Flask开发Day4-数据库

前言

在Flask中，其本身不支持数据库。如果想要使用数据库，则需要安装插件。绝大多数的数据库都提供了Python客户端包，它们之中的大部分都被封装成Flask插件以便更好地和Flask应用结合。数据库被划分为两大类：关系数据库和非关系数据库。

在Flask中，关于数据库的插件是Flask-SQLAlchemy，这个插件为流行的SQLAlchemy包做了一层封装以便在Flask中调用更方便，类似SQLAlchemy这样的包叫做Object Relational Mapper，简称ORM。 ORM允许应用程序使用高级实体（如类，对象和方法）而不是表和SQL来管理数据库。 意思就是说：ORM的工作就是将高级操作转换成数据库命令，我们只需编写高级的逻辑就行了。

SQLAlchemy不只是某一款数据库软件的ORM，而是支持包含Mysql、SQLite、PostgreSQL等数据库软件。很多教学都是采用SQLite，而我想使用Mysql 进行开发（不过也可以在开发的时候使用简单易用的SQLite，需要部署应用到生产服务器上时，则选用更健壮的MySQL或PostgreSQL服务）

Flask-SQLAlchemy配置

首先，安装插件：

1	(venv) $ pip install flask-migrate

然后，我们在config.py文件中添加以下配置项：

import os

class Config(object):
    # ...
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://root:root@localhost/flask_db2'
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False   # SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS配置项用于设置数据发生变更之后是否发送信号给应用，这里设置为Flask

Flask-SQLAlchemy插件从SQLALCHEMY_DATABASE_URI配置变量中获取应用的数据库的位置。
我们这里直接指定了mysql，然后键入账号密码@主机 / 数据库名
由于使用的是Mysql数据库，在应用运行之前，需要先将数据库（这里的flask_demo2）进行创建。

接着，app/__init__.py文件变更如下：

from flask import Flask
from config import Config
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy   # Flask的数据库插件
from flask_migrate import Migrate         # 数据库迁移引擎

app = Flask(__name__)
app.config.from_object(Config)
db = SQLAlchemy(app)
migrate = Migrate(app, db)

from app import routes, models   # model是用来定义数据库结构的脚本，后面我们会编写

SQLAlchemy类传入一个app（可以是多个数据库，所以要指明具体是哪一个应用），然后实例化出来的db是数据库对象。
migrate是数据库迁移对象，我们以后在数据库中的变更都是基于它进行操作的。

数据库模型

定义数据库中一张表及其字段的类，通常叫做数据模型。ORM(SQLAlchemy)会将类的实例关联到数据库表中的数据行，并翻译相关操作。接下来完成我们之前说的数据库模型代码实现：

from app import db

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(64), index=True, unique=True)
    email = db.Column(db.String(120), index=True, unique=True)
    password_hash = db.Column(db.String(128))

    def __repr__(self):
        return '<User {}>'.format(self.username)

User类继承自db.Model，它是Flask-SQLAlchemy中所有模型的基类。User被称为”模型“，而不是表明。
这个类将表的字段定义为类属性，字段被创建为db.Column类的实例，它可以传入字段类型以及其他可选参数
该类的__repr__方法用于在调试时打印用户实例。（更友好的打印，如下图）

数据库迁移技术

在实际情况中，随着应用的不断增长，很可能会新增、修改或删除数据库结构。如果没使用数据库迁移技术的话，我们只能使用删表重建的方法，这导致了一个严重的后果：表数据清零。

这在实际使用肯定是无法忍受的缺陷，于是我们需要有一种技术来替代这种”笨方法“。

Alembic（Flask-Migrate使用的迁移框架）将以一种不需要重新创建数据库的方式进行数据库结构的变更。它是这么实现的：每当对数据库结构进行更改后，都需要向存储库中添加一个包含更改的详细信息的迁移脚本。当应用这些迁移脚本到数据库时，它们将按照创建的顺序执行。

初始化数据库

运行迁移初始化命令之后，你会发现一个名为migrations的新目录。该目录中包含一个名为versions的子目录以及若干文件。从现在起，这些文件就是你项目的一部分了，其负责代码版本管理（类似git的机制，详见我写的另一篇文章：Git入门指引）。

数据库迁移

包含映射到User数据库模型的用户表的迁移存储库生成后，是时候创建第一次数据库迁移了。

-m可选参数为迁移添加了一个简短的注释。（相当于log的作用）
生成的迁移脚本现在是你项目的一部分了，需要将其合并到源代码管理中。 flask db migrate命令不会对数据库进行任何更改，只会生成迁移脚本。要将更改应用到数据库，必须使用flask db upgrade命令。

应用到数据库

数据库关系

对于关系型数据库来说，更难的是表关系的定义。我们已经有了User表，如果想要定义一张post表，同时想要实现类似查询一个用户发布了多少文章的语句，应该如何实现呢？

莫慌， Flask-SQLAlchemy有助于实现这种查询。post表将具有必须的id、用户动态的body（内容）和timestamp（发布日期）字段。除了这些预期的字段之外，我还添加了一个user_id字段，将该用户动态链接到其作者。

这种关系被称为一对多，因为“一个”用户写了“多”条动态。

修改后的app/models.py如下：

from datetime import datetime
from app import db

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(64), index=True, unique=True)
    email = db.Column(db.String(120), index=True, unique=True)
    password_hash = db.Column(db.String(128))
    posts = db.relationship('Post', backref='author', lazy='dynamic')

    def __repr__(self):
        return '<User {}>'.format(self.username)

class Post(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    body = db.Column(db.String(140))
    timestamp = db.Column(db.DateTime, index=True, default=datetime.utcnow)
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'))

    def __repr__(self):
        return '<Post {}>'.format(self.body)

User类有一个新的posts字段，用db.relationship初始化。这不是实际的数据库字段，而是用户和其动态之间关系的高级视图，因此它不在数据库图表中。对于一对多关系，db.relationship字段通常在“一”的这边定义，并用作访问“多”的便捷方式。
db.relationship的第一个参数表示代表关系“多”的类。 backref参数定义了代表“多”的类的实例反向调用“一”的时候的属性名称。这将会为用户动态添加一个属性post.author，调用它将返回给该用户动态的用户实例。

这里，我们变动了数据库的结构，所以要进行数据库迁移操作：migrate和upgrade

写在最后

数据库的相关操作就是这些啦，主要的还是关系数据库中表的创建和字段的引用。其他的学会之后套用即可。