Flask入门第三天

一、数据库操作

  1,orm

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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:
- 相比较直接使用SQL语句操作数据库,有性能损失.
- 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失.

  2,Flask-SQLAlchemy

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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/

安装 flask-sqlalchemy:pip install flask-sqlalchemy

如果连接的是 mysql 数据库,需要安装 mysqldb 驱动:pip install flask-mysqldb

  2.1 数据库连接设置

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在 Flask-SQLAlchemy 中,数据库使用URL指定,而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 键中
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root/test'

其他设置:

动态追踪修改设置,如未设置只会提示警告

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
#查询时会显示原始SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

  2.2 常用的sqlalchemy字段类型

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Integer:int普通整数,一般是32位
SmallInteger:int取值范围小的整数,一般是16位
BigInteger:int或long不限制精度的整数Floatfloat浮点数
Numeric:decimal.Decimal普通整数,一般是32位
String:str变长字符串Textstr变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化Unicode:unicode变长Unicode字符串
UnicodeText:unicode变长Unicode字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
Boolean:bool布尔值
Date:datetime.date时间
Time:datetime.datetime日期和时间
LargeBinary:str二进制文件

  2.3 常用的SQLALchemy列选项

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primary_key:如果为True,代表表的主键
unique:如果为True,代表这列不允许出现重复的值
index:如果为True,为这列创建索引,提高查询效率
nullable:如果为True,允许有空值,如果为False,不允许有空值
default:为这列定义默认值

  2.4 常用的SQLALchemy关系选项

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backref:在关系的另一模型中添加反向引用,用于设置外键名称,在1查多的
primary join:明确指定两个模型之间使用的联结条件
uselist:如果为False,不使用列表,而使用标量值
order_by:指定关系中记录的排序方式
secondary:指定多对多关系中关系表的名字
secondary join:在SQLAlchemy中无法自行决定时,指定多对多关系中的二级联结条件

  3,数据库基本操作

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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。

  3.1 在视图函数中定义模型类

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from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(name)

#设置连接数据库的URL
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root/test'

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
#查询时会显示原始SQL语句
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
db = SQLAlchemy(app)

class Role(db.Model):
# 定义表名
tablename = 'roles'
# 定义列对象
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
us = db.relationship('User', backref='role')

# repr()方法类似于django的__str__,用于打印模型对象时显示的字符串信息
def __repr__(self):
    return 'Role:%s'% self.name

class User(db.Model):
tablename = 'users'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
email = db.Column(db.String(64),unique=True)
password = db.Column(db.String(64))
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))

def __repr__(self):
    return 'User:%s'%self.name

if name == 'main':
app.run(debug=True)

  模型之间的关联

  一对多:

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class Role(db.Model):
...
#关键代码
us = db.relationship('User', backref='role', lazy='dynamic')
...

class User(db.Model):
...
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))

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其中realtionship描述了Role和User的关系。在此文中,第一个参数为对应参照的类"User"
第二个参数backref为类User申明新属性的方法
第三个参数lazy决定了什么时候SQLALchemy从数据库中加载数据
如果设置为子查询方式(subquery),则会在加载完Role对象后,就立即加载与其关联的对象,这样会让总查询数量减少,但如果返回的条目数量很多,就会比较慢
设置为 subquery 的话,role.users 返回所有数据列表
另外,也可以设置为动态方式(dynamic),这样关联对象会在被使用的时候再进行加载,并且在返回前进行过滤,如果返回的对象数很多,或者未来会变得很多,
那最好采用这种方式
设置为 dynamic 的话,role.users 返回查询对象,并没有做真正的查询,可以利用查询对象做其他逻辑,比如:先排序再返回结果

  多对多

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registrations = db.Table('registrations',
db.Column('student_id', db.Integer, db.ForeignKey('students.id')),
db.Column('course_id', db.Integer, db.ForeignKey('courses.id'))
)

class Course(db.Model):
...

