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所属的专栏：flask框架零基础，进阶应用实战教学
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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与python原生操作数据库流程对比

Flask-SQLAlchemy

flask默认不提供数据库操作，也并没有提供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）

安装 flask-sqlalchemy

pip install flask-sqlalchemy

如果sqlalchemy连接的是 mysql /MariaDB数据库，需要安装 mysqldb 或pymysql驱动

pip install pymysql

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

#创建数据库连接引擎
engine = create_engine(
    # 连接数据库的URL,url里面是数据库类型+数据库驱动
    url="mysql+pymysql://root:Jin*******7!@10.10.0.52:3306/students?charset=utf8mb4",  # 如果底层驱动是pymysql
    # url="mysql://root:123@127.0.0.1:3306/students?charset=utf8mb4",    # 如果底层驱动是MysqlDB
    echo=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，单位是秒
)

#创建会话连接
DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()

# 创建数据基类
Model = declarative_base()

manage.py，代码：

import db
#声明的数据库类要继承我们创建的数据库基类
class Student(db.Model):
    #声明表名
    __tablename__ = "flask_student"
    #设置表中的字段，字段类型，约束等
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(255))
    sex  = db.Column(db.Boolean)
    age  = db.Column(db.Integer)
    #如果表中有的字段是python中的关键字，则不能直接定义，需要用到别名转换
    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)

执行，可以看到执行的sql语句

查看数据库，有创建我们指定的表

看下表结构

针对数据库的增删改查操作

添加数据

# 添加一条数据
student = Student(
    name="zhangsan",
    class_name="301",
    sex=True,
    age=18,
    description="张三爱发明",
    is_delete = True
)
db.session.add(student)
db.session.commit()

数据库查看

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()

在数据库中查看

查询所有数据

data_list = db.session.query(Student).all()
print(data_list)
for data in data_list:
    print(data.name)

默认我们打印出来查询的是类对象，我们可以在模型类中通过__repr__方法，将类对象转化为我们自定义的格式化字符串

def __repr__(self):
    return f"<{self.name} {self.__class__.__name__}>"

根据ID查询一条数据，query里面的参数是我们创建的表类名，查询不到返回为None

ret = db.session.query(Student).get(1)
print(ret)
print(ret.name)
print(ret.class_name)

查询不存在的id，返回为None

所以，查询之前要做个判断

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)

更新一条数据

student = db.session.query(Student).get(35)
student.name = "小会"
db.session.commit()

查看数据库，可见id为3的记录名字已被修改

更新多条数据

db.session.query(Student).filter(Student.class_name=="305").update({Student.age:Student.age+1})
db.session.commit()

先看下更新之前，班级为305的学生的年龄都是18岁

执行之后

年龄被修改

删除一条数据

student = db.session.query(Student).get(3)
db.session.delete(student)
db.session.commit()

id为3的数据被删除

删除多条数据

db.session.query(Student).filter(Student.class_name == "304").delete()
db.session.commit()

删除之前，我们先添加些数据

执行删除

可见班级为304的数据已被删除

执行原生sql语句

# 原生SQL语句
# 读
cursor = db.session.execute('select * from flask_student;')
#一条
data = cursor.fetchone()
print(data)

此时，会报如下错误

出错原因：是因为因为安装的python包依赖sqlalchmy版本不一致造成的

我的代码原来是这样的db.session.execute(“select * from flask_student”)把他改成

db.session.execute(text(“select * from flask_student”))这样，然后记得导入from sqlalchemy.sql import text。就可以了。

最新用法

# 原生SQL语句
from sqlalchemy.sql import text
# 读
cursor = db.session.execute(text('select * from flask_student'))
#一条
data = cursor.fetchone()
print(data)

#获取多条

data_list = cursor.fetchall()
print(data_list)

写[添加、删除、修改]

sql ='insert into flask_student(name, class, age, sex, description,is_delete) values(:name, :class, :age, :sex, :description, :is_delete)'
cursor = db.session.execute(text(sql),
    params={
        "name": "jintian",
        "class": "307",
        "age": 19,
        "sex": 0,
        "description": ".....",
        "is_delete":False
    })
db.session.commit()
print(cursor.lastrowid)  # 获取最后添加的主键ID

数据库查看

总结

本文详述了python中的SQLAlchemy操作mysql数据库的详细用法，后续在我们在flask中操作数据库就借助这个工具，非常实用，感兴趣的朋友可以一键三连，flask的高阶用法持续更新中！！！