第五篇 Flask组件之SQLAchemy及Flask-SQLAlchemy插件/Flask-Script/Flask-migrate/pipreqs模块

时间：2023-06-10 19:17:56

SQLAlchemy组件

一. 介绍

SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

# 安装

pip3 install sqlalchemy

第五篇 Flask组件之SQLAchemy及Flask-SQLAlchemy插件/Flask-Script/Flask-migrate/pipreqs模块

组成部分：

  • Engine，框架的引擎
  • Connection Pooling ，数据库连接池
  • Dialect，选择连接数据库的DB API种类（即选择是用pymysql还是mysqldb）
  • Schema/Types，架构和类型
  • SQL Exprression Language，SQL表达式语言

SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：

下面这些链接是字符串：在Dialect里
MySQL-Python

    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

pymysql

    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]

MySQL-Connector

    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

cx_Oracle

    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

更多：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

要使用这些，必须先安装对应的 mysqldb、pymysql、mysqlconnector、 cx_oracle

二.基本使用（一般不按照该示例怎么写，只为了说明）

1. 连接池

示例1：连接池始终只有一个链接

import time

import threading

import sqlalchemy

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.engine.base import Engine

engine = create_engine(

    # 用pymysql链接mysql;

    # root：123   用户名：密码

    # 127.0.0.1：3006 数据库ip及端口

    # t1：数据库名

    # charset=utf8：编码

    "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1?charset=utf8",

    max_overflow=2,  # 超过连接池大小外最多创建的连接（即5个已经不够用了，最多再能创建2个，也就是总共最多创建7个链接池）

    pool_size=5,  # 连接池大小，最多5个

    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间（秒），否则报错

    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）

)

conn = engine.raw_connection()  # 去链接池拿一个链接

cursor = conn.cursor()  # 在链接里拿个cursor,这里其实已经执行了pymysql里的功能了

# 执行sql语句

cursor.execute(

    "select * from t1"

)

result = cursor.fetchall()

cursor.close()

conn.close()

示例一

示例二：连接池有多个链接

import time

import threading

import sqlalchemy

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.engine.base import Engine

engine = create_engine(

    # 用pymysql链接mysql;

    # root：123   用户名：密码

    # 127.0.0.1：3006 数据库ip及端口

    # t1：数据库名

    # charset=utf8：编码

    "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1?charset=utf8",

    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接（即5个已经不够用了，最多再能创建2个，也就是总共最多创建7个链接池）

    pool_size=5,  # 连接池大小，最多5个

    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间（秒），否则报错

    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）

)

def task(arg):

    conn = engine.raw_connection()  # 去链接池拿一个链接

    cursor = conn.cursor() # 在链接里拿个cursor,这里其实已经执行了pymysql里的功能了

    # 执行sql语句

    cursor.execute(

        "select * from t1"

        "select sleep(2)"

    )

    result = cursor.fetchall()

    cursor.close()

    conn.close()

# 创建了20个线程

# 如果速度特别快，可能一个链接就够了

# 如果速度特别慢，可能是5个5个的执行的。

for i in range(20):

    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))

    t.start()

示例二

2. ORM

a.定义数据库表、创建表单、删除表

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index

# 标准写法：

Base = declarative_base()

# 1. 定义表名及表里的字段，继承Base

class Users(Base):

    __tablename__ = 'users'   # 生成的数据库表名

    # 表里的具体字段

    # id列，id是主键

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    # name列，字符串类型（最大32个字符），index是索引，nullable：是否可为空，Flase表示不可为空

    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)

# 2. 单纯使用sqlAlchemy创建表

def init_db():

    """

    根据类创建数据库表

    :return:

    """

    # 链接数据库

    engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",

        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接

        pool_size=5,  # 连接池大小

        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错

        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）

    )

    Base.metadata.create_all(engine)  # 读取Base里所有的表，在数据库里生成表

# 删除表

def drop_db():

    """

    根据类删除数据库表

    :return:

    """

    engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",

        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接

        pool_size=5,  # 连接池大小

        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错

        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）

    )

