SQLAlchemy-Flask

###依赖包
mysqlclient 和 pymysql 都是用于mysql访问的依赖包, 前者由C语言实现的, 而后者由python实现, 前者的执行效率比后者更高, 但前者在windows系统中兼容性较差, 工作中建议优先前者。

pip install mysqlclient
	pip install pymysql
###安装
	pip install flask-sqlalchemy

###配置
	SQLALCHEMY_DATABASE_URI ='mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31' #mysqlclient 协议名
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/dbname' #pymysql 协议名
	SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False 是否更新修改

###使用
```python
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
#app的实例化 省略
db=SQLAlchemy()
#演示模型
class Tag(db.Model):
   	__tablename__ = "tag"
   	id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
   	name = db.Column(db.String(100))
   	title = db.Column(db.String(100))
	
db.init_app(app)  #绑定实例化的flask对象  
	with app.app_context():
    #db.drop_all()  #删除所有表
    db.create_all() #新建模型类对应的表
```
###增加
```python
	tdb=Tag(name='张三',title='经理')  #创建对象及内容
	db.session.add(tdb)               #添加
	db.session.commit()               #提交
	print(tdb.id)  #获取主键
	print(tdb.name)

tdb = Tag()                     #创建对象
	tdb.name='李四'                 #赋值
	tdb.title='职员'
	db.session.add(tdb)            #添加
	db.session.commit()            #提交
	print(tdb.id)   #获取主键
	print(tdb.name) #其他数据

#批量添加
	tag1 = Tag(name='张三1', title='经理')
	tag2 = Tag(name='张三2', title='经理')
	tag3 = Tag(name='张三3', title='经理')
	db.session.add_all([tag1, tag2, tag3])
```
###更新
```python
#条件更新数据 (过滤更新,就是普通sql)
result =Tag.query.filter(Tag.name == '张三2').update({'title': '董事长' })
db.session.commit()
print(f"影响的行数: {result}")

#根据主键更新数据
tdb=Tag.query.get(100)
tdb.title='大boss'
db.session.commit()

#查询后更新,单条修改还挺香的
user = Tag.query.filter(Tag.name == '张三').first()
print('id'+str(user.id))
print(user.title)
user.name = '张三三'
db.session.commit()

# 批量查询后更新（效率低，并发批量查询更新容易锁死）
list=Tag.query.filter(Tag.name == '张三').all()  #先查询出数据
for item in list:
	item.title = user.title+'值班'               #在更新，也没毛病就是浪费一步查询
	db.session.commit()
```

###删除
```python
#查询删除
user = Tag.query.filter(Tag.name == '李四').first()      #先查后删除
print('删除id'+str(user.id))
db.session.delete(user)                                 #删除数据
db.session.commit()

#过滤删除  普通SQL模式
result=Tag.query.filter(Tag.name == '张三三').delete()
db.session.commit()
print(f"删除{result}条")

#根据主键删除
tdb = Tag.query.get(133)  #本质上就是先查询后删除
db.session.delete(tdb)
db.session.commit()
```
###列表查询
```python
# 列表查询
list=Tag.query.filter(Tag.name=='李四').all()  
	for v in list:
		print(v.name)
		 
#排序,偏移量，显示10条
list = Tag.query.filter(Tag.name == '李四').order_by(Tag.id.desc(), Tag.name.asc()).offset(5).limit(10).all()

#filter_by  仅传递关键字就行
list = Tag.query.filter_by(name = '李四').order_by(Tag.id.desc(), Tag.name.asc()).offset(5).limit(10).all()

#多条件
tags = Tag.query.filter(Tag.name == '张三').filter(Tag.category == '科技').all()

from sqlalchemy import or_
list=Tag.query.filter(or_(Tag.name == '张三',Tag.name == '李四')).all()

from sqlalchemy import and_
list=Tag.query.filter(and_(Tag.name == '张三',Tag.name == '李四')).all()

#模糊查询
Tag.query.filter(Tag.name.like("%三%")).all()

#查询id为[1, 3, 5, 7, 9]的用户
Tag.query.filter(Tag.id.in_([128, 163, 151, 169, 119])).all()

#分页查询, 每页3个, 查询第2页的数据  paginate(页码, 每页条数)
pn = Tag.query.paginate(page=2, per_page=5)
print(pn.pages)  #总页数
print(pn.page)   #当前页码
print(pn.items) #当前页的数据
print(pn.total)  #总条数

# 查询并只选择 id 和 name 字段  
result = Tag.query(User.id, User.name).with_entities(User.id, User.name).all()

```
###单条查询
```python
rs=Tag.query.filter(Tag.id >166).first()  #返回模型对象/None

#统计查询
count=Tag.query.count()
print(f"总记录数:{count}")

#根据id查询
rs=Tag.query.get(169)
print(rs.id)
print(rs.title)
```
###根据数据库生成模型
```python
pip install sqlacodegen  #建议全局安装

#运行方式
#pip install mysqlclient 需要依赖
sqlacodegen mysql://root:111111@127.0.0.1/fld --outfile models.py
#pip install pymysql 需要依赖
sqlacodegen mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1/fld --outfile models.py

自动生产的模型文件
from exts import db 导入你自己的db
Base =  db.Model  改成你的
```
###输出SQL

#开启 SQLAlchemy 的 echo 模式。这样，所有的 SQL 语句在执行时都会被打印到标准输出或日志中。
	app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

在文件中配置
    from sqlalchemy import event
    from sqlalchemy.engine import Engine
    
    
    @event.listens_for(Engine, "before_cursor_execute")
    def before_cursor_execute(conn, cursor, statement, parameters, context, executemany):
        print("将执行的 SQL: %s" % statement)
        print("参数: %s" % parameters)