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最优做网站江西省seo

news 2025/7/6 8:28:32
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✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨

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🏆 作者简介：景天科技苑
🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。
🏆《博客》：Python全栈，前后端开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，linux，shell脚本等实操经验，网站搭建，面试宝典等分享。

所属的专栏：flask框架零基础，进阶应用实战教学
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文章目录

  • flask项目中数据库连接设置
    • 数据库基本操作
    • 模型类定义
  • flask中数据表操作
    • 创建和删除表
    • 数据操作
      • 添加一条数据
      • 添加多条数据
      • 更新操作
      • 删除操作
  • 关于数据库锁
  • 总结

上一章，我们学到了在python中怎么使用SQLAlchemy来操作数据库，在工作中，我们经常结合flask来操作数据库。本章我们来一起深入探讨下！！！

flask项目中数据库连接设置

  • 在 Flask-SQLAlchemy 中，数据库的链接配置信息使用URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 配置项中

manage.py，代码：

# SQLAlchemy的链接配置："数据库名://账户名:密码@服务器地址:端口/数据库名称?配置参数选项"
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:123@127.0.0.1:3306/flaskdemo?charset=utf8mb4"# 如果不使用mysqldb改用pymysql，则需要在连接时指定pymysql
# app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:Jin*******7!@10.10.0.52:3306/students?charset=utf8mb4"

其他设置项：

# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
# 查询时会显示原始SQL语句
app.config["SQLALCHEMY_ECHO"] = True

常用的SQLAlchemy字段类型与python数据类型对照
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常用的SQLAlchemy列约束选项
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数据库基本操作

  • 在SQLAlchemy中，添加、修改、删除操作，均由数据库会话(sessionSM)管理。
    • 会话用 db.session 表示。在准备把数据写入数据库前，要先将数据添加到会话中然后调用 db.session.commit() 方法提交会话。
  • 在SQLAlchemy 中，查询操作是通过 query 对象操作数据。
    • 最基本的查询是返回表中所有数据，也可以通过filter或filter_by过滤器进行更精确的数据库查询。

模型类定义

我们后面会把模型创建到单独的文件中，但是现在我们先把模型类写在main.py文件中。

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)
# 连接数据库连接url
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:Jinghao31357!@10.10.0.52:3306/students?charset=utf8mb4"
# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
# 查询时会显示原始SQL语句
app.config["SQLALCHEMY_ECHO"] = True# 把SQLAlchemy组件注册到项目中
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)#创建模型类
class Student(db.Model):"""学生信息模型"""#下面的字段配置相当于执行sql语句如下"""CREATE TABLE tb_student2 (id INTEGER NOT NULL COMMENT '主键' AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(15) COMMENT '姓名', age SMALLINT COMMENT '年龄', sex BOOL COMMENT '性别', email VARCHAR(128) COMMENT '邮箱地址', money NUMERIC(10, 2) COMMENT '钱包', PRIMARY KEY (id), UNIQUE (email))"""# 声明与当前模型绑定的数据表名称__tablename__ = "tb_student2"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")name = db.Column(db.String(15), index=True, comment="姓名")age = db.Column(db.SmallInteger, comment="年龄")sex = db.Column(db.Boolean, default=True, comment="性别")email = db.Column(db.String(128), unique=True, comment="邮箱地址")money = db.Column(db.Numeric(10, 2), default=0.0, comment="钱包")def __repr__(self):  # 相当于django的__str__return f"{self.name}<{self.__class__.__name__}>"class Course(db.Model):"""课程模型""""""CREATE TABLE tb_course (id INTEGER NOT NULL COMMENT '主键' AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255) COMMENT '课程', price NUMERIC(8, 2) COMMENT '价格', PRIMARY KEY (id), UNIQUE (name))"""__tablename__ = "tb_course"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")name = db.Column(db.String(255), unique=True, comment="课程")price = db.Column(db.Numeric(8, 2), comment="价格")def __repr__(self):  # 相当于django的__str__return f"{self.name}<{self.__class__.__name__}>"class Teacher(db.Model):"""老师模型""""""CREATE TABLE tb_teacher (id INTEGER NOT NULL COMMENT '主键' AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(255) COMMENT '姓名',`option` ENUM('讲师','助教','班主任'),PRIMARY KEY (id),UNIQUE (name))"""__tablename__ = "tb_teacher"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")name = db.Column(db.String(255), unique=True, comment="姓名")option = db.Column(db.Enum("讲师", "助教", "班主任"), default="讲师")def __repr__(self):return f"{self.name}<{self.__class__.__name__}>"if __name__ == '__main__':#要想执行创建表，需要调用db.creat_all()，db要想被调用，需要放到app上下文里面with app.app_context():# 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.create_all()app.run(debug=True)