    Base.metadata.drop_all(engine)

# 3.修改表单纯使用sqlalchemy做不到，需要用其他组件才可以。

if __name__ == '__main__':

    drop_db()

    init_db()

b.操作数据库表- 增删改查

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine

from models import Users

# 创建链接池

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)

Connection = sessionmaker(bind=engine)

# 每次执行数据库操作时，都需要创建一个Connection链接

conn = Connection()

# ############# 执行ORM操作-增加操作 #############

obj1 = Users(name="alex1")

conn.add(obj1)

# 提交事务

conn.commit()

# 关闭session

conn.close()

增加操作

三.具体（重点）

1. 定义单表

import datetime

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index

Base = declarative_base()

# ##################### 单表示例 #########################

class Users(Base):

    __tablename__ = 'users'

    # 表里的字段

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)

    email = Column(String(32), unique=True)   # unique 表示唯一索引

    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)  # 创建时间：datetime.datetime.now，now后面不能加(),因为它是静态字段

    extra = Column(Text, nullable=True)

    # 创建联合唯一索引

    __table_args__ = (

    #     UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # id 和 name 做了联合唯一

    #     Index('ix_id_name', 'name', 'email'),    # name 和 email 做了联合索引

    )

   # 问题：

   # 1. 字符编码怎么指定？

2. 定义多表

# ##################### 一对多示例 #########################

class Hobby(Base):

    __tablename__ = 'hobby'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    caption = Column(String(50), default='篮球')

class Person(Base):

    __tablename__ = 'person'

    nid = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)

    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))  # 通过表名.字段名关联

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便

    hobby = relationship("Hobby", backref='pers')
# ##################### 多对多示例 #########################

# 多对多关系表

class Server2Group(Base):

    __tablename__ = 'server2group'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

    # 在这里生成多对多关系的

    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))

    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))

class Group(Base):

    __tablename__ = 'group'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便

    servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')

class Server(Base):

    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

3. 执行生成并创建表

def init_db():

    """

    根据类创建数据库表

    :return:

    """

    engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",

        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接

        pool_size=5,  # 连接池大小

        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错

        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）

    )

    Base.metadata.create_all(engine)

if __name__ == '__main__':

    init_db()

4. 执行删除表

def drop_db():

    """

    根据类删除数据库表

    :return:

    """

    engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",

        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接

        pool_size=5,  # 连接池大小

        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错

        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）

    )

    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == '__main__':

    drop_db()

5. 操作表

上面分别介绍了表的创建，下面对表进行操作的详细介绍

创建表一般只操作一次，所以放到 models.py文件里

import datetime

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()

# ##################### 单表示例 #########################

class Users(Base):

    __tablename__ = 'users'

    # 表里的字段

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)

    email = Column(String(32), unique=True)   # unique 表示唯一索引

    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)  # 创建时间：datetime.datetime.now，now后面不能加(),因为它是静态字段

    extra = Column(Text, nullable=True)

    # 创建联合唯一索引

    __table_args__ = (

        UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # id 和 name 做了联合唯一

        Index('ix_id_name', 'name', 'email'),    # name 和 email 做了联合索引

    )

   # 问题：

   # 1. 字符编码怎么指定？

# ##################### 一对多示例 #########################

class Hobby(Base):

    __tablename__ = 'hobby'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    caption = Column(String(50), default='篮球')

class Person(Base):

    __tablename__ = 'person'

    nid = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)

    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))  # 通过表名.字段名关联

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便

    hobby = relationship("Hobby", backref='pers')

# ##################### 多对多示例 #########################

# 多对多关系表

class Server2Group(Base):

    __tablename__ = 'server2group'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

    # 在这里生成多对多关系的

    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))

    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))

class Group(Base):

    __tablename__ = 'group'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便

    servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')

class Server(Base):

    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

def init_db():

    """

    根据类创建数据库表

    :return:

    """

    engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",

        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接

        pool_size=5,  # 连接池大小

        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错

        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）

    )

    Base.metadata.create_all(engine)

if __name__ == '__main__':

    init_db()

def drop_db():

