Flask中可以利用FlaskSQLAlchemy

官方文档&＃xff1a;http://flask-sqlalchemy.pocoo.org/2.3/

1.安装(进入虚拟环境)--利用镜像安装PyMySQL

#python36 -m pip install PyMySQL -i http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn

(pymysql是驱动库&＃xff0c;请确保安装)

2.安装flask-sqlalchemy:

#python36 -m pip install flask-sqlalchemy -i http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn

3.安装自动生成工具sqlacodegen

python36 -m pip install sqlacodegen -i http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn

4.利用sqlacodegen生成model&＃xff1a;

sqlacodegen --tables users --outfile D:\video\flask\pro\Models.py mysql&＃43;pymysql://root:123123&＃64;localhost/test?charset&＃61;utf8mb4

备注&＃xff1a;上面分别是项目路径&＃xff0c;数据库用户名密码&＃xff0c;数据库名称

5.使用flask-sqlalchemy基本配置&＃xff1a;

官方文档&＃xff1a;http://flask-sqlalchemy.pocoo.org/2.3/quickstart/#a-minimal-application

(1).在启动文件中&＃xff08;index.py中&＃xff09;配置&＃xff1a;

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app.config[&＃39;SQLALCHEMY_DATABASE_URI&＃39;] &＃61; &＃39;mysql&＃43;pymysql://root:123123&＃64;localhost/test?charset&＃61;utf8&＃39; app.config[&＃39;SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS&＃39;]&＃61;False     #SQLAlchemy 将会追踪对象的修改并且发送信号

db &＃61; SQLAlchemy(app)    

(2).在Model中配置&＃xff1a;

官方文档&＃xff1a;http://flask-sqlalchemy.pocoo.org/2.3/queries/#querying-records

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db &＃61; SQLAlchemy()

class User(db.Model):    

__tablename__ &＃61; &＃39;users&＃39;    

user_id &＃61; Column(INTEGER, primary_key&＃61;True)    

user_name &＃61; Column(String(50), nullable&＃61;False)    

user_qq &＃61; Column(String(50), nullable&＃61;False)    

def as_dict(self):  #自定义的方法&＃xff0c;把我们的类转为dict        

    return {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns}

6.查询&＃xff1a;

官方文档&＃xff1a;http://flask-sqlalchemy.pocoo.org/2.3/queries/#querying-records

例如&＃xff1a;user&＃61;User.query.filter_by(user_id&＃61;userid).first()    return user

7.自定义响应类的修改&＃xff1a;

def force_type(cls, response, environ&＃61;None):        

    if isinstance(response,dict):   #当返回类型是dict时&＃xff0c;我们做相应的处理            

        response&＃61;jsonify(response)        

    if isinstance(response, MyModel):  # 当返回类型是对象时&＃xff0c;我们做相应的处理              

        response &＃61; jsonify(response.as_dict())        

    return super(Response,cls).force_type(response,environ)