SQLAlchemy 在 Flask 应用中的使用和最佳实践
- @[TOC](SQLAlchemy 在 Flask 应用中的使用和最佳实践)
- 模型的编写
- **SQLAlchemy 中建立关联**
- **利用 SQLAlchemy 中的关联进行查询**
- **实现示例**
- backref与back_populates？
- **backref反向引用**
- **back_populates后填充**
- ****层面的关系****
- **数据库层面的关系**
- **SQLAlchemy ORM 层面的关系**
- 模型的导入
SQLAlchemy 在 Flask 应用中的使用和最佳实践
- @[TOC](SQLAlchemy 在 Flask 应用中的使用和最佳实践)
- 模型的编写
- **SQLAlchemy 中建立关联**
- **利用 SQLAlchemy 中的关联进行查询**
- **实现示例**
- backref与back_populates？
- **backref反向引用**
- **back_populates后填充**
- ****层面的关系****
- **数据库层面的关系**
- **SQLAlchemy ORM 层面的关系**
- 模型的导入
在构建 Python web 应用时，处理数据库是一个不可避免的任务。SQLAlchemy 作为一个强大的 SQL 工具包和对象关系映射（ORM）系统，为 Python 应用提供了高效处理数据库的能力。特别是在 Flask 这类框架中，SQLAlchemy 提供了一个直观的方式来定义数据模型和执行数据库操作。
模型的编写
在 SQLAlchemy 中，一个数据模型通常是通过定义一个类来创建的，这个类继承自 db.Model。模型类代表数据库表，类中的属性代表表中的列。例如：
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemydb = SQLAlchemy()class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
在这个例子中，User 类代表一个用户表，其中包含 ID、用户名和电子邮件地址。
SQLAlchemy 中建立关联
SQLAlchemy 允许在模型间建立一对多、多对一或多对多的关系。例如，一个店铺拥有多个设备的一对多关系可以这样定义：
class Store(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)devices = db.relationship('Device', backref='store')class Device(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)store_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('store.id'))
利用 SQLAlchemy 中的关联进行查询
有了关联后，您可以轻松地在相关的模型之间进行数据查询。例如，要找到某个特定店铺的所有设备，您可以使用以下代码：
store = Store.query.get(some_store_id)
devices = store.devices
实现示例
假设您的模型之间的关系如下所述：
class GameRecord(db.Model):# ...device_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('device.id'))device = db.relationship('Device', backref='game_records')class Device(db.Model):# ...store_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('store.id'))store = db.relationship('Store', backref='devices')class Store(db.Model):# ...address = db.Column(db.String(200))
您可以这样获取游戏位置：
game_record = GameRecord.query.get(some_id)
game_location = game_record.device.store.address
backref与back_populates？
在 SQLAlchemy 中，backref 和 back_populates 都是用来定义模型间双向关系的选项，但它们在使用上略有不同。理解这两个选项的区别有助于更好地组织和维护数据库模型的关系。
backref反向引用
backref是一种在定义关系时快捷创建反向引用的方式。- 当您在一个模型（如
GameRecord）中定义了一个关系（比如到User），并使用了backref，SQLAlchemy 会自动在另一个模型（User）中创建一个反向关系。 - 这意味着您无需在两个模型中都定义关系，SQLAlchemy 会为您处理这部分。
例如，在 GameRecord 模型中定义 user 关系时使用 backref：
class GameRecord(db.Model):# ...user = db.relationship('User', backref='game_records')
这将自动在 User 模型中创建一个 game_records 属性，可以通过它访问与该用户相关联的所有 GameRecord 实例。
back_populates后填充
back_populates用于在两个模型间明确地创建双向关系。- 与
backref不同，使用back_populates需要在关联的两个模型中都明确地声明关系。 - 这提供了更多的灵活性和清晰度，尤其是在复杂的关系中。
例如，设备（Device）和店铺（Store）的关系可以使用 back_populates 定义：
在 Device 模型中：
class Device(db.Model):# ...store = db.relationship('Store', back_populates='devices')
在 Store 模型中：
class Store(db.Model):# ...devices = db.relationship('Device', back_populates='store')
这样，Device 的每个实例都有一个 store 属性指向它所属的 Store，同时每个 Store 实例都有一个 devices 属性指向所有属于该店铺的 Device 实例。
总而言之：
- 使用
backref更为简便，但可能在某些情况下不够明确。 - 使用
back_populates提供了更明确的关系定义，特别是在复杂的模型关系中。 - 选择使用哪一个取决于具体的应用场景和个人编码风格。在大多数情况下，
backref足以满足需求，并且可以减少代码量。
层面的关系
在 SQLAlchemy 中使用 db.relationship 建立的一对多关系（如您示例中的 devices = db.relationship('Device', backref='store', lazy=True)）在数据库层面是不直接体现的。这个关系存在于 SQLAlchemy ORM（对象关系映射）层面，用于在应用程序中方便地处理和查询数据库记录，但它不会直接映射为数据库表中的某个字段或结构。
数据库层面的关系
- 在数据库层面，一对多关系通常是通过外键实现的。例如，在
Device表中，会有一个字段（如store_id），作为外键指向Store表的主键。 - 这种关系确保了数据的完整性和关联性，但它本身并不提供直接的查询机制。
SQLAlchemy ORM 层面的关系
db.relationship是 SQLAlchemy 提供的高级抽象，允许您在两个模型类之间建立关联关系。- 这使得您可以用类似于操作普通 Python 对象的方式来处理数据库记录。例如，通过
store.devices访问一个特定店铺的所有设备，或者通过device.store访问某个设备所属的店铺。 backref参数在反向关系中添加了一个类似的便利属性，这样就可以从Device实例轻松访问其关联的Store实例。
总而言之：
- 数据库层面的一对多关系是通过外键字段实现的。
- SQLAlchemy ORM 层面的
db.relationship为这种关系提供了一个更为直观和方便的操作接口，但它只存在于代码层面，不直接映射到数据库结构中。 - 这种设计使得应用程序的后端开发更加简洁和直观，同时保持了数据库的完整性和效率。
模型的导入
如果模型创建的顺序不对，可能会报错，例如如下：
sqlalchemy.exc.NoReferencedTableError: Foreign key associated with column 'device.store_id' could not find table 'store' with which to generate a foreign key to target column 'id'
问题出现在创建数据库表时，SQLAlchemy 无法找到 device 表中 store_id 字段引用的 store 表。错误信息 sqlalchemy.exc.NoReferencedTableError 表明在尝试创建外键关系时，SQLAlchemy 无法找到被引用的表或列。
如果你确保你的表名都没有问题，你可能需要考虑你的模型定义的顺序又或者你是否正确导入了模型
例如，假设您的 Flask 应用的入口点是 run.py，您应该检查其中的导入语句和应用初始化代码。一个典型的 Flask 应用结构可能如下：
# run.pyfrom flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = '您的数据库连接'
db = SQLAlchemy(app)# 确保在 db.create_all() 调用之前导入所有模型
from models.store import Store
from models.device import Device
# ... 其他模型的导入 ...@app.route('/')
def index():return "Welcome to the app!"if __name__ == '__main__':db.create_all() # 在应用上下文中创建所有数据库表app.run(debug=True)
在这个示例中，Store 模型在 Device 模型之前导入，因为 Device 依赖于 Store（store_id 字段是外键，指向 Store 表的主键）。如果 Store 和 Device 在不同的文件中定义，这种导入顺序尤为重要。
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：初记)