這裡我們來學習下python操作mysql。以下環境都是在Ubuntu 18.04當中。

flask使用SQLAlchemy來操作mysql。

安裝

首先我們要安裝mysql-python

pip install mysql-python

如果出現如下錯誤：

sh: 1: mysql_config: not found
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 1, in <module>
      File "/tmp/pip-install-GOmOTT/mysql-python/setup.py"
 
, line 17, in <module>
        metadata, options = get_config()
      File "setup_posix.py", line 43, in get_config
        libs = mysql_config("libs_r")
      File "setup_posix.py", line 25, in mysql_config
        raise EnvironmentError("%s not found" % (mysql_config.path,))
    EnvironmentError: mysql_config not
 
 found

則需要安裝libmysqlclient-dev

sudo apt-get install libmysqlclient-dev

然後我們再安裝SQLAlchemy：

pip install flask-sqlalchemy

這樣後我們就可以用python來操作mysql 了。

基本操作

我們來個最簡單的基本操作：

# 檔名test.py
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'
 
] = 'hardtoguessstring'
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://user:[email protected]:3306/testdb'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Role(db.Model):
    __tablename__ = 'roles' # 資料庫表名，如果不指定，則會生成預設的，最好指定
    id = db.Column(db.Integer, nullable=False, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(16), nullable=False, server_default='', unique=True)
    def __repr__(self):
        return '<Role %r>' % self.name
class User(db.Model):
    __tablename__ = 'users'
    id = db.Column(db.Integer, nullable=False, primary_key=True, autoincrement=True)
    username = db.Column(db.String(32), nullable=False, unique=True, server_default='', index=True)
    role_id = db.Column(db.Integer, nullable=False, server_default='0')
    def __repr__(self):
        return '<User %r,Role id %r>' %(self.username,self.role_id)

然後我們手動在資料庫中建立一個testdb的資料庫，再執行這個檔案即可看到testdb中生成了roles，users表。

一、連線資料庫

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://user:[email protected]:port/dbname'

二、建立所有表

python
>>> from hello import db,Role,User
>>> db.create_all()

三、刪除所有表

python
>>> from hello import db,Role,User
>>> db.drop_all()

四、插入行

# 插入單行
python
>>> from hello import db,Role,User
>>> db.session.add(Role(name='Admin'))
>>> db.session.commit()
>>> db.session.add(Role(name='Moderator'))
>>> db.session.add(Role(name='User'))
>>> db.session.commit()

# 插入多行
python
>>> from hello import db,Role,User
>>> db.session.add_all([User(username='john',role_id=1),User(username='susan',role_id=3),User(username='david',role_id=3)])
>>> db.session.commit()

五、更新行

python
>>> from hello import db,Role,User
>>> admin = Role.query.filter_by(name='Admin').first()
>>> admin.name='Administrator'
>>> db.session.commit()

六、刪除行

python hello.py shell
>>> from hello import db,Role,User
>>> mod = Role.query.filter_by(name='Moderator').first()
>>> db.session.delete(mod)
>>> db.session.commit()

七、查詢表

• 查詢表中全部資料

  
  # 注意，此處的查詢結果完全取決於程式碼示例中的
  
  
  # def __repr__(self)
  
  
  # 這段函式，請各位同學注意
  
  python
  >>> from hello import db,Role,User
  >>> Role.query.all()
  [<Role u'Administrator'>, <Role u'User'>]
  >>> User.query.all()
  [<User u'john',Role id 1L>, <User u'susan',Role id 3L>, <User u'david',Role id 3L>]
  

• 按照一個條件過濾資料記錄(where)

  python
  >>> from hello import db,Role,User
  >>> Role.query.filter_by(name='Administrator').first()
  <Role u'Administrator'>
  >>> User.query.filter_by(role_id=3).all()
  [<User u'susan',Role id 3L>, <User u'david',Role id 3L>]
  >>> User.query.filter_by(role_id=3).first()
  <User u'susan',Role id 3L>
  

• 按照兩個條件過濾資料記錄(where and)

  python
  >>> from hello import db,Role,User
  >>> User.query.filter_by(role_id=3,username='susan').first()
  <User u'susan',Role id 3L>
  >>> User.query.filter_by(role_id=3,username='susan').all()
  [<User u'susan',Role id 3L>]
  

