【实战Flask API项目指南】之六数据库集成 SQLAlchemy

【实战Flask API项目指南】之六数据库集成 SQLAlchemy-LMLPHP

实战Flask API项目指南之数据库集成

本系列文章将带你深入探索实战Flask API项目指南，通过跟随小菜的学习之旅，你将逐步掌握 Flask 在实际项目中的应用。让我们一起踏上这个精彩的学习之旅吧！

前言

在上一篇文章中，我们实现了一个图书馆里系统API的后端，小菜觉得美中不足的是它使用一个 Python的列表用于存储图书的信息，是一个 本地版图书管理系统后端API。重新启动程序图书的数据就会丢失了。所以这节，我们将用上数据库来帮助小菜解决这一痛点，实现持久化数据存储。

当小菜踏入Flask后端开发的世界时，数据库是存储和管理数据的关键。

Flask并没有内置数据库功能，但是提供了扩展机制，可以方便地集成第三方数据库库。本文将介绍如何在 Flask 项目中集成SQLAlchemy，这是一个流行的Python ORM库。我们将会在上一节课的基础上改写，让读者朋友们了解如何在 Flask应用中集成数据库。

注意：本文直接直接上代码，干货满满。

SQLAlchemy

1. 安装依赖

在Flask 中，可以使用各种数据库，如SQLite、MySQL、PostgreSQL等。首先，需要安装所需的数据库驱动库，例如flask-sqlalchemy用于集成 SQLAlchemy。

在使用 SQLAlchemy 进行数据库操作时，大部分操作是相似的，无论使用哪种数据库类型。(本文使用的是 MYSQL)

首先我们需要安装对应的依赖库，使用以下命令。

pip install flask-sqlalchemy flask-mysqldb

2. 配置数据库

在 Flask 应用中配置数据库连接信息。在应用的配置中，添加数据库的连接字符串。

确保将username、password、localhost和flask替换为自己的MySQL数据库的用户名、密码、主机和数据库名称。

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
# mysql示例
# app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://username:password@localhost/database'
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@localhost/flask'


db = SQLAlchemy(app)

3. 定义数据模型

使用SQLAlchemy，可以定义数据模型作为 Python 类。每个类对应一个表，类的属性对应表中的列。数据模型是数据库中表格的抽象表示，它定义了表格的结构和字段。

在下面代码中，定义了一个名为Book的数据模型，它有三列

book_id 字段作为主键，用作主键（primary key）,唯一的，不允许为空
title 字段表示书籍的标题，字符串类型，最大长度为100字符，不允许为空
author 字段表示书籍的作者，字符串类型，最大长度为50字符，不允许为空
因为在我们的案例中，数据表只需要这三列。

class Book(db.Model):
    book_id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, unique=True, nullable=False)
    title = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    author = db.Column(db.String(50), nullable=False)

附上SQLAlchemy中常用的列设置选项：

4. 常用数据库操作

当使用SQLAlchemy时，有许多常用的数据库操作方法，用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。以下是一些常用的SQLAlchemy操作方法示例：

请注意，这些示例假定你已经正确配置了SQLAlchemy和数据库连接。

创建数据（Create）：

# 创建一个新对象并将其添加到数据库中
new_book = Book(title="Sample Book", author="John Doe")
db.session.add(new_book)
db.session.commit()

读取数据（Read）：

# 查询所有书籍
books = Book.query.all()

# 根据条件查询书籍
specific_book = Book.query.filter_by(title="Sample Book").first()

更新数据（Update）：

# 查询要更新的对象
book_to_update = Book.query.filter_by(title="Sample Book").first()

# 更新对象的属性
book_to_update.author = "New Author"
db.session.commit()

删除数据（Delete）：

# 查询要删除的对象
book_to_delete = Book.query.filter_by(title="Sample Book").first()

# 从数据库中删除对象
db.session.delete(book_to_delete)
db.session.commit()

过滤和排序（Filter and Sort）：

# 查询所有作者是"John Doe"的书籍
johns_books = Book.query.filter_by(author="John Doe").all()

# 查询前5本书籍并按书名升序排列
top_books = Book.query.order_by(Book.title).limit(5).all()

聚合和统计（Aggregate and Count）：

# 计算书籍总数
book_count = Book.query.count()

# 计算不同作者的书籍数量
author_book_count = db.session.query(Book.author, db.func.count(Book.book_id)).group_by(Book.author).all()

在SQLAlchemy中常用的操作及其描述：

5. 创建数据表

在app.py的末尾，添加以下代码来创建数据表：

在Flask-SQLAlchemy中，可以使用db.create_all()来创建所有定义的数据模型对应的数据表。在app.py的末尾，添加以下代码：

db.create_all()

