在这一篇中，我们将学习如何在 Flask 中集成数据库，并使用 ORM（对象关系映射）来进行数据库操作。数据库是许多 Web 应用的核心组成部分，通过使用 Flask-SQLAlchemy 这个强大的工具，我们可以轻松地与数据库进行交互。

1. Flask-SQLAlchemy简介

Flask-SQLAlchemy 是 Flask 扩展的一部分，它简化了在 Flask 应用中使用 SQLAlchemy 进行数据库操作的过程。SQLAlchemy 是一个功能强大且灵活的 Python ORM 工具，它允许我们使用 Python 对象表示数据库中的表和记录。

安装 Flask-SQLAlchemy：

pip install Flask-SQLAlchemy

2. 定义模型

在 Flask-SQLAlchemy 中，模型是通过定义 Python 类来完成的。每个类都将成为数据库中的一张表。在 models.py 中，添加一个用户模型：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import pymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()
db = SQLAlchemy()class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(20), nullable=False)age = db.Column(db.Integer, nullable=False, index=True)email = db.Column(db.String(120), nullable=False)def __repr__(self):return f"User('{self.username}', '{self.age}', '{self.email}')"user_index = db.Index('user_index', User.username, User.email, unique=True)

注意：
由于连接的是mysql数据库，需要依赖MySQLdb，正常来说是要按照mysqlclient，但是按照这个依赖会报错：ERROR:pip.subprocessor:Getting requirements to build wheel exited with 1
所以改为安装pymysql来代替，但是需要加入这两行代码：

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

3. 初始化Flask-SQLAlchemy

在 Flask 应用中，首先需要进行初始化。在 __init__.py 文件中，添加以下代码：

from flask import Flask
from .config import Config
from flask_migrate import Migratedef create_app(config_class=Config):app = Flask(__name__)app.config.from_object(config_class)# 注册蓝图、扩展等其他应用组件from app.index import index_blueprintfrom app.auth import auth_blueprintapp.register_blueprint(index_blueprint)app.register_blueprint(auth_blueprint)from .models import dbdb.init_app(app)migrate = Migrate(app, db)return app

4. 创建数据库表

当 Flask-SQLAlchemy 中的模型发生新增或者更新时，可以通过 Flask-Migrate 进行数据库迁移。数据库迁移是一种将数据库模式更新到最新版本的过程，它允许在不丢失数据的情况下进行数据库模型的修改。

安装 Flask-Migrate

pip install Flask-Migrate

使用 Flask-Migrate

# 初始化迁移环境，这会在应用目录中创建一个名为 `migrations` 的文件夹，用于存储迁移脚本
flask db init# 模型发生更改时，运行以下命令来创建一个新的迁移脚本
flask db migrate -m "Your migration message"# 运行以下命令将迁移应用到数据库
flask db upgrade

5. 数据库操作

from ..models import User, db
from sqlalchemy import or_, text# 添加一条新用户记录
new_user = User(username='john_doe', email='john@example.com', age=18)
db.session.add(new_user)
db.session.commit()# 查询所有用户
all_users = User.query.all()
for user in all_users:print(user)# 通过用户名查询单个用户
user = User.query.filter_by(username='john_doe').first()
print(user)# or操作
users = User.query.filter(or_(User.username.like('J%'), User.email.like('%@example.com%'))).all()
for user in users:print(user)# like操作
users = User.query.filter(User.username.like('J%')).all()
for user in users:print(user)# 排序
users = User.query.order_by(User.username.desc()).all()
for user in users:print(user)# count、sum
count = db.session.query(User).count()
print(count)ages = db.session.query(db.func.sum(User.age)).scalar()
print(ages)# 更新用户的邮箱地址
user = User.query.filter_by(username='john_doe').first()
user.email = 'new_email@example.com'
db.session.commit()user = User.query.filter_by(username='john_doe').first()
print(user)# 删除用户
user = User.query.filter_by(username='john_doe').first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()# 直接执行sql
result = db.session.execute(text('select * from user'))
print(len(result.fetchall()))

8. 总结

本文介绍了如何在 Flask 中集成数据库，并使用 Flask-SQLAlchemy 进行简单的 ORM 操作。在实际项目中，可以通过定义更多的模型和进行复杂的查询操作来满足需求。数据库是 Web 开发中不可或缺的一部分，Flask 和 SQLAlchemy 让我们能够以更 Pythonic 的方式进行数据库操作，提高了开发效率。