计算机操作数据时，一般是在内存中对数据进行处理，但是计算机的内存空间有限，服务器操作大量数据时，容易造成内存不足，且一旦计算机关机，则内存数据就丢失。所以我们需要将数据进行存储。
持久化（Persistence）即把数据保存到可永久保存的存储设备中（如磁盘）。持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型的数据库中。当然也可以存储在磁盘文件中、XML数据文件中等。
我们学习过mysql、oracle的时候，通过sql命令去操作数据库进行数据的增删改查。对于开发人员来说，可以通过调用第三方库函数或方法，通过发送命令给数据库引擎，从而达到数据库的增删改查操作，比如pymysql库就是专门用来对mysql数据库进行操作的第三方库，pymysql的操作可以看这篇博客：pymysql的使用。
其实开发人员在进行数据库操作时，还有一个概念：ORM。
ORM：Object Relational Mapping，对象关系映射。作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射，这样在具体操作数据库的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只要像操作对象一样操作就可以了。简单理解就是：数据库中的每一行数据都是一个对象。
SQLAlchemy是python中最有名的ORM框架；在Flask中一般使用Flask-SQLAlchemy来操作数据库。
SQLAIchemy
Flask-SQLAlchemy的安装命令：pip install flask-sqlalchemy
官方文档：https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/3.0.x/
首先我们先看看官方给的一个快速入门的例子：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# 创建SQLAlchemy对象
db = SQLAlchemy()
# 创建Flask对象
app = Flask(__name__)
# 在Flask对象中，配置数据库URI信息
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///project.db"
# 初始化Flask对象中的数据库信息，即Flask对象与QLAlchemy()进行绑定
db.init_app(app)
从示例中我们可以看到在Flask中使用flask_sqlalchemy分为以下几步：
- 步骤1：创建SQLAlchemy对象
- 步骤2：创建Flask对象
- 步骤3：在Flask对象中，配置数据库URI信息
- 步骤4：初始化Flask对象中的数据库信息
- 步骤5：使用SQLAlchemy对象对数据库进行操作
步骤3中的数据库信息配置是非常重要的，其相当于包含了数据库连接、关闭等操作，我们需要配置数据库连接信息等内容，常用配置清单如下：
| 配置键 | 说明 |
|---|---|
| SQLALCHEMY_DATABASE_URI | 用于连接数据库 |
| SQLALCHEMY_BINDS | 用于多数据库连接的配置 |
| SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS | 追踪对象的修改 |
部分配置如SQLALCHEMY_ENGINE_OPTIONS、SQLALCHEMY_ECHO、SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES、SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN很少用到（没试过，后面有空再试），就不写了。
其他配置如SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE、SQLALCHEMY_POOL_SIZE、SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT、SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE、SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW等配置键，在flask_sqlalchemy的3.0版本被移除了，这里就不过多介绍了。
SQLALCHEMY_DATABASE_URI的配置说明：
格式：dialect+driver://username:password@host:port/database
- dialect：表示数据库类型，比如sqlite、mysql
- driver：表示数据库引擎、驱动，比如python脚本库pymysql
- username：连接数据库的用户名
- password：连接数据库的密码
- host：数据库所在IP地址
- port：数据库监听端口
- database：数据库名称
示例：
- 连接sqlite：sqlite:///数据库db文件所在的路径
- 连接mysql：mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/库名
原理：sqlalchemy其实也是通过某个驱动去修改数据库，该驱动就是dialect和driver配置的，如图：
表操作
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| create_all() | 根据继承的Model的类创建表，如果表名已经存在，则不创建也不更改 |
| drop_all() | 根据继承的Model的类删除对应表 |
关于类与表的映射：
- 类名相当于表名
- 如果想自定义表名，在类中定义属性：
__tablename__ = 自定义的表名 - python一般是驼峰命名的类名，表名是根据类名转为下划线连接，如class UserInfo建立的表名是user_info
- 如果想自定义表名，在类中定义属性：
- 在类型，通过
属性名 = db.Column()方法来映射成表中的字段- 若Column()中第一个参数默认是字段名称，字符串类型，若非字符串类型，则字段名称默认为属性名
- 字段类型常用的有：String、Integer、Float、Double、Boolean、DateTime、Text等等，可以在python的安装目录的\Lib\site-packages\sqlalchemy\sql\sqltypes.py文件中找到支持的数据类型，官网说明：Declaring Models
- primary_key：是否为主键，设置为True时表示该字段是主键。主键默认不能为空且自增
- unique：是否唯一，为True时表示该字段值唯一、不重复
- nullable：是否可为null，为True时表示可为null
- autoincrement：是否自增，为True时表示该字段自增
- default：默认值
注意：db是SQLAlchemy对象
示例：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# 创建Flask对象
app = Flask(__name__)
# 在Flask对象中，配置数据库信息
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:wen@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"
# app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
# 初始化Flask对象中的数据库信息
# db = SQLAlchemy(app)
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)
class UserInfo(db.Model):
id = db.Column("user_id", db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(50))
class SubjectManagement(db.Model):
__tablename__ = "subject_info"
subject_name = db.Column(db.String(25))
subject_id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
if __name__ == "__main__":
# 根据官网指示，需要在app_context()下进行表的创建和删除
with app.app_context():
# 创建表
db.create_all()
# 删除表
# db.drop_all()
表数据操作
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| db.session.add(类对象) | 添加单条数据 |
| db.session.add_all(instances) | 一次性添加多条数据。 instances一般是列表、元组等类型的数据 |
| db.session.commit() | 将数据提交（如果对数据库有修改，则需要提交才能在数据库中生效，未commit前都是暂存在暂存区 |
| db.session.close() | 关闭session（记得关闭session，不然太多暂存区会占用内存空间） |
