发布于 2015-08-24 15:52:42 | 558 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
许多人喜欢使用 SQLAlchemy 来访问数据库。建议在你的 Flask 应用中使用包来代替 模块，并把模型放入一个独立的模块中（参见 大型应用 ）。虽然这 不是必须的，但是很有用。
有四种 SQLAlchemy 的常用方法，下面一一道来：
因为 SQLAlchemy 是一个常用的数据库抽象层，并且需要一定的配置才能使用，因此我们 为你做了一个处理 SQLAlchemy 的扩展。如果你需要快速的开始使用 SQLAlchemy ，那么 推荐你使用这个扩展。
你可以从 PyPI 下载 Flask-SQLAlchemy 。
SQLAlchemy 中的声明扩展是使用 SQLAlchemy 的最新方法，它允许你像 Django 一样， 在一个地方定义表和模型然后到处使用。除了以下内容，我建议你阅读 声明 的官方 文档。
以下是示例 database.py 模块:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine('sqlite:////tmp/test.db', convert_unicode=True)
db_session = scoped_session(sessionmaker(autocommit=False,
autoflush=False,
bind=engine))
Base = declarative_base()
Base.query = db_session.query_property()
def init_db():
# 在这里导入定义模型所需要的所有模块，这样它们就会正确的注册在
# 元数据上。否则你就必须在调用 init_db() 之前导入它们。
import yourapplication.models
Base.metadata.create_all(bind=engine)
要定义模型的话，只要继承上面创建的 Base 类就可以了。你可能会奇怪这里为什么 不用理会线程（就像我们在 SQLite3 的例子中一样使用 g 对象）。 原因是 SQLAlchemy 已经用 scoped_session 为我们做好了此 类工作。
如果要在应用中以声明方式使用 SQLAlchemy ，那么只要把下列代码加入应用模块就可以 了。 Flask 会自动在请求结束时或者应用关闭时删除数据库会话:
from yourapplication.database import db_session
@app.teardown_appcontext
def shutdown_session(exception=None):
db_session.remove()
以下是一个示例模型（放入 models.py 中）:
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from yourapplication.database import Base
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50), unique=True)
email = Column(String(120), unique=True)
def __init__(self, name=None, email=None):
self.name = name
self.email = email
def __repr__(self):
return '<User %r>' % (self.name)
可以使用 init_db 函数来创建数据库：
>>> from yourapplication.database import init_db >>> init_db()
在数据库中插入条目示例：
>>> from yourapplication.database import db_session
>>> from yourapplication.models import User
>>> u = User('admin', 'admin@localhost')
>>> db_session.add(u)
>>> db_session.commit()
查询很简单：
>>> User.query.all() [<User u'admin'>] >>> User.query.filter(User.name == 'admin').first() <User u'admin'>
人工对象关系映射相较于上面的声明方式有优点也有缺点。主要区别是人工对象关系映射 分别定义表和类并映射它们。这种方式更灵活，但是要多些代码。通常，这种方式与声明 方式一样运行，因此请确保把你的应用在包中分为多个模块。
示例 database.py 模块:
from sqlalchemy import create_engine, MetaData
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
engine = create_engine('sqlite:////tmp/test.db', convert_unicode=True)
metadata = MetaData()
db_session = scoped_session(sessionmaker(autocommit=False,
autoflush=False,
bind=engine))
def init_db():
metadata.create_all(bind=engine)
就像声明方法一样，你需要在请求后或者应用环境解散后关闭会话。把以下代码放入你的 应用模块:
from yourapplication.database import db_session
@app.teardown_appcontext
def shutdown_session(exception=None):
db_session.remove()
以下是一个示例表和模型（放入 models.py 中）:
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import mapper
from yourapplication.database import metadata, db_session
class User(object):
query = db_session.query_property()
def __init__(self, name=None, email=None):
self.name = name
self.email = email
def __repr__(self):
return '<User %r>' % (self.name)
users = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(50), unique=True),
Column('email', String(120), unique=True)
)
mapper(User, users)
查询和插入与声明方式的一样。
如果你只需要使用数据库系统（和 SQL ）抽象层，那么基本上只要使用引擎:
from sqlalchemy import create_engine, MetaData
engine = create_engine('sqlite:////tmp/test.db', convert_unicode=True)
metadata = MetaData(bind=engine)
然后你要么像前文中一样在代码中声明表，要么自动载入它们:
users = Table('users', metadata, autoload=True)
可以使用 insert 方法插入数据。为了使用事务，我们必须先得到一个连接：
>>> con = engine.connect() >>> con.execute(users.insert(), name='admin', email='admin@localhost')
SQLAlchemy 会自动提交。
可以直接使用引擎或连接来查询数据库：
>>> users.select(users.c.id == 1).execute().first() (1, u'admin', u'admin@localhost')
查询结果也是类字典元组：
>>> r = users.select(users.c.id == 1).execute().first() >>> r['name'] u'admin'
你也可以把 SQL 语句作为字符串传递给 execute() 方法：
>>> engine.execute('select * from users where id = :1', [1]).first()
(1, u'admin', u'admin@localhost')
关于 SQLAlchemy 的更多信息请移步其 官方网站 。