ORM
ORM 全拼Object-Relation Mapping，中文意为 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。
ORM提供了一种面向对象操作数据库的方式给开发者。不需要编写原生SQL语句也能操作数据库，实现了业务代码与底层数据的解耦。
优点：
- 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写SQL.
- 对数据库的操作都转化成对类/对象的属性和方法的操作. 表字段—>对象属性, SQL关键字-> 操作方法
- 不用编写各种数据库的
原生sql语句，当然，也可以编写原生SQL语句。
- 实现了数据模型代码与数据库数据的解耦, 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, 而不需要修改业务代码.
缺点：
- 相比较直接使用SQL语句操作数据库,ORM需要把操作转换成SQL语句，所以有性能损失.
- 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成模型实例对象, 在映射过程中有性能损失.
- 不同的ORM提供的操作不一样，增加了学习成本
Flask-SQLAlchemy
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python语言编写的高性能的关系型数据库ORM框架，它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。
我们使用sqlalchemy 不需要调用sqlalchemy 本身这个模块，而是采用flask-sqlalchemy ，这是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展模块。（主要是简化了sqlalchemy初始化代码和分页操作等）
SQLAlchemy：https://docs.sqlalchemy.org/en/14/
中文文档：https://www.osgeo.cn/sqlalchemy/orm/index.html
flask-SQLAlchemy：https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/2.x/quickstart/
安装 flask-sqlalchemy【清华源】
pip install flask-sqlalchemy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果sqlalchemy连接的是 mysql /MariaDB数据库，需要安装 mysqldb 或pymysql驱动
conda install flask-mysqldb -c conda-forge
安装flask-mysqldb时，注意
使用pip install 安装 flask-mysqldb的时候，python底层依赖于一个底层的模块 mysqlclient 模块
如果没有这个模块，则会报错如下：Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-install-21hysnd4/mysqlclient/
解决方案：
sudo apt-get install -y libmysqlclient-dev python3-dev# 运行上面的安装命令如果再次报错如下：
# dpkg 被中断，您必须手工运行 ‘sudo dpkg --configure -a’ 解决此问题。# 则根据提示执行命令以下命令，再次安装mysqlclient
# sudo dpkg --configure -a
# apt-get install libmysqlclient-dev python3-dev解决了mysqlclient问题以后，重新安装 flask-mysqldb即可。
pip install flask-mysqldb -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
原生SQLAlchemy连接配置操作
db.py，代码：
from sqlalchemy import create_engine # 驱动引擎
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 数据库基类
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, Numeric, Text # 字段、整型
from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 连接会话engine = create_engine(# 连接数据库的URL# url="mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/students?charset=utf8mb4", # 如果底层驱动是pymysqlurl="mysql://root:123@127.0.0.1:3306/students?charset=utf8mb4", # 如果底层驱动是MysqlDBecho=True, # 当设置为True时会将orm语句转化为sql语句打印，一般debug的时候可用pool_size=8, # 连接池的大小，默认为5个，设置为0时表示连接无限制pool_recycle=60*30 # 设置时间以限制数据库多久没连接自动断开
)DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()# 创建数据基类
Model = declarative_base()
manage.py，代码：
import db
class Student(db.Model):__tablename__ = "tb_student"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)name = db.Column(db.String(255))sex = db.Column(db.Boolean)age = db.Column(db.Integer)class_name = db.Column("class", db.String(255),)description = db.Column(db.Text)is_delete = db.Column(db.Boolean, nullable=True, default=False)if __name__ == '__main__':# 如果没有提前声明模型中的数据表，则可以采用以下代码生成数据表，# 如果数据库中已经声明了有数据表，则不会继续生成db.Model.metadata.create_all(db.engine)# 根据ID查询一条数据# ret = db.session.query(Student).get(19)# print(ret)# print(ret.name)# print(ret.class_name)## # 查询所有数据# data_list = db.session.query(Student).all()# print(data_list)# for data in data_list:# print(data.name)# # 按条件查询# data_list = db.session.query(Student).filter(Student.sex==True, Student.class_name=='301').all()# print(data_list)# for data in data_list:# print(data.sex, data.name)# 添加一条数据# student = Student(# name="xiaohua",# class_name="305",# sex=False,# age=18,# description="美美的..",# )# db.session.add(student)# db.session.commit()## # 添加多条数据# student_list = [# Student(name="xiaohei", class_name="305", sex=False, age=18, description="美美的..",),# Student(name="xiaobai", class_name="304", sex=True, age=18, description="美美的..",),# Student(name="xiaohui", class_name="303", sex=False, age=18, description="美美的..",),# ]## db.session.add_all(student_list)# db.session.commit()# 更新一条数据# student = db.session.query(Student).get(35)# student.name = "小会"# db.session.commit()# 更新多条数据# db.session.query(Student).filter(Student.class_name=="303").update({Student.age:Student.age+1})# db.session.commit()# 删除一条数据# student = db.session.query(Student).get(35)# db.session.delete(student)# db.session.commit()# 删除多条数据db.session.query(Student).filter(Student.class_name == "401").delete()# 原生SQL语句# 读cursor = db.session.execute('select * from tb_student')# 一条# data = cursor.fetchone()# print(data)# 多条# data_list = cursor.fetchall()# print(data_list)# 写[添加、删除、修改]cursor = db.session.execute('insert into tb_student(name, class, age, sex, description) values(:name, :class, :age, :sex, :description)',params={"name": "xiaohong","class": "307","age": 19,"sex": 0,"description": ".....",})db.session.commit()print(cursor.lastrowid) # 获取最后添加的主键ID数据库连接设置
- 在 Flask-SQLAlchemy 中，数据库的链接配置信息使用URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 配置项中
manage.py，代码：
# SQLAlchemy的链接配置："数据库名://账户名:密码@服务器地址:端口/数据库名称?配置参数选项"
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:123@127.0.0.1:3306/flaskdemo?charset=utf8mb4"# 如果不使用mysqldb改用pymysql，则需要在连接时指定pymysql
# app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/flaskdemo?charset=utf8mb4"
其他设置项：
# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
#查询时会显示原始SQL语句
SQLALCHEMY_ECHO = True
- 配置完成需要去 MySQL 中创建项目所使用的数据库
mysql -uroot -p123
create database flaskdemo charset=utf8mb4;
常用的SQLAlchemy字段类型
| 模型字段类型名 | python中数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 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 | 不限制精度的整数 |
| Float | float | 浮点数 |
| Numeric | decimal.Decimal | 普通数值，一般是32位 |
| String | str | 变长字符串 |
| Text | str | 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 |
| DateTime | datetime.datetime | 日期和时间 |
| Date | datetime.date | 日期 |
| Time | datetime.time | 时间 |
| LargeBinary | bytes | 二进制文件内容 |
| Enum | enum.Enum | 枚举类型，相当于django的choices，但是功能没有choices那么强大 |
常用的SQLAlchemy列约束选项
| 选项名 | 说明 |
|---|---|
| primary_key | 如果为True，代表当前数据表的主键 |
| unique | 如果为True，为这列创建唯一 索引，代表这列不允许出现重复的值 |
| index | 如果为True，为这列创建普通索引，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 |
)
