flask中的sqlalchemy 相比于sqlalchemy封装的更加彻底一些 , 在一些方法上更简单
首先import类库:
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<span style="font-size:18px;">from flask import Flask from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy</span>
然后,需要加载 数据库路径
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<span style="font-size:18px;">mysqlname='<span style="color: rgb(230, 219, 116); font-family: 'Source Code Pro'; font-size: 13pt; background-color: rgb(39, 40, 34);">mysql://user:passwd@127.0.0.1/student?charset=utf8</span>'</span>
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<span style="font-size:18px;">app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = mysqlname db = SQLAlchemy(app)</span>
通过前面两步 ,我们已经让flask和数据库联系到了一起
下面我们要把 flask和具体的表联系在一起、
这样建立一个model模型
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<span style="font-size:18px;">class User(db.Model): """存储 每种报警类型的数量 , 以 分钟 为单位进行统计 :param source: string ,报警来源 :param network_logic_area: string ,该报警所属的逻辑网络区域 :param start_time: datetime , 报警发生时间 """ __tablename__ = 'hello' id = db.Column(db.Integer , primary_key = True) source = db.Column(db.String(255) ) network_logic_area = db.Column(db.String(255) ) start_time = db.Column(db.DateTime) count = db.Column(db.Integer) def __init__(self , source , network_logic_area , start_time , count): self.source = source self.network_logic_area = network_logic_area self.start_time = start_time self.count = count def alter(self): self.count += 1;</span>
上面这个代码,就让falsk和具体的表hello联系在了一起
在这个类中 ,我们首先要指定表,然后把这个表中的列都列出来,最后定义一个 初始化函数 , 让后面插入数据使用
现在开始具体的数据库操作:
1、insert
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<span style="font-size:18px;"> p = User(........) db.session.add(p) db.session.commit()</span>
通过 类User构造了一条数据
2、find
用主键获取数据:
Code example:
User.query.get(1) <User u'admin'>
通过一个精确参数进行反查:
Code example:
peter = User.query.filter_by(username='peter').first() #注意:精确查询函数query.filter_by(),是通过传递参数进行查询;其他增强型查询函数是query.filter(),通过传递表达式进行查询。 print(peter.id) #如果数据不存在则返回None
模糊查询:
Code example:
User.query.filter(User.email.endswith('@example.com')).all() [<User u'admin'>, <User u'guest'>]
逻辑非1:
Code example:
peter = User.query.filter(User.username != 'peter').first() print(peter.id)
逻辑非2:
Code example:
from sqlalchemy import not_ peter = User.query.filter(not_(User.username=='peter')).first() print(peter.id)
逻辑与:
Code example:
from sqlalchemy import and_ peter = User.query.filter(and_(User.username=='peter', User.email.endswith('@example.com'))).first() print(peter.id)
逻辑或:
Code example:
from sqlalchemy import or_ peter = User.query.filter(or_(User.username != 'peter', User.email.endswith('@example.com'))).first() print(peter.id)
filter_by:这个里面只能放具体放入条件,不能放一个复杂的计算 ,
filter: 这个里面可以放一些复杂的计算
.first:取第一条数据
.all:取出所有数据
还有一个其他的方法,可以进行排序、计数之类的操作
3、使用sql语句
可以通过 前面构造的 db 直接使用sql的原生语句
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<span style="font-size:18px;">insert_table.db.engine.execute(' ..... ')</span>
4、delete
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<span style="font-size:18px;">me = User(........)</span>
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<span style="font-size:18px;">db.session.delete(me) db.session.commit()</span>
5、更新数据
Code example: u = User.query.first() u.username = 'guest' #更新数据和变量赋值那么简单,但必须是通过查询返回的对象。 db.session.commit()

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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