class Student(db.Model):
...
courses = db.relationship('Course',secondary=registrations,
backref='students',
lazy='dynamic')

  3.2 常用的SQLAlchemy查询过滤器

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filter():把过滤器添加到原查询上,返回一个新查询
filter_by():把等值过滤器添加到原查询上,返回一个新查询
limit():使用指定的值限定原查询返回的结果
offset():偏移原查询返回的结果,返回一个新查询
order_by():根据指定条件对原查询结果进行排序,返回一个新查询
group_by():根据指定条件对原查询结果进行分组,返回一个新查询

  3.3常用的SQLAlchemy查询结果的方法

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all():以列表形式返回查询的所有结果
first():返回查询的第一个结果,如果未查到,返回None
first_or_404():返回查询的第一个结果,如果未查到,返回404
get():返回指定主键对应的行,如不存在,返回None
get_or_404():返回指定主键对应的行,如不存在,返回404
count():返回查询结果的数量
paginate():返回一个Paginate对象,它包含指定范围内的结果

  3.4 创建表

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db.create_all()  # 注意,create_all()方法执行的时候,需要放在模型的后面

  3.5删除表

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db.drop_all()

  3.6插入数据

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插入一条数据
ro1 = Role(name='admin')
db.session.add(ro1)
db.session.commit()
#再次插入一条数据
ro2 = Role(name='user')
db.session.add(ro2)
db.session.commit()

插入多条数据
us5 = User(name='tang',email='tang@163.com',password='158104',role_id=ro2.id)
us6 = User(name='wu',email='wu@gmail.com',password='5623514',role_id=ro2.id)
us7 = User(name='qian',email='qian@gmail.com',password='1543567',role_id=ro1.id)
us8 = User(name='liu',email='liu@163.com',password='867322',role_id=ro1.id)
us9 = User(name='li',email='li@163.com',password='4526342',role_id=ro2.id)
us10 = User(name='sun',email='sun@163.com',password='235523',role_id=ro2.id)
db.session.add_all([us5,us6,us7,us8,us9,us10])
db.session.commit()

  3.7 查询

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filter_by精确查询
User.query.filter_by(name='wang').all()

first()返回查询到的第一个对象
User.query.first()

all()返回查询到的所有对象
User.query.all()

filter模糊查询,返回名字结尾字符为g的所有数据。
User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()

get():参数为主键,如果主键不存在没有返回内容
User.query.get()

逻辑非,返回名字不等于wang的所有数据
User.query.filter(User.name!='wang').all()

not_ 相当于取反
from sqlalchemy import not_
User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()

逻辑与,需要导入and,返回and()条件满足的所有数据
from sqlalchemy import and_
User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

逻辑或,需要导入or_
from sqlalchemy import or_
User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

查询数据后删除
user = User.query.first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()
User.query.all()

关联查询示例:角色和用户的关系是一对多的关系,一个角色可以有多个用户,一个用户只能属于一个角色。
查询角色的所有用户
#查询roles表id为1的角色
ro1 = Role.query.get(1)
#查询该角色的所有用户
ro1.us.all()

查询用户所属角色
#查询users表id为3的用户
us1 = User.query.get(3)
#查询用户属于什么角色
us1.role

  3.8 更新数据

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user = User.query.first()
user.name = 'dong'
db.session.commit()
User.query.first()

  4,数据库迁移

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在开发过程中,需要修改数据库模型,而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表,但这样会丢失数据。
更好的解决办法是使用数据库迁移框架,它可以追踪数据库模式的变化,然后把变动应用到数据库中。
在Flask中可以使用Flask-Migrate扩展,来实现数据迁移。并且集成到Flask-Script中,所有操作通过命令就能完成
为了导出数据库迁移命令,Flask-Migrate提供了一个MigrateCommand类,可以附加到flask-script的manager对象上

  安装:

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pip install flask-migrate

  代码:

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#coding=utf-8
from flask import Flask

