flask 使用Flask-SQLAlchemy管理数据库（连接数据库服务器、定义数据库模型、创建库和表） --

使用Flask-SQLAlchemy管理数据库

扩展Flask-SQLAlchemy集成了SQLAlchemy，它简化了连接数据库服务器、管理数据库操作会话等各种工作，让Flask中的数据处理体验变得更轻松。首先使用pipenv安装Flask-SQLAlchemy以及其依赖（主要是SQLAlchemy）：

pipenv install flask-sqlalchemy

下面在示例程序中实例化Flask-SQL-Alchemy提供的SQLAlchemy类，传入程序实例app，以完成扩展的初始化：

from flask importFlask
from flask_sqlalchemy importSQLAlchemy
app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)

为了便于使用，我们把实例化的扩展类对象命名为db。这个db对象代表我们的数据库，它可以使用Flask-SQLAlchemy提供的所有功能。

虽然我们要使用的大部分类和函数都有SQLAlchemy提供，但在Flask-SQLAlchemy中，大多数情况下，我们不需要手动从SQLAlchemy导入类或函数。在sqlalchemy和sqlalchemy.orm模块中实现的类和函数，以及其他几个常用的模块和对象都可以作为db对象的属性调用。当我们创建这样的调用时，Flask-SQLAlchemy会自动把这些调用转发到对应的类、函数或模块。

sqlite3数据库安装及客户端软件

sqlite下载地址：https://www.sqlite.org/download.html

下载sqlite-tools-win32-*.zip 和 sqlite-dll-win64-*.zip 压缩文件

解压后，创建文件夹 C:sqlite3，在此文件夹下解压上面两个压缩文件，将得到 sqlite3.def、sqlite3.dll 和 sqlite3.exe 文件。

添加 C:sqlite3到PATH环境变量，在命令提示符下，使用sqlite3命令，将显示如下

客户端软件官网：

https://www.softpedia.com/get/Internet/Servers/Database-Utils/SQLiteSpy.shtml

下载SQLiteSpy:

下载后：

打开sqlite的db文件：

连接数据库服务器

DBMS通常会提供数据库服务器运行在操作系统中。要连接数据库服务器，首先要为我们的程序指定数据库URL（Uniform Resource Identifier，统一资源标识符）。数据库URI是一串包含各种属性的字符串，其中包含了各种用于连接数据库的信息。

URI代表统一资源标识符，是用来标识资源的一组字符串。URL是它的子集。

下面是一些常用的DBMS以及其数据库URI格式实例。

在Flask-SQLAlchemy中，数据库的URI通过配置变量SQLALCHEMY_DATABASE_URI设置，默认为SQLite内存型数据库（sqlite: ///: memory: ）。SQLite是基于文件的DBMS，不需要设置数据库服务器，只需要指定数据库文件的绝对路径。我们使用app.root_path来定位数据库文件的路径，并将数据库文件命名为data.db，如下所示

app.py:配置数据库URI

importos
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = os.getenv('DATABASE_URL', 'sqlite:///' + os.path.join(app.root_path, 'data.db'))

在生产环境下更换到其他类型的DBMS时，数据库URL会包含敏感信息，所以这里优先从环境变量DATABASE_URL获取（注意这里为了便于理解使用的是URL，不是URI）

SQLite数据库文件名不限定后缀，常用的命名方式有foo.sqlite, foo.db，或是注明SQLite版本的foo.sqlite3。

设置好数据库URI后，在python shell中导入并查看db对象会获得下面的输出：

>>> from app importdb
C:UsersLenovo.virtualenvsLenovo-ezd1lI9Ylibsite-packagesflask_sqlalchemy__init__.py:774: UserWarning: Neither SQLALCHEMY_DATABASE_URI nor SQLALCHEMY_BINDS is set. Defaulting SQLALCHEMY_DATABASE_URI to "sqlite:///:memory:".
  'Neither SQLALCHEMY_DATABASE_URI nor SQLALCHEMY_BINDS is set. '
C:UsersLenovo.virtualenvsLenovo-ezd1lI9Ylibsite-packagesflask_sqlalchemy__init__.py:794: FSADeprecationWarning: SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS adds significant overhead and will be disabled by default in the future.  Set it to True orFalse to suppress this warning.
  'SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS adds significant overhead and '
>>>db
<SQLAlchemy engine=sqlite:///D:flaskFLASK_PRACTICEDataBasedata.db>

安装并初始化Flask-SQLAlchemy后，启动程序时会看到命令行下有警告，这是因为Flask-SQLAchemy建议你设置SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS配置变量，这个配置变量决定是否追踪对象的修改，这用于Flask-SQLALchemy的事件通知系统。这个配置的默认值为None，如果没有特殊需要，可以设为False来关闭警告：

app.config['SQLALCHEMY_TRACE_MODIFICATIONS'] = False

再次导入db：

>>> from app importdb
>>>db
<SQLAlchemy engine=sqlite:///D:flaskFLASK_PRACTICEDataBasedata.db>
>>>