    """

    根据类删除数据库表

    :return:

    """

    engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",

        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接

        pool_size=5,  # 连接池大小

        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错

        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）

    )

    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == '__main__':

    drop_db()

models

SQLAlchemy详细介绍

1. SQLAlchemy之两种连接方式：

　　（1）第一种数据库连接方式  sessionmaker

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine

import models

# 1.创建连接池

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf-8",max_overflow = 0 , pool_size = 5)

Conn = sessionmaker(bind=engine)

# 2.从连接池中获取数据库连接

conn = Conn()

# ###############执行ORM操作#####################

# 3.执行ORM操作

obj1 = models.Users(name="alex1",email="alex1@xx.com")

conn.add(obj1)

conn.commit()

# 4.关闭数据库连接(将连接放回连接池）

conn.close()

　　（2）第二种数据库连接方式  scoped_session  --- 推荐这种

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.orm import scoped_session # 第二种方式

import models

# 1.创建连接池

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf-8",max_overflow = 0 , pool_size = 5)

Conn = sessionmaker(bind=engine)

# 2.从连接池中获取数据库连接

conn = scoped_session(Conn)

# ###############执行ORM操作#####################

# 3.执行ORM操作

obj1 = models.Users(name="alex1",email="alex1@xx.com")

# 本质执行do函数：add

conn.add(obj1)

# 本质调用do函数：commit

conn.commit()

# 4.关闭数据库连接(将连接放回连接池）

conn.close()
#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.orm import scoped_session

from models import Users

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)

Session = sessionmaker(bind=engine)

"""

# 线程安全，基于本地线程实现每个线程用同一个session

# 特殊的：scoped_session中有原来方法的Session中的一下方法：

public_methods = (

    '__contains__', '__iter__', 'add', 'add_all', 'begin', 'begin_nested',

    'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',

    'expire_all', 'expunge', 'expunge_all', 'flush', 'get_bind',

    'is_modified', 'bulk_save_objects', 'bulk_insert_mappings',

    'bulk_update_mappings',

    'merge', 'query', 'refresh', 'rollback',

    'scalar'

)

"""

session = scoped_session(Session)

# ############# 执行ORM操作 #############

obj1 = Users(name="alex1")

session.add(obj1)

# 提交事务

session.commit()

# 关闭session

session.close()

基于scoped_session实现线程安全--wpq

2. SQLAlchemy的基本操作-增删改查（*****）

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine

import models

# 1.创建连接池

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf-8",max_overflow = 0 , pool_size = 5)

Conn = sessionmaker(bind=engine)

# 2.从连接池中获取数据库连接

conn = Conn()

# ###############执行ORM操作#####################

# 3.执行ORM操作

############### 增加 #############

#  add 增单条增加

obj1 = models.Users(name="alex1",email="alex1@xx.com")   # 增加的时候先创建一个对象，然后放到add()或者add_all()

conn.add(obj1)

conn.commit()

# add_all():批量增加

conn.add_all([

    models.Users(name="alex2",email="alex2@xx.com"),

    models.Users(name="alex3",email="alex3@xx.com"),

    models.Users(name="alex4",email="alex4@xx.com")

])

conn.commit()

############### 查询 #############

# 查的表:models.Users;

user_list = conn.query(models.Users).all()   # all()查出所有的内容了

for row in user_list:

    print(row.id)

    print(row.name)

    print(row.email)

    print(row.ctime)

conn.commit()

""" 其他查询,下面的Users前面都省略了models.,用的时候加上

r1 = conn.query(Users).all()

r2 = conn.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()   # label('xx') 相当于取了个别名

r3 = conn.query(Users).filter(Users.name == "alex").all()  # filter里传的是表达式

r4 = conn.query(Users).filter_by(name='alex').all()       # filter_by 里面传的是参数

r5 = conn.query(Users).filter_by(name='alex').first()    # first，第一个对象

# 构造复杂点的sql

# text("id<:value and name=:name")：意识是id<x,name=y,后面的params是具体的参数；order_by:是排序

r6 = conn.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()