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_migrate import Migrate,MigrateCommand
from flask_script import Shell,Manager

app = Flask(name)
manager = Manager(app)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root/Flask_test'
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
db = SQLAlchemy(app)

#第一个参数是Flask的实例,第二个参数是Sqlalchemy数据库实例
migrate = Migrate(app,db)

#manager是Flask-Script的实例,这条语句在flask-Script中添加一个db命令
manager.add_command('db',MigrateCommand)

#定义模型Role
class Role(db.Model):
# 定义表名
tablename = 'roles'
# 定义列对象
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
user = db.relationship('User', backref='role')

#repr()方法显示一个可读字符串,
def __repr__(self):
    return 'Role:'.format(self.name)

#定义用户
class User(db.Model):
talbe = 'users'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
#设置外键
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))

def __repr__(self):
    return 'User:'.format(self.username)

if name == 'main':
manager.run()

  4.1创建迁移仓库

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#这个命令会创建migrations文件夹,所有迁移文件都放在里面。
python manage.py db init

  4.2创建迁移脚本

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自动创建迁移脚本有两个函数
upgrade():函数把迁移中的改动应用到数据库中
downgrade():函数则将改动删除

自动创建的迁移脚本会根据模型定义和数据库当前状态的差异,生成upgrade()和downgrade()函数的内容。

对比不一定完全正确,有可能会遗漏一些细节,需要进行检查
python manage.py db migrate -m 'initial migration'

  4.3更新数据库

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python manage.py db upgrade 

  4.4返回以前的版本

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可以根据history命令找到版本号,然后传给downgrade命令:
python manage.py db history
输出格式:<base> -> 版本号 (head), initial migration

回滚到指定版本:
python manage.py db downgrade # 默认返回上一个版本
python manage.py db downgrade 版本号 # 返回到指定版本号对应的版本

  4.5数据库迁移的步骤

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1. 初始化数据迁移的目录
python manage.py db init

  1. 数据库的数据迁移版本初始化
    python manage.py db migrate -m 'initial migration'

  2. 升级版本[创建表]
    python manage.py db upgrade

  3. 降级版本[删除表]
    python manage.py db downgrade

  二、flask-session

  允许设置session到指定存储的空间中。

  安装:pip install Flask-Session

  使用session之前必须配置:秘钥

  1,redis基本配置

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app.config['SESSION_TYPE'] = 'redis'  # session类型为redis
app.config['SESSION_PERMANENT'] = False # 如果设置为True,则关闭浏览器session就失效。
app.config['SESSION_USE_SIGNER'] = False # 是否对发送到浏览器上session的cookie值进行加密
app.config['SESSION_KEY_PREFIX'] = 'session:' # 保存到session中的值的前缀
app.config['SESSION_REDIS'] = redis.Redis(host='127.0.0.1', port='6379', password='123123') # 用于连接redis的配置

Session(app)

  2,SQLAlchemy基本配置

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db = SQLAlchemy(app)

app.config['SESSION_TYPE'] = 'sqlalchemy' # session类型为sqlalchemy
app.config['SESSION_SQLALCHEMY'] = db # SQLAlchemy对象
app.config['SESSION_SQLALCHEMY_TABLE'] = 'session' # session要保存的表名称
app.config['SESSION_PERMANENT'] = True # 如果设置为True,则关闭浏览器session就失效。
app.config['SESSION_USE_SIGNER'] = False # 是否对发送到浏览器上session的cookie值进行加密
app.config['SESSION_KEY_PREFIX'] = 'session:' # 保存到session中的值的前缀

Session(app)

  三、蓝图Blueprint

  1,模块化

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随着flask程序越来越复杂,我们需要对程序进行模块化的处理,之前学习过python的模块化管理,于是针对一个简单的flask程序进行模块化处理
简单来说,Blueprint 是一个存储操作方法的容器,这些操作在这个Blueprint 被注册到一个应用之后就可以被调用,Flask 可以通过Blueprint来组织URL以及处理请求。
Flask使用Blueprint让应用实现模块化,在Flask中,Blueprint具有如下属性:

  • 一个应用可以具有多个Blueprint
  • 可以将一个Blueprint注册到任何一个未使用的URL下比如 “/”、“/sample”或者子域名
  • 在一个应用中,一个模块可以注册多次
  • Blueprint可以单独具有自己的模板、静态文件或者其它的通用操作方法,它并不是必须要实现应用的视图和函数的
  • 在一个应用初始化时,就应该要注册需要使用的Blueprint
    但是一个Blueprint并不是一个完整的应用,它不能独立于应用运行,而必须要注册到某一个应用中。

  使用蓝图

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Blueprint对象用起来和一个应用/Flask对象差不多,最大的区别在于一个 蓝图对象没有办法独立运行,必须将它注册到一个应用对象上才能生效
使用蓝图可以分为四个步骤
1,创建一个蓝图目录,例如users,并在__init__.py文件中创建蓝图对象
users=Blueprint('users',name)
2,在这个蓝图目录下, 创建views.py文件,保存当前蓝图使用的视图函数
@admin.route('/')
def home():
return 'user.home'
3,在users/init.py中引入views.py中所有的视图函数
from flask import Blueprint

等同于原来在 manage.py里面的 app = Flask()

users=Blueprint('users',name)

from .views import *
4,在主应用manage.py文件中的app对象上注册这个users蓝图对象
from users import users
app.register_blueprint(users,url_prefix='/users')
当这个应用启动后,通过/users/可以访问到蓝图中定义的视图函数

  2,运行机制

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- 蓝图是保存了一组将来可以在应用对象上执行的操作,注册路由就是一种操作

  • 当在应用对象上调用 route 装饰器注册路由时,这个操作将修改对象的url_map路由表
  • 然而,蓝图对象根本没有路由表,当我们在蓝图对象上调用route装饰器注册路由时,它只是在内部的一个延迟操作记录列表defered_functions中添加了一个项
  • 当执行应用对象的 register_blueprint() 方法时,应用对象将从蓝图对象的 defered_functions 列表中取出每一项,并以自身作为参数执行该匿名函数,
    即调用应用对象的 add_url_rule() 方法,这将真正的修改应用对象的路由表

  3,蓝图的url前缀

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- 当我们在应用对象上注册一个蓝图时,可以指定一个url_prefix关键字参数(这个参数默认是/)
  • 在应用最终的路由表 url_map中,在蓝图上注册的路由URL自动被加上了这个前缀,这个可以保证在多个蓝图中使用相同的URL规则而不会最终引起冲突,
    只要在注册蓝图时将不同的蓝图挂接到不同的自路径即可
  • url_for
  • url_for('admin.index') # /admin/

      4,注册静态路由

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    和应用对象不同,蓝图对象创建时不会默认注册静态目录的路由。需要我们在 创建时指定 static_folder 参数。
    下面的示例将蓝图所在目录下的static_admin目录设置为静态目录
    admin = Blueprint("admin",name,static_folder='static_admin')
    app.register_blueprint(admin,url_prefix='/admin')

    现在就可以使用/admin/static_admin/ 访问static_admin目录下的静态文件了 定制静态目录URL规则 :可以在创建蓝图对象时使用 static_url_path 来改变静态目录的路由。
    下面的示例将为 static_admin 文件夹的路由设置为 /lib
    admin = Blueprint("admin",name,static_folder='static_admin',static_url_path='/lib')
    app.register_blueprint(admin,url_prefix='/admin')

      5,设置模板目录

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    蓝图对象默认的模板目录为系统的模版目录,可以在创建蓝图对象时使用 template_folder 关键字参数设置模板目录
    admin = Blueprint('admin',name,template_folder='my_templates')
    注:如果在 templates 中存在和 my_templates 同名文件,则系统会优先使用 templates 中的文件