• 聚合(count)

  python hello.py shell
  >>> from hello import db,Role,User
  >>> User.query.filter_by(role_id=3,username='susan').count()
  1L
  >>> User.query.filter_by(role_id=3).count()
  2L
  >>> User.query.count()
  3L
  

• 求和(sum)

  python hello.py shell
  >>> from hello import db,Role,User
  >>> from sqlalchemy.sql import func
  >>> User.query.with_entities(func.sum(User.id)).all()
  [(Decimal('6'),)]
  >>> User.query.with_entities(func.sum(User.role_id)).all()
  [(Decimal('7'),)]
  

• 平均數(avg)

  python
  >>> from hello import db,Role,User
  >>> from sqlalchemy.sql import func
  >>> User.query.with_entities(func.avg(User.role_id)).all()
  [(Decimal('2.3333'),)]
  >>> User.query.with_entities(func.avg(User.id)).all()
  [(Decimal('2.0000'),)]
  

• 排序(order by)

  python
  >>> from hello import db,Role,User
  
  # 升序(asc)
  
  >>> User.query.order_by(User.role_id).all()
  [<User u'john',Role id 1L>, <User u'susan',Role id 3L>, <User u'david',Role id 3L>]
  
  # 降序(desc)
  
  >>> User.query.order_by(User.role_id.desc()).all()
  [<User u'susan',Role id 3L>, <User u'david',Role id 3L>, <User u'john',Role id 1L>]
  

• 分組(group by)

  python hello.py shell
  >>> from hello import db,Role,User
  >>> User.query.group_by(User.role_id).all()
  [<User u'john',Role id 1L>, <User u'susan',Role id 3L>]
  

• 限制(limit)

  python
  >>> from hello import db,Role,User
  >>> User.query.all()
  [<User u'john',Role id 1L>, <User u'susan',Role id 3L>, <User u'david',Role id 3L>]
  
  # limit 1
  
  >>> User.query.limit(1).all()
  [<User u'john',Role id 1L>]
  
  # limit 2,1
  
  >>> User.query.limit(1).offset(2).all()
  [<User u'david',Role id 3L>]
  >>> User.query.filter_by(role_id=3).all()
  [<User u'susan',Role id 3L>, <User u'david',Role id 3L>]
  
  # limit 1
  
  >>> User.query.filter_by(role_id=3).limit(1).all()
  [<User u'susan',Role id 3L>]
  
  # limit 1,1
  
  >>> User.query.filter_by(role_id=3).limit(1).offset(1).all()
  [<User u'david',Role id 3L>]
  

整合到專案中

實際情況中我們不可能在一個檔案中寫上n多個數據表類，肯定都是分開的，這樣就有了Role.py、User.py這樣的類出現，然而你發現建立他們需要db這個物件，而上面的程式碼中SQLAlchemy建立時候需要傳入的初始化的app，這就矛盾了。

事實是SQLAlchemy建立時候可以不傳入app，初始化時候再傳入app進行賦值初始化即可。

所以正常步驟如下：

• 1、首先在foundation.py中初始化一個db = SQLAlchemy()這樣是為了整個專案中只有這一個資料庫物件。

• 2、在資料庫表物件中引入這個db，整合db.Model，生成資料表物件。

• 3、在初始化專案時候，引入這個db，然後初始化app，並建立資料庫表。

  db.app = app
  db.init_app(app)
  db.create_all()

資料庫的建立操作只需要執行一次即可，所以這裡我們再使用另外的一個庫來操作資料庫的初始化，這裡使用Flask-Script來進行一些簡單的操作。

Flask-Script 是一個 Flask 擴充套件,為 Flask 程式添加了一個命令列解析器。Flask-Script 自帶了一組常用選項,而且還支援自定義命令。

我們經常用Flask-Script來執行一些在flask之外的程式碼，比如開發時候，我需要建立一個測試的資料庫，或者清空資料庫，或者我可以根據實際情況來啟動開發版還是正式版。

我們來看一個簡單的例子：

from flask_script import Manager
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

manager = Manager(app)

@manager.command
def createall():
    db.create_all()
    db.session.commit()

上面這個例子中，creatall這個函式被加了@manager.command語句，這樣我即可以在python中直接執行該方法：

python app.py creatall

執行如上語句後，資料庫中的表即可被建立，這樣就不用每次我們在app初始化後去都去建立資料庫表了。
flask-script還有很多用處，感興趣的同學可以自行去學習下。