flask的orm操做

django是有orm操做的  可想而知 那么flask也是有orm操做的，其实flask的orm操做的使用和djnago的是差很少的  

 

django的orm操做进行条件筛选的时候后面跟着的是objects

django 
　　表名.objects.语句
flask的是query
　　表名.objects.语句


eg:
　　django:
　　　　User.objects.filter(条件).first
　　flask:
　　　　User.query.filter_by(条件).first

 

 

经常使用查询语句：

　　

all()     查询全部

filter_by / filter  单个查询
    filter_by  不须要指定是哪一个类的哪一个属性，只须要制定属性及其目标值就能够了， 而且只能写具体的值不能写模糊值
    filter    filter中指定查询条件的时候须要指定类名的前缀。能够指定模糊值
    


order_by    排序

 

 

 

 

 

查询集

1. 原始查询集

   类名.query获得的结果就为原始查询集

2. 数据查询集

   加上各类的过滤器的方法 最终返回的结果 为数据查询集 都使用数据查询集

 

过滤器

(1) all 查询全部 以列表形式返回 不支持连贯操做

类名.query.all()

User.query.all()   # 查询User表中的全部数据

 

(2) filter() 过滤

类名.query.filter([类名.属性名 条件操做符 值])

 

 User.query.filter() #返回全部

 User.query.filter(User.age>20) #查询年龄大于20的数据

 User.query.filter(User.age>20,User.age<40) #查询年龄大于20的数据 and 小于40

 

 

(3) filter_by 只支持参数为关键字参数

类名.query.filter_by(属性名=值...)

 

 data = User.query.filter_by(id=2)

 data = User.query.filter_by(id>2) #错误写法 不能够使用模糊查到

 data = User.query.filter_by(id=2,age=27)

 

(4) offset 偏移量

offset(num)

User.query.filter().offset(2)

 

(5) limit 取值

limit(num)

User.query.filter(User.age>30).limit(2)   查到的结果只取两个

 

 

(6) offset和limit组合使用

 User.query.offset(2).limit(2)  也是只取两个

 

(7) order_by() 排序

默认是升序

    data = User.query.order_by(User.age) #升序
    data = User.query.order_by(-User.age) #降序

 

(8) first 取出第一条数据 返回对象

User.query.first() == User.query.get(2)

 

 

(9) get 获取id对应的数据

查询成功返回对象 查询失败 返回None

User.query.get(2)

 

(10) contains 包含关系

User.query.filter(User.username.contains('7'))    #username中包含数字7的数据

 

 

(11) like 模糊查询

 User.query.filter(User.username.like('李%')) #以李做为开头的

 

(12) startswith endswith 以...开头 以...结尾

 User.query.filter(User.username.startswith('李'))   # 以姓李的开头
 User.query.filter(User.username.endswith('6'))    # 以6为结尾的

 

(13) 比较运算符

1. __gt__
2. __ge__
3. __lt__
4. __le__
5. >
6. <
7. >=
8. <=
9. ==
10. !=

 

.

(14) in 和 not in

User.query.filter(User.age.in_([27,12,1,30,40,50]))

(15) is null

User.query.filter(User.username.isnot(None))

(16) and_

多个条件 用逗号隔开，为and操做

from sqlalchemy import and_

 User.query.filter(and_(User.age==27,User.id==2))

(17) or_

from sqlalchemy import or_

@main.route('/and/')
def myAnd():
    data = User.query.filter(or_(User.age==27,User.id==2))
    data = User.query.filter(and_(User.username.like('%6%')),or_(User.age>=27,User.id==2))
    return render_template('show.html',data=data)

 

(18) not_

from sqlalchemy import not_

@main.route('/and/')
def myAnd():    
    # data = User.query.filter(not_(User.age>27,User.id==1))\
    #错误写法只能给一个条件取反
    data = User.query.filter(not_(User.age>27))
    return render_template('show.html',data=data)

 

(19) count 统计

data = User.query.filter(not_(User.age>27)).count()

 

4、文件的迁移

模块：

pip install flask-migrate

pip install flask-script

 

使用

(1) 实例化

from flask_migrate import Migrate,MigrateCommand
from flask_sqlalchemy import SQLalchemy
app = Flask(__name__)
db = SQLalchemy(app)
migrate = Migrate(app,db=db)
manager = Manager(app)
manager.add_command('db',MigrateCommand)

 

(2) 初始化 迁移文件目录

python manage.py db init

(3) 生成迁移文件

python manage.py db migrate

(4) 执行迁移文件

python manage.py db upgrade

注意

若是当前存在 模型 可是执行建立迁移文件的时候 提示没有任何改变的时候 须要查看当前的模型类是否有使用(导入)