# 构造更复杂点的sql

r7 = conn.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()

"""

# 查询出id > 2的数据

user_list = conn.query(models.Users).filter(models.Users.id > 2)

conn.commit()

############### 删除 #############

conn.query(models.Users).filter(models.Users.id > 2).delete()

conn.commit()

############### 更改 #############

# 改的时候，update传的是字典

conn.query(models.Users).filter(models.Users.id == 1).update({"name":"eric"})

# 字符串相加，后面要写synchronize_session = False

conn.query(models.Users).filter(models.Users.id > 0).update({models.Users.name:models.Users.name + ""}, synchronize_session = False)

# 如果是数字相加，要加上synchronize_session = "evaluate"

conn.query(models.Users).filter(models.Users.id > 0).update({models.Users.age:models.Users.age + 1}, synchronize_session = "evaluate")

conn.commit()

# 4.关闭数据库连接(将连接放回连接池）

conn.close()

基本增删改查示例1

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import time

import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.sql import text

from db import Users, Hosts

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# ################ 添加 ################

"""

obj1 = Users(name="wupeiqi")

session.add(obj1)

session.add_all([

    Users(name="wupeiqi"),

    Users(name="alex"),

    Hosts(name="c1.com"),

])

session.commit()

"""

# ################ 删除 ################

"""

session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()

session.commit()

"""

# ################ 修改 ################

"""

session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "099"})

session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)

session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")

session.commit()

"""

# ################ 查询 ################

"""

r1 = session.query(Users).all()

r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()

r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "alex").all()

r4 = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()

r5 = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()

r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()

r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()

"""

session.close()

基本增删改查示例

基本增删改查示例2-wpq

3. SQLAlchemy的常用操作（*****）

分组、分页、模糊查询等

###########　条件 ###########

# filter与filter_by的区别：filter里传参数，filter_by里传表达式

ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()  # ，表示 and

ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()   # in_ 固定搭配

ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()  # ~ 表示非   除了她以外

ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all() # 嵌套

# 导入 and_ 和 or_

from sqlalchemy import and_, or_

ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()

ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()  # 表示or_里的两个都是or的关系

# 可以嵌套

ret = session.query(Users).filter(

    or_(

        Users.id < 2,

        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),

        Users.extra != ""

    )).all()

############ 通配符 ###########

ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()  # 以e开头,%代表所有字符

ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all() # 不以e开头,%代表所有字符

############ 限制 ############

ret = session.query(Users)[1:2]

########### 排序 ##############

ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()  # 根据name按照从大到小排序

ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 写多个，优先按照name从大到小排序，如有重名，再按id从小到大排

############## 分组 ###############

from sqlalchemy.sql import func  # 导入聚合函数

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()  # 根据extra分组

ret = session.query(

    func.max(Users.id),

    func.sum(Users.id),

    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

ret = session.query(

    func.max(Users.id),

    func.sum(Users.id),

    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

############# 连表 ##############

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

ret = session.query(Person).join(Favor).all()  # inner join 和 left join的区别?  join(Favor).all()是一个整体

# 表里有外键，才可以这么连表

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()  # left join   Person left join Favor

# 如果没有外键，可以写参数

'''

.all():表示取值

如果想看sql语句是什么，就先去掉.all()

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True)

print(ret) 得到的就是 sql 语句

'''

############# 组合 ############

# union 和 union_all

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)

q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)

ret = q1.union(q2).all()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)

q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)

ret = q1.union_all(q2).all()

常用操作

4.SqlAlchemy也支持原生sql（重点也支持原生sql)

上面是orm里的sql操作，如果还有更复杂的sql，就可以写原生sql

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import time

import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.sql import text

from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy

from db import Users, Hosts

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# 查询

# cursor = session.execute('select * from users')

# result = cursor.fetchall()

# 添加

cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})

session.commit()

print(cursor.lastrowid)

session.close()

原生sql

5.SQLAlchemy之一对多relationship（****）

import datetime

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()

class Hobby(Base):