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flask中数据表操作

创建和删除表

创建表

# 在视图内调用：
@app.route("/create")
def create_table():db.create_all() # 为项目中被识别的所有模型创建数据表return "ok"# 在视图以外的地方调用：
with app.app_context():# create_all()方法执行的时候，需要放在模型的后面# 检测数据库中是否存在和模型匹配的数据表。# 如果没有，则根据模型转换的建表语句进行建表。# 如果找到，则不会进行额外处理db.create_all()

删除表

# 在视图内调用：
@app.route("/drop")
def drop_table():db.drop_all()   # 为项目中被识别的所有模型删除数据表return "ok"# 在视图以外的地方调用：with app.app_context():db.drop_all()  # 慎用，很给力的！！这表示删除数据库中所有模型对应的表。

数据操作

添加一条数据

#在视图函数中实现增删改查
@app.route("/data")
def data():"""添加数据"""# # 添加一条数据student = Student(name="小明",age=17,sex=True,email="xiaoming@qq.com",money=30.50)db.session.add(student)db.session.commit()return "ok"

get请求访问data路径
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可以看到数据已被添加到表中
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添加多条数据

student_list = [Student(name="小黑", age=16, sex=True, email="xiaohei@qq.com", money=1000),Student(name="小红", age=15, sex=False, email="xiaohong@qq.com", money=1200),Student(name="小兰", age=11, sex=True, email="xiaolan@qq.com", money=600),Student(name="小白", age=21, sex=False, email="xiaobai@qq.com", money=2900),
]
db.session.add_all(student_list)
db.session.commit()

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查看数据库
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更新操作

更新一条数据


student = Student.query.get(3)
student.age = 18
db.session.commit()

更新之前，我们先看下3号的年龄
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浏览器访问后查看
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可见年龄被修改成18
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更新多条数据

Student.query.filter(Student.sex == True).update({Student.money: Student.age * 100,
})
db.session.commit()

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可见sex为True的money改成了年龄乘以100
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删除操作

删除一条数据

student = Student.query.get(5)
db.session.delete(student)
db.session.commit()

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id为5的数据被删除
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删除多条数据

Student.query.filter(Student.sex==False).delete()
db.session.commit()

删之前先看看数据库表数据
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浏览器访问/data
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查看数据库，sex为False的全部被删除
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完整代码：

