Flask数据库操作教程：MySQL与SQLAlchemy结合

"Flask数据库操作教程，涵盖了如何在Flask应用中集成和使用数据库，特别是MySQL配合SQLAlchemy ORM的方法。" 在Flask框架中，数据库操作是构建动态网站不可或缺的一部分。Flask允许开发者选择多种数据库系统，如MySQL、PostgreSQL、SQLite、Redis和MongoDB等，同时支持直接编写SQL语句或使用ORM(Object-Relational Mapping)工具来简化数据库交互。本教程主要以MySQL结合SQLAlchemy ORM进行讲解。 首先，确保你的开发环境已经安装了必要的组件。对于MySQL，Windows用户可以从官方网站下载安装，Ubuntu用户则可以使用`sudo apt-get install mysql-server libmysqlclient-dev -y`命令安装。接着，通过`pip install mysql-python`安装MySQLdb，这是一个Python与MySQL通信的库。最后，使用`pip install SQLAlchemy`来安装SQLAlchemy，它是Python的一个强大的ORM框架，提供了面向对象的方式来操作数据库。 在Flask中使用SQLAlchemy连接MySQL数据库，需要导入`create_engine`函数。例如： ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库引擎，使用类似以下的字符串格式 engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://username:password@host:port/database') ``` 这里，`dialect`指数据库类型，如MySQL；`driver`是Python使用的数据库驱动；`username`和`password`是登录凭据；`host`是数据库服务器地址；`port`是服务器端口；`database`是你要连接的数据库名。 成功连接数据库后，你可以使用`engine.connect()`方法建立连接。例如，执行原生SQL可以通过`execute()`方法完成： ```python connection = engine.connect() result = connection.execute("SELECT * FROM table_name") for row in result: print(row) connection.close() ``` 当项目规模扩大时，直接在代码中编写SQL语句可能会导致代码可维护性下降。此时，SQLAlchemy的ORM特性就显得尤为重要。ORM允许我们用Python类和对象来表示数据库表和记录，减少了直接处理SQL的复杂性。例如，你可以定义一个模型类来映射数据库表： ```python from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False) def __repr__(self): return f'<User {self.username}>' ``` 在此基础上，可以方便地进行增删查改操作： ```python new_user = User(username='test', email='test@example.com') db.session.add(new_user) db.session.commit() ``` 使用ORM不仅可以简化代码，提高复用性，还能减少SQL注入等安全风险。不过，ORM虽然方便，但可能在某些性能敏感的场景下不如直接编写SQL高效。因此，在实际项目中，根据需求权衡使用ORM还是原生SQL是十分重要的。 Flask提供了灵活的数据库支持，结合SQLAlchemy，可以轻松地在Python环境中进行数据库操作，无论是简单的查询还是复杂的业务逻辑，都能得到妥善处理。