    __tablename__ = "hobby"

    id = Column(Integer,primary_key=True)

    caption = Column(String(50),default="篮球")

class Person(Base):

    __tablename__ = "person"

    nid = Column(Integer,primary_key=True)

    name = Column(String(32),index=True, nullable=True)

    hobby_id = Column(Integer,ForeignKey('hobby.id'))

    # relationship与数据库没关系，不会再数据库里生成这个字段的。关联的是Hobby表，作用是快速帮你做连表操作

    hobby = relationship("Hobby", backref = 'pers')  # backref 表示可以反向关联

models.py

# -*- coding:utf-8 -*-

import time

import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.sql import text

from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy

# 1.创建连接池

engine = create_engine(

    "mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/s7?charset=utf-8",

    max_overflow = 0,

    pool_sise =5

    )

Session = sessionmaker(bind=engine)

# 2. 从连接池中获取数据库连接

session = Session()

# 3. 执行ORM操作

# 先分别给两张表里新增数据

# 给hobby里新增数据

session.add_all([

    models.Hobby(caption='姑娘'),

    models.Hobby(caption='足球'),

])

session.commit()

# 给person表里新增人

session.add_all([

    models.Person(name='*',id = 2),

    models.Person(name='龙龙',id = 1),

    models.Person(name='大龙',id = 3),

])

session.commit()

# 查所有的用户表person表

person_list = session.query(models.Person).all()

for row in person_list:

    print(row.name, row.hobby_id)

# 需求：把hobby_id对应的中文名字全部拿出来--连表操作   喜欢足球的所有人

# 方式一

person_list = session.query(models.Person.name, models.Hobby.caption).join(models.Hobby, isouter=True).all()

for row in person_list:

    print(row.name, row.hobby_id, row.caption)

# 方式二：通过加relationship自动，进行自动连表查询

# 正向关联

person_list = session.query(models.Person).all()

for row in person_list:

    print(row.name, row.hobby.caption)

# 或：也可以进行反向关联   喜欢姑娘的所有人

obj = session.query(models.Hobby).filter(models.Hobby.id == 1).first()

persons = obj.pers

print(persons)

# releationship也可以做增加

hb = models.Hobby(caption = "人妖")

hb.pers = [models.Person(name = "liuwu"),models.Person=(name = "liz")]

session.add(hb)

session.commit()

#

obj = models.Person(name = "lili", hobby = models.Hobby(caption = "人妖2"))

session.add(obj)

session.commit()

# 4. 关闭数据库连接(将连接放回连接池）

relationship一对多；基于relationship操作foreignKey

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import time

import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.sql import text

from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy

from db import Users, Hosts, Hobby, Person

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# 添加

"""

session.add_all([

    Hobby(caption='乒乓球'),

    Hobby(caption='羽毛球'),

    Person(name='张三', hobby_id=3),

    Person(name='李四', hobby_id=4),

])

person = Person(name='张九', hobby=Hobby(caption='姑娘'))

session.add(person)

hb = Hobby(caption='人妖')

hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')]

session.add(hb)

session.commit()

"""

# 使用relationship正向查询

"""

v = session.query(Person).first()

print(v.name)

print(v.hobby.caption)

"""

# 使用relationship反向查询

"""

v = session.query(Hobby).first()

print(v.caption)

print(v.pers)

"""

session.close()

基于relationship操作ForeignKey

基于relationship操作ForeignKey-wpq

6.SQLAlchemy之多对多relationship

import datetime

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()

# 多对多关系表

class Server2Group(Base):

    __tablename__ = 'server2group'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

    # 在这里生成多对多关系的

    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))

    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))

class Group(Base):

    __tablename__ = 'group'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便

    servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')

class Server(Base):

    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

models.py

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import time

import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.sql import text

from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy

from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# 添加

"""

session.add_all([

    Server(hostname='c1.com'),

    Server(hostname='c2.com'),

    Group(name='A组'),

    Group(name='B组'),

])

session.commit()

s2g = Server2Group(server_id=1, group_id=1)

session.add(s2g)

session.commit()

gp = Group(name='C组')

gp.servers = [Server(hostname='c3.com'),Server(hostname='c4.com')]

session.add(gp)

session.commit()

ser = Server(hostname='c6.com')

ser.groups = [Group(name='F组'),Group(name='G组')]

session.add(ser)

session.commit()

