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标题: PythonWeb开辟框架—Flask框架之flask-sqlalchemy、序列化和反序列化使用详 [打印本页]
作者: 圆咕噜咕噜    时间: 2025-3-10 04:13
标题: PythonWeb开辟框架—Flask框架之flask-sqlalchemy、序列化和反序列化使用详
1.安装依靠库

pip install flask-sqlalchemy
pip install pymysql
2.连接数据库配置

  1. from flask import Flask
  2. from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  4. app = Flask(__name__)  #创建 Flask 应用实例
  6. #配置数据库连接
  7. app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='mysql://root:study123@127.0.0.1:3306/testdevelop?charset=utf8mb4'
  9. db=SQLAlchemy()  #创建 SQLAlchemy 实例
  11. db.init_app(app)  #将 db 实例与 Flask 应用绑定，激活数据库功能
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3.定义表模子

  1. #定义表模型
  2. class TaskTest(db.Model):
  3.     #手动定义表名, 否则默认为小写的类名
  4.     __tablename__ ='task_test'
  5.     #定义自增主键字段，格式为: 字段名 = db.Column(db.类型, 附加属性[主键/唯一性等])
  6.     id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
  7.     #定义唯一，且不能为空的字段
  8.     iphonenumber=db.Column(db.String(15), unique=True, nullable=False)
  9.     name = db.Column(db.String(128))
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常见的表字段范例：
db.Integer  整数范例
db.Float  浮点数
db.String(length)  字符串范例，需指定长度
db.Boolean  布尔值
db.DateTime  时间，精确到秒
db.Date  日期，格式：年-月-日
db.Text 长文本范例，无长度限定
db.Column()里其他参数介绍：
primary_key  默认值为false，设置为true时，表现为表的主键
autoincrement  默认值为false，设置为True时，通常与primary_key一起使用，表现该字段是一个自增的主键
unique  默认值为false，设置为true时，表现该字段数据值唯一，不可重复
default  字段的默认值，可以是常量、变量、表达式
nullable 是否答应为空，默认值为True，表现答应为空
index  默认值false，设置为True表现该字段会被创建索引
foreign_key  表现该字段是一个外键，指向另一个表的主键，值=另一个表表名.字段名
server_ts  设置为true表现服务器会维护该字段的创建时间戳，通常用于审计和日志记录
4.数据迁移

定义表模子后，需要用flask-migrate完成对数据库实际的操作，步调如下：
安装数据迁移同步工具：
pip install flask_migrate
导入模块：
from flask_migrate import Migrate
创建数据库迁移对象：
migrate = Migrate(app, db)
完整脚本如下：
  1. from flask import Flask
  2. from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  3. from flask_migrate import Migrate
  5. app = Flask(__name__)  #创建 Flask 应用实例
  7. #配置数据库连接
  8. app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='mysql://root:study123@127.0.0.1:3306/testdevelop?charset=utf8mb4'
  10. db=SQLAlchemy()  #创建 SQLAlchemy 实例
  12. db.init_app(app)  #将 db 实例与 Flask 应用绑定，激活数据库功能
  14. migrate = Migrate(app, db) #创建数据库迁移对象
复制代码
Terminal里依次实行命令：
flask db init  
flask db migrate  

三条指令的解释：
flask db init 
该条命令一个项目实行一次即可，它的作用是创建存储迁移脚本的migrations目录。migrations目录下包罗：


flask db migrate 
根据定义表模子的脚本变化，主动天生迁移脚本.py文件，脚本存放在migrations/versions下，脚本里包罗应用变更upgrade()和 回滚变更downgrade()函数

flask db upgrade
实行所有未应用的迁移脚本中的upgrade()函数，实际操作数据库，完成创建表和新增表字段的操作，或者其他表布局变更的操作，同时在数据库中也会创建一个alembic_version表, 用来记录当前版本号

数据回滚操作：
flask db history   #查找版本号
flask db downgrade <版本号>   #回滚到指定版本
5.数据库操作

5.1 新增表

重新定义一个表模子，实行flask db migrate 和flask db upgrade即可

5.2 新增字段

直接在表模子类下添加字段，实行flask db migrate 和flask db upgrade即可

5.3 插入数据

先实列化表模子类，然后实行：db.session.add()和db.session.commit()
举例说明：
脚本内容：

调用接口：

数据库里查抄数据落库情况：

5.4 查询数据

查询所有，返回值是对象：表模子类.query.all()

根据主键查询，返回值是对象：表模子类.query.get(主键)

返回第一条，返回值是对象：表模子类.query.first()

加简单条件查询，返回值是对象：表模子类.query.filter_by().all()

加复杂条件查询，返回值是对象：表模子类.query.filter().all()

查询某个字段的所有数据，返回值是详细的值：db.session.query(模子类.字段).all()

注：在没有反序列化前，输出的值前端不能展示
5.5 修改数据

修改一条数据的某个字段：


批量修改：


5.6 删除数据

删除一条数据：先查询，在删除

删除多条数据：直接实行delete()

6.序列化和反序列化

序列化：把前端数据转化为python对象，通过 Python脚本添加到数据库
反序列化：把Python对像转化为前端要的json格式
安装依靠库：
pip install flask-marshmallow
pip install marshmallow-sqlalchemy
导入模块
from marshmallow_sqlalchemy import SQLAlchemyAutoSchema
from marshmallow import post_load
构造模子器：
  1. class TaskInfoSchema(SQLAlchemyAutoSchema):
  2.     class Meta:  #固定写法：Meta
  3.         model=TaskInfo()  #定义表task_info的类名
  4.         fields=['taskname','device_list']  #多个字段放在一个列表中
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序列化器：重构load()

为什么要重构load()：因为直接使用默认load()出来的照旧原始字典，不是python对象，在db.session.add_all()时会报错。
序列化操作：
视图函数：
  1. from flask import  request
  3. @app.route('/loaddata',methods=['GET','POST'])
  4. def loaddata():
  5.     task_info_list=request.json.get("data")
  6.     task_info=TaskInfoSchema()
  7.     add_task_info=task_info.load(task_info_list,many=True)
  8.     print(add_task_info)
  9.     return '序列化成功'
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前端调用：

数据库查抄：

反序列操作：
视图函数：
  1. from flask import  jsonify, make_response
  5. @app.route('/dumpdata')
  6. def dumpdata():
  7.     all_records=TaskInfo.query.all()
  8.     json_data=TaskInfoSchema().dump(all_records,many=True)  #多条数据要加many=True
  9.     return make_response(jsonify(data=json_data), 200)
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前端调用：


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