。
  •    unique=True:字段值唯一(如用户名不可重复)。
  •    nullable=False:字段不可为空(必填)。
  •    default:设置默认值(如 default=datetime.utcnow)。

 

 (2)创建数据库和表

定义模型后,需通过代码创建实际的数据库文件和表:

#在 Flask 应用上下文内执行(如在视图函数中,或通过 shell)with app.app_context():    #创建所有模型对应的表(若表已存在则不重复创建)    db.create_all()

执行后,项目根目录会生成 mydatabase.db(SQLite),包含 users 表。

 

 (3)会话(Session):操作数据库的“接口”

SQLAlchemy 通过“会话(Session)”执行数据库操作(增删改查),Flask-SQLAlchemy 中通过 db.session 调用。

会话的作用:暂存所有操作,最终通过 commit() 提交到数据库,类似“事务”。

 

 (4)基本操作示例

 ① 新增数据(插入)

with app.app_context():#创建用户对象(对应表中的一行)user1 = User(username='alice', email='alice@example.com')user2 = User(username='bob', email='bob@example.com')#将对象添加到会话db.session.add(user1)db.session.add(user2)   #可批量添加:db.session.add_all([user1, user2])#提交会话(实际写入数据库)db.session.commit()

 

 ② 查询数据

Flask-SQLAlchemy 提供了丰富的查询方法,通过 模型类.query 调用:

with app.app_context():#1. 查询所有用户(返回列表)all_users = User.query.all()print(all_users)  # [<User alice>, <User bob>]#2. 查询第一个用户first_user = User.query.first()print(first_user.username)   #'alice'#3. 通过主键查询(高效)user_by_id = User.query.get(1)   #查询 id=1 的用户print(user_by_id.email)   # 'alice@example.com'#4. 条件查询(filter_by,简化版,只支持关键字参数)user_bob = User.query.filter_by(username='bob').first()#5. 复杂条件查询(filter,支持表达式)#例如:查询邮箱包含 'example' 的用户users_with_example = User.query.filter(User.email.like('%example%')).all()#6. 排序(按 username 升序)sorted_users = User.query.order_by(User.username).all()#7. 限制查询数量(前 10 条)limited_users = User.query.limit(10).all()

 

 ③ 更新数据

with app.app_context():    #1. 先查询到要更新的对象    user = User.query.filter_by(username='alice').first()    #2. 修改属性    user.email = 'new_alice@example.com'
      #3. 提交会话(保存修改)    db.session.commit()

 

 ④ 删除数据

with app.app_context():    #1. 先查询到要删除的对象
    user = User.query.filter_by(username='bob').first()    #2. 从会话中删除
    db.session.delete(user)    #3. 提交会话(执行删除)
    db.session.commit()

 

 (5)关系(Relationship):处理表之间的关联

实际数据库中表常有关联(如“用户-文章”一对多),SQLAlchemy 通过 db.relationship 定义模型间的关系。

 

示例:用户(User)和文章(Post)的一对多关系:

class Post(db.Model):__tablename__ = 'posts'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)title = db.Column(db.String(100), nullable=False)content = db.Column(db.Text, nullable=False)#外键:关联 users 表的 id 字段user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('users.id'), nullable=False)#定义与 User 的反向关系(一个用户对应多篇文章)#backref:在 User 中自动添加 posts 属性,可通过 user.posts 获取该用户的所有文章author = db.relationship('User', backref=db.backref('posts', lazy=True))

使用示例:

with app.app_context():#查询用户的所有文章user = User.query.get(1)user_posts = user.posts   #所有该用户的文章列表#查询文章的作者post = Post.query.get(1)post_author = post.author   #文章对应的用户对象

 

4、数据库迁移:Flask-Migrate

当模型结构变更(如新增字段、修改类型)时,直接删除表重建会丢失数据。Flask-Migrate 扩展基于 Alembic(SQLAlchemy 作者开发的迁移工具),可安全地同步模型变更到数据库。

 (1)安装

pip install flask-migrate

 

 (2)初始化

from flask_migrate import Migrate#关联 app 和 db
migrate = Migrate(app, db)

 (3)常用迁移命令

# 初始化迁移环境(仅首次执行)
flask db init#生成迁移脚本(检测模型与数据库的差异)
flask db migrate -m "描述迁移内容,如:新增用户年龄字段"#执行迁移(将脚本应用到数据库)
flask db upgrade

 

三、SQLAlchemy 的优势

  1. 灵活性:支持 ORM 模式(面向对象)和 Core 模式(直接生成 SQL),可根据需求选择。
  2. 跨数据库兼容:一套代码适配多种数据库,切换数据库只需修改 URI。
  3. 强大的查询能力:提供丰富的查询 API,支持复杂条件、联表查询、聚合函数等。
  4. 事务支持:通过会话的 commit() 和 rollback()(回滚)保证数据一致性。
  5. 与 Flask 无缝集成:Flask-SQLAlchemy 简化了配置和会话管理,开箱即用。

四、总结

ORM 是连接面向对象编程与关系型数据库的桥梁,而 SQLAlchemy 是 Python 中功能最完善的 ORM 工具之一。通过 Flask-SQLAlchemy 扩展,开发者可以在 Flask 项目中用简洁的面向对象语法操作数据库,大幅提升开发效率,同时保证代码的可维护性和扩展性。

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=17702

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