"""

# 使用relationship正向查询

"""

v = session.query(Group).first()

print(v.name)

print(v.servers)

"""

# 使用relationship反向查询

"""

v = session.query(Server).first()

print(v.hostname)

print(v.groups)

"""

session.close()

基于relationship操作多对多-wpq

7.其他

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import time

import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.sql import text, func

from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy

from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# 关联子查询

subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar()

result = session.query(Group.name, subqry)

"""

SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid

FROM server

WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1

FROM `group`

"""

# (SELECT count(server.id) 只能一个值

# 原生SQL

"""

# 查询

cursor = session.execute('select * from users')

result = cursor.fetchall()

# 添加

cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})

session.commit()

print(cursor.lastrowid)

"""

session.close()

其他

关联子查询

Flask-SQLAlchemy插件

就是Flask和SQLALchemy的管理者，让flask和sqlAlchemy无缝连接起来

本质上还是目录和文件的管理

所以目录结构要保存好。

文件见：链接:https://pan.baidu.com/s/1aOaeCGCEPkTQnLe27Sdnow  密码:gzsq

Flask-Migrate组件

SqlAlchemy本身不支持更改表结构，所以需要借助Flask-Migrate第三方组件操作

作用：flask-migrate用于实现类似Django数据库迁移：makemigrations/migrate ->migrate/upgrade

# 安装

pip install flask-migrate
from flask_script import Manager

from flask import Flask

from sansa import create_app, db

# 数据库迁移需要配置的项

# 第一：导入

from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand

app = create_app()

manage = Manager(app)

# 第二

migrate = Migrate(app, db)

# 第三

manage.add_command('db', MigrateCommand)

'''

配置好上面三项，就可以在cmd里执行下面的命令迁移数据库了

数据库迁移命令:

    python manage.py db init

    python manage.py db migrate

    python manage.py db upgrade

'''

if __name__ == '__main__':

    manage.run()

Flask-script组件

作用：用于实现类似 django python manage.py runserver...这样的脚本

# 安装

pip install flask-script
# 使用

from flask_script import Manager  # 导入 Manage

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

manage = Manager(app)   # 实例化manage

app.route("/")

def index():

    return "hello flask-script"

if __name__ == '__main__':

    manage.run()

先右键run起来程序，然后就可以在命令行里通过命令运行了

# 通过命令运行

python manage.py runserver
from flask_script import Manager

from flask import Flask

# 类似位置参数方式

@manage.command()

def custom(arg):

    '''

    自定义命令

    执行： python manage.py custom 123     ( 123 是传入的参数 ）

    custom 表示要执行这个函数

    :param arg:

    :return:

    '''

    # 可以把离线脚本放入这里

    from sansa import create_app

    from sansa import db

    app = create_app()

    with app.app_context():

        db.create_all()

# 类似关键字参数方式

@manage.option('-n', '--name', dest = 'name')

@manage.option('-u','--url',dest = 'url')

def cmd(name,url):

    '''

    自定义命令

    执行： python manage.py cmd - n mamingchen -u http://www.baidu.com

    - n ,-u: 都表示要传参数了

    :param name:

    :param url:

    :return:

    '''

    print(name,url)

if __name__ == '__main__':

    manage.run()

Flask-RESTful组件

pipreqs模块

一个项目经常会安装很多组件或者插件，都有不同的版本，怎么才能知道这项目都用到了哪些模块，什么版本呢？

python有个模块可以很方便的干这件事.

1. 安装

pip install pipreqs

2. 检查并生成一个requirements.txt

# 必须在程序的根目录执行下面的命令

pipreqs ./

3. pipreqs 还可以导入自动安装还没有安装的插件

4. pycharm本身也可以自动检查程序并提示你安装还没有安装的插件

研究一下：

fabric

ansible

saltstack

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