定义数据库模型

用来映射到数据库表的python类通常被称为数据库模型（model），一个数据库模型类对应数据库中的一个表。定义模型即使用python类定义表模式，并声明映射关系。所有的模型都需要继承Flask-SQLAlchemy提供的db.Model基类。后续的例子是一个笔记程序，笔记保存到数据库中，你可以通过程序查询、添加、更新和删除笔记。

定义一个Note模型类，用来存储笔记。

app.py: 定义Note模型

classNote(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    body = db.Column(db.Text)

在这个模型类中，表的字段（列）由db.Column类的实例表示，字段的类型通过Column类构造方法的第一个参数传入。在这个模型中，我们创建了一个类型为db.Integer的id字段和类型为db.Text的body列，分别存储整型和文本。常用的SQLAlchemy字段类型如下表：

字段类型一般直接声明即可，如果需要传入参数，也可以添加括号。对于类似String的字符串列，有些使句酷会要求限定长度，因此最好为其制定长度。虽然使用Text类型可以存储相对灵活的变长文本，但从性能上考虑，我们仅在必须的情况下使用Text类型，比如用户发表的文章和评论等不限长度的内容。

一般情况下，字段的长度是由程序设计者自定的。尽管如此，也有一些既定的约束标准，比如姓名（英文）的长度一般不超过70个字符，中文名一般不超过20个字符，电子邮件地址的长度不超过254个字符，虽然个主流浏览器支持长达2048个字符的URL，但在网站中用户资料设置的限度一般为255。对于超过一定长度的Email和URL，比如20个字符，会在显示时添加省略号的形式。显示的用户名（username）允许重复，通常要短一些，以不超过36个字符为佳。在程序中可以根据需要来设定。

当在数据库模型类中限制了字段的长度后，在接收对应数据的表单类字段里，也需要使用Length验证器来验证用户的输入数据。

默认情况下，Flask-SQLAlchemy会根据模型类的名称生成一个表名称，生成规则如下：

Message -> message # 单个单词转换为小写

FooBar -> foo_bar # 多个单词转换为小写并使用下划线分隔

Note类对应的表名即为note。如果想自己指定表名称，可以通过定义__tablename__属性来实现。字段名默认为类属性名，也可以通过字段类构造方法的第一个参数指定（如Column('data', String(50))），或使用关键字name。根据我们定义的Note模型类，最终将生成一个Note表，表中包含id和body字段。

除了name参数，实例化字段类时常用的字段参数如下表：

不需要在所有列都建立索引。一般来说，取值可能性多（比如姓名）的列，以及经常被用来作为排序的参数（如时间戳）更适合建立索引。

在实例化字段类时，通过把参数primary_key设为True可以将其定义为主键。在我们定义的Nore类中，id字段即表的主键（primary key）。主键是每一条记录（行）独一无二的标识，也是模型类中必须定义的字段，一般命名为id或pk。

创建数据库和表

如果把数据库（文件）看作一个仓库，为了方便取用，我们需要把货物按照类型分别放置在不同的货架上，这些货架就是数据库中的表。创建模型类后，我们需要手动创建数据库和对应的表，就是建库和建表。这通过对我们的db对象调用create_all()方法实现：

(Lenovo-ezd1lI9Y) D:flaskFLASK_PRACTICEDataBase>flask shell
App: app [production]
Instance: D:flaskFLASK_PRACTICEDataBaseinstance
>>> from app importdb
>>> from app importNote
>>> db.create_all()

如果将模型类定义在单独的模块中，那么必须再调用db.create_all()方法前导入相应模块，以便让SQLAlchemy获取模型类总定义的表信息，进而正确生成数据表。

通过下面的方式可以查看模型对应的SQL模式（建表语句）：

>>> from app importdb
>>> from app importNote
>>>db.create_all()
>>> print CreateTable(Note.__table__)
CREATE TABLE note (
        id INTEGER NOT NULL,
        body TEXT,
        PRIMARY KEY (id)
)

数据库和表一旦创建后，之后对模型的改动不会自动作用的实际的表中。比如在模型类中添加或删除字段，修改字段的名称和类型，这时再次调用create_all()也不会更新表结构。如果要使改动生效，最简单的方式是调用db.drop_all()方法删除数据库和表，然后再调用db.create_all()方法创建。

我们也可以自己实现一个自顶一个flask命令完成这个工作，例如：

app.py：用于创建数据库和表的flask命令

importclick
@app.cli.command()
definitdb():
    db.create_all()
    click.echo('Initialized database.')

在命令行输入flask initdb即可创建数据库和表：

(Lenovo-ezd1lI9Y) D:flaskFLASK_PRACTICEDataBase>flask initdb

Initialized database.

在开发程序或是部署后，我们经常需要在python shell中手动操作数据库（生产环境需注意备份），对于一次性操作，直接处理即可。对于需要重用的操作，我们可以编成flask命令、函数或是模型类的类方法。