Flask SQLAlchemy（操作数据库）使用方法详解

Flask SQLAlchemy是一个Python库，提供ORM（Object-Relational Mapping）功能，用于在Flask应用程序中访问和操作关系数据库。在本篇文章中，我们将详细介绍如何利用Flask SQLAlchemy进行数据库操作，并提供实际的代码示例。

安装Flask SQLAlchemy

要使用Flask SQLAlchemy，首先需要将其安装到Python环境中。可以使用pip命令轻松地安装Flask SQLAlchemy：

pip install flask-sqlalchemy

创建数据库连接

在使用Flask SQLAlchemy进行数据库访问之前，需要在Flask应用程序中创建数据库连接。要创建数据库连接，需要知道要连接的数据库类型，数据库服务器的地址、端口和数据库名称，以及数据库用户和密码（如果有）等连接信息。

以下是实现创建连接的一段Python代码：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://username:password@localhost/mydatabase'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

db = SQLAlchemy(app)

这里使用的是PostgreSQL数据库，用户名为username，密码为password，主机地址为localhost，数据库名称为mydatabase。在创建连接时，还需要设置SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS为False，以避免在执行数据库操作时出现警告信息。

创建数据库表

在使用Flask SQLAlchemy进行数据库操作之前，需要定义数据库表结构。可以使用Flask SQLAlchemy中的db.Model类来定义数据表。建议将数据库表定义放在单独的文件中，以便于管理和维护。

以下是示例代码：

from datetime import datetime
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime
from app import db

class User(db.Model):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), nullable=False)
    email = Column(String(256), nullable=False, unique=True)
    created_at = Column(DateTime, default=datetime.now)

这里创建了一个名为users的数据表，包括id、name、email和created_at四个字段，并指定了各字段的数据类型。id字段被指定为主键字段，name和email字段都不允许为空，并且email字段必须是唯一的。created_at字段使用datetime类型，并设置了默认值为当前时间。

数据库操作

创建好数据库连接和数据表定义后，就可以使用Flask SQLAlchemy进行数据库操作了。Flask SQLAlchemy提供了丰富的API，支持常见的数据库操作，例如添加、删除、更新和查询数据等。

以下是一些常用的数据库操作实例：

添加数据

user = User(name='Alice', email='alice@example.com')
db.session.add(user)
db.session.commit()

删除数据

user = User.query.get(1)
db.session.delete(user)
db.session.commit()

更新数据

user = User.query.filter_by(name='Alice').first()
user.email = 'new_email@example.com'
db.session.commit()

查询数据

users = User.query.all()
for user in users:
    print(user.name, user.email)

根据特定条件查询数据

user = User.query.filter_by(email='alice@example.com').first()
print(user.name)

更复杂的查询

from sqlalchemy import or_, and_

users = User.query.filter(or_(User.name.like('%Alice%'),
                              User.email.like('%example.com%')),
                          and_(User.created_at < datetime(2021, 1, 1),
                               User.id > 5)).all()

for user in users:
    print(user.name, user.email, user.created_at)

在以上代码中，我们使用了SQLAlchemy中的or_和and_函数，分别实现或和并的逻辑条件查询。