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)
# 连接数据库连接url
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:Jinghao31357!@10.10.0.52:3306/students?charset=utf8mb4"
# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
# 查询时会显示原始SQL语句
app.config["SQLALCHEMY_ECHO"] = True# 把SQLAlchemy组件注册到项目中
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)#创建模型类
class Student(db.Model):"""学生信息模型"""# 声明与当前模型绑定的数据表名称__tablename__ = "tb_student2"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")name = db.Column(db.String(15), index=True, comment="姓名")age = db.Column(db.SmallInteger, comment="年龄")sex = db.Column(db.Boolean, default=True, comment="性别")email = db.Column(db.String(128), unique=True, comment="邮箱地址")money = db.Column(db.Numeric(10, 2), default=0.0, comment="钱包")def __repr__(self):  # 相当于django的__str__return f"{self.name}<{self.__class__.__name__}>"class Course(db.Model):"""课程模型"""__tablename__ = "tb_course"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")name = db.Column(db.String(255), unique=True, comment="课程")price = db.Column(db.Numeric(8, 2), comment="价格")def __repr__(self):  # 相当于django的__str__return f"{self.name}<{self.__class__.__name__}>"class Teacher(db.Model):"""老师模型"""__tablename__ = "tb_teacher"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment="主键")name = db.Column(db.String(255), unique=True, comment="姓名")#枚举类型option = db.Column(db.Enum("讲师", "助教", "班主任"), default="讲师")def __repr__(self):return f"{self.name}<{self.__class__.__name__}>"#在视图函数中实现增删改查
@app.route("/data")
def data():"""添加数据"""# # 添加一条数据# student = Student(#     name="小明",#     age=17,#     sex=True,#     email="xiaoming@qq.com",#     money=30.50# )# db.session.add(student)# db.session.commit()# # 添加多条数据# student_list = [#     Student(name="小黑", age=16, sex=True, email="xiaohei2@qq.com", money=1000),#     Student(name="小红", age=15, sex=False, email="xiaohong2@qq.com", money=1200),#     Student(name="小兰", age=11, sex=True, email="xiaolan2@qq.com", money=600),#     Student(name="小白", age=21, sex=False, email="xiaobai2@qq.com", money=2900),# ]# db.session.add_all(student_list)# db.session.commit()"""更新操作"""# # 更新一条数据# student = Student.query.get(3)# student.age = 18# db.session.commit()# 更新多条数据# Student.query.filter(Student.sex == True).update({#     Student.money: Student.age * 100,# })# db.session.commit()"""删除操作"""# # 删除一条数据# student = Student.query.get(5)# db.session.delete(student)# db.session.commit()# # 删除多条数据Student.query.filter(Student.sex==False).delete()db.session.commit()return "ok"if __name__ == '__main__':#要想执行创建表，需要调用db.creat_all()，db要想被调用，需要放到app上下文里面with app.app_context():# 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.create_all()app.run(debug=True)

关于数据库锁

悲观锁，是属于数据库中的一种互斥锁机制，但是乐观锁并非真正的数据库锁。
2种锁都是数据库在应对并发操作时，防止出现资源抢夺的，基于不同人生观所实现2种解决方案。
悲观锁的基本使用：
>>> 数据库终端开始

begin;  -- 开启事务
select * from db_student where student_id = 5 for update; -- 添加一把更新锁【悲观锁】
....    -- 在事务提交之前，任何第三方连接都不能修改 student_id = 5这条数据 
update from db_student set age = 16 where student_id = 5;
commit; -- 提交事务<<< 数据库终端开始

悲观锁的问题：

  1. 提前锁定数据，形成串行化，形成阻塞，不利于性能发挥，不适用高并发场景。
  2. 悲观锁只能保证数据的一致性，不能保证脏数据的出现

乐观锁的出现就是为了解决悲观锁的问题。
举例：双11活动，商城里面id=5的商品的库存num=10了，现在我们要基于乐观锁和悲观锁来解决下单过程中，出现的资源抢夺现象，避免出现超卖（商品数量不能为负数）。

乐观锁：
—> begin; 开启事务
—> 先查看库存，记录当前库存 original_num=10
—> 进行下单操作，买6件
—> 付款
—> 扣除库存 update goods set num=num-6 where num=original_num and id=5; # 增加更新条件，判断库存是否还是原来
如果执行成功，则表示没有人抢，购买成功
—> commit;
如果执行失败，则表示已经有人先抢购
—> rollback;

悲观锁：
—> begin; 开启事务
—> 先给id=5的数据，加锁
select * from goods where id=5 for update;
—> 进行下单操作，买6件
—> 付款
—> 扣除库存 update from goods set num=num-6 where id=5;
—> 执行成功解锁
—> commit; 提交事务

总结

本文详述了在flask项目中结合SQLAlchemy操作mysql数据库的详细用法，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！！！

http://www.ds6.com.cn/news/6180.html

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