但有时候会抛出一个 RuntimeError 的异常，

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提示说在应用程序上下文之外工作，所以在前面添加 with app.app_context()，如下所示：

# 创建数据表
with app.app_context():
    db.create_all()  # 或其他需要应用上下文的操作

6. 持久化数据存储的图书管理系统

这里将会在上一节课 本地版图书管理系统 的基础上，使用SQLAlchemy 改写成持久化数据存储的图书管理系统。

上代码

# -*- coding: utf-8 -*-

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask import (Flask, jsonify, request)

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@localhost/flask'  # 替换为你的数据库 URI
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
db = SQLAlchemy(app)


# 定义Book模型类
class Book(db.Model):
    book_id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, unique=True, nullable=False)
    title = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    author = db.Column(db.String(50), nullable=False)


# 获取所有书籍
@app.route("/books", methods=["GET"])
def get_all_books():
    books = Book.query.all()
    book_list = [{"id": book.book_id, "title": book.title, "author": book.author} for book in books]
    return jsonify(book_list), 200


# 获取特定书籍
@app.route("/books/<int:book_id>", methods=["GET"])
def get_book(book_id):
    book = Book.query.get(book_id)
    if book:
        return jsonify({"id": book.book_id, "title": book.title, "author": book.author}), 200
    return jsonify({"error": "Book not found."}), 404


# 创建新书籍
@app.route("/books", methods=["POST"])
def create_book():
    data = request.json
    new_book = Book(title=data["title"], author=data["author"])
    db.session.add(new_book)
    db.session.commit()
    return jsonify({"id": new_book.book_id, "title": new_book.title, "author": new_book.author}), 201


# 更新书籍信息
@app.route("/books/<int:book_id>", methods=["PUT"])
def update_book(book_id):
    book = Book.query.get(book_id)
    if book:
        data = request.json
        book.title = data["title"]
        book.author = data["author"]
        db.session.commit()
        return jsonify({"id": book.book_id, "title": book.title, "author": book.author}), 200
    return jsonify({"error": "Book not found."}), 404


# 删除书籍
@app.route("/books/<int:book_id>", methods=["DELETE"])
def delete_book(book_id):
    book = Book.query.get(book_id)
    if book:
        db.session.delete(book)
        db.session.commit()
        return "", 204
    return jsonify({"error": "Book not found."}), 404


if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

现在，小菜可以使用GET、POST、PUT和DELETE请求来访问API端点，并对图书数据进行操作。这个例子演示了如何在 Flask 应用中集成数据库、定义数据模型、执行数据库操作以及使用API端点来操作数据。这将帮助小菜更好地理解 Flask 中的数据库集成。

总结

这篇文章深入探讨了在Flask应用中集成数据库的关键步骤，通过引入SQLAlchemy这一流行的Python ORM库，实现了数据的持久化存储。文章首先介绍了安装依赖以及配置数据库的过程，然细讲解了如何定义数据模型以及常见的数据库操作方法。重点强调了如何使用Flask-SQLAlchemy扩展来简化数据库交互的过程。

通过以上步骤，小菜已经成功地在 Flask 应用中集成了MySQL数据库，并实现了图书的增删改查等操作。小菜获得了以下知识：

如何配置Flask应用以连接数据库。
如何使用SQLAlchemy定义数据模型和表格结构。
如何执行常见的数据库操作，包括创建、读取、更新和删除数据。
如何使用Flask-SQLAlchemy扩展简化数据库交互。

通过本文的学习，小菜已经理解了Flask中数据库集成和操作，这为后面小菜需要实现后端API平台打下了扎实的基础！

是小菜欸