| 类.query.filter_by(属性名=值).filter_by(属性名=值).xxx | filter_by表示根据条件进行过滤，多个条件就多个filter_by方法（注意：是按照属性名不是按照字段名，底层会将属性名识别成字段名） |
| 类.query.filter_by(属性名=值).first() | 获取查询结果的第一条数据，返回类的对象 |
| 类.query.filter_by(属性名=值).all() | 获取查询结果的所有数据，返回一个列表，列表中元素是类的对象 |
注意：db是SQLAlchemy对象
添加数据
示例：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# 创建Flask对象
app = Flask(__name__)
# 在Flask对象中，配置数据库信息
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:wen@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"
# app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)
class Person(db.Model):
id = db.Column("user_id", db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(50), nullable=False)
gender = db.Column(db.String(1))
if __name__ == "__main__":
with app.app_context():
p1 = Person(id=1, name="张三", gender="男")
p2 = Person(id=2, name="李四", gender="女")
p3 = Person(id=3, name="王五", gender="男")
db.session.add(p1)
db.session.add_all((p2, p3))
db.session.commit()
db.session.close()
执行脚本，查询数据库数据，结果如下：
查询数据
示例：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from sqlalchemy import select, create_engine
# 创建Flask对象
app = Flask(__name__)
# 在Flask对象中，配置数据库信息
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:wen@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"
# app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)
class Person(db.Model):
id = db.Column("user_id", db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(50), nullable=False)
gender = db.Column(db.String(1))
if __name__ == "__main__":
with app.app_context():
res1 = Person.query.filter_by(gender="男").first()
print("---------------first()---------------")
print("数据类型：", type(res1))
print(res1.id, res1.name, res1.gender)
res2 = Person.query.filter_by(gender="男").all()
print("\n---------------all()---------------")
print(f"数据类型：{type(res2)}，元素类型：{type(res2[0])}")
print(res2)
for r in res2:
print(r.id, r.name, r.gender)
res3 = Person.query.filter_by(gender="男").filter_by(id=3).all()
print("\n---------------多个过滤条件---------------")
print(f"数据类型：{type(res3)}，元素类型：{type(res3[0])}")
print(res3)
for r in res3:
print(r.id, r.name, r.gender)
数据库内容为：
执行结果为：
---------------first()---------------
数据类型： <class '__main__.Person'>
1 张三 男
---------------all()---------------
数据类型：<class 'list'>，元素类型：<class '__main__.Person'>
[<Person 1>, <Person 3>, <Person 4>]
1 张三 男
3 王五 男
4 弓长张 男
---------------多个过滤条件---------------
数据类型：<class 'list'>，元素类型：<class '__main__.Person'>
[<Person 3>]
3 王五 男
修改数据
示例：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from sqlalchemy import select, create_engine
# 创建Flask对象
app = Flask(__name__)
# 在Flask对象中，配置数据库信息
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:wen@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"
# app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)
class Person(db.Model):
id = db.Column("user_id", db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(50), nullable=False)
gender = db.Column(db.String(1))
if __name__ == "__main__":
with app.app_context():
# 方式一：查询数据，修改数据对象的属性，提交session
res = Person.query.filter_by(id=2).first()
res.name = "力士"
db.session.commit()
db.session.close()
# 方式二：给定查询条件并直接update操作，提交session
res = Person.query.filter_by(id=4)
res.update({"gender": "女", "name": "章双双"})
db.session.commit()
db.session.close()
删除数据
示例：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from sqlalchemy import select, create_engine
# 创建Flask对象
app = Flask(__name__)
# 在Flask对象中，配置数据库信息
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:wen@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"
# app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)
class Person(db.Model):
id = db.Column("user_id", db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(50), nullable=False)
gender = db.Column(db.String(1))
if __name__ == "__main__":
with app.app_context():
# 方式一：查询数据并删除，提交session
res = Person.query.filter_by(id=2).first()
db.session.delete(res)
db.session.commit()
db.session.close()
# 方式二：给定查询条件直接delete()，提交session
res = Person.query.filter_by(id=4)
res.delete()
db.session.commit()
db.session.close()
执行结果：
ORM优缺点
从以上的学习中可以了解到：
优势：
- 隐藏了数据访问细节
- ORM使我们构造固化数据结果变得非常简单
缺点：
- 性能下降，添加了关联操作，性能不可比秒的会下降
- 无法解决特别复杂的数据库操作
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