3.在Flask里使用ORM

SQL与NoSQL的选择

SQL数据库是基于关系模型的关系型数据库，使用结构化查询语言(Structured Query Languag)，很高效，少重复
NoSQL包括文档数据库、键值对数据库、列存储数据库、图形数据库，放宽对一致性的要求，有性能上的优势
两者各有好坏，可以根据实际去选择，这里我用的SQLite(不需要服务器便于演示)

SQLAlchemy的使用

SQLAlchemy提供了SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具，也就是数据库抽象层，Flask-SQLAlchemy包装了SQLAlchemy，安装起来方便快捷：
pip install flask-sqlalchemy

安装后需要在app.config字典中添加数据库的URI和配置项，改动代码如下：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
...
basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) # 根据文件名确定绝对路径
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'data.sqlite') # 组成数据库文件路径
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True 
...
db = SQLAlchemy(app) # db实例表示程序使用的数据库，提供了常用方法供使用

在Flask-SQLAlchemy中，数据库使用URL指定，最流行的数据库引擎采用的数据库URL格式如下：

数据库引擎	URL
MySQL	mysql://username:password@hostname/database
Postgres	postgresql://username:password@hostname/database
SQLite（Unix）	sqlite:absolute/path/to/database
SQLite（Windows）	sqlite:///c:/absolute/path/to/database

定义模型

模型表示程序中使用的持久化实体，在ORM中，模型是一个类，类中的属性对应数据库表中的列

持久化：是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制。通俗的讲，就是瞬时数据（比如内存中的数据，是不能永久保存的）持久化为持久数据（比如持久化至数据库中，能够长久保存）

Flask-SQLAlchemy创建的数据库实例为模型提供了一个基类(db.Model)以及一系列辅助类和辅助函数，可用于定义模型的结构，让我们定义Role和User模型：

class Role(db.Model):
    __tablename__= "roles"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    users = db.relationship("User", backref="role")  # 这个关系的面向对象视角, backref向User模型添加了role属性来定义反向关系

    def __repr__(self):
        return "<Role %r>" % self.name

class User(db.Model):
    __tablename__="users"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
    role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey("roles.id"))

    def __repr__(self):
        return "<User %r>" % self.username

类变量__tablename__定义在数据库中使用的表名，如果没有则使用一个默认名字，但默认的表名没有遵守使用复数形式进行命名的约定，所以自己来指定，其余的类变量都是该模型的属性，被定义为db.Column类的实例

db.Column类构造函数的第一个参数是数据库字段的类型
下表是可用的列类型以及在模型中使用的Python类型：

类型名	Python类型	说 明
Integer	int	普通整数，一般是32位
SmallInteger	int	取值范围小的整数，一般是16位
BigInteger	int或long	不限制精度的整数
Float	float	浮点数
Numeric	decimal.Decimal	定点数
String	str	变长字符串
Text	str	变长字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化
Unicode	unicode	变长Unicode字符串
UnicodeText	Unicode	变长Unicode字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化
Boolean	bool	布尔值
Date	datetime.date	日期
Time	datetime.time	时间
DateTime	datetime.datetime	日期和时间
Interval	datetime.timedelta	时间间隔
Enum	str	一组字符串
PickleType	任何Python对象	自动使用pickle序列化
LargeBinary	str	二进制文件

db.Column中其余的参数指定属性的配置选项，下表是最常使用的SQLAlchemy列选项：

选项名	说明
primary_key	如果设为True，这列就是表的主键
unique	如果设为True，这列不允许出现重复的值
index	如果设为True，为这列创建索引，提升查询效率
nullable	如果设为True，这列允许使用空值，如果设为False，这列不允许使用空值
default	为这列设定默认值

__repr__方法：返回一个具有可读性的字符串表示模型，可在调试和测试时使用

建立关系

先来定义用户和角色的一对多关系，即一个角色可属于多个用户，而每个用户都只能有一个角色

看刚才定义的两个模型(表)，其中roles表存储所有可用的用户角色，每个角色都使用一个唯一的id值（即表的主键）进行标识，users表包含用户列表，每个用户也有唯一的id值，除了id主键之外，roles表中还有name列和password列，users表中的role_id是外键，引用角色的id，通过外键建立起了关系，传给db.Foreignkey()的参数'roles.id'表明这列的值是roles表中的id值

添加到Role模型中的users属性代表这个关系的面向对象视角，可以通过该属性返回与角色相关联的用户组成的列表，db.relationship()的第一个参数是与其建立关系的那个模型(表)，如果模型类尚未定义，可使用字符串形式指定，第二个backref参数向User模型中添加一个role属性，定义反向关系，通过它可以访问Role模型，这时获取的是模型对象，而不是外键的值

正常db.relationship()都能自己找到关系中的外键，如果模型中有两个或以上外键，SQLAlchemy就不知道该使用哪列，这时就要为db.relationship()提供额外参数，从而确定所用外键

下表是定义关系时常用的关系选项：

选项名	说明
backref	在关系的另一个模型中添加反向引用
primaryjoin	明确指定两个模型之间使用的联结条件，只在模棱两可的关系中需要指定
lazy	指定如何加载相关记录，可选值有select（首次访问时按需加载）、immediate（源对象加载后就加载）、joined（加载记录，但使用联结）、subquery（立即加载，但使用子查询）、noload（永不加载）和dynamic（不加载记录，但提供加载记录的查询）
uselist	如果设为False，不使用列表，而使用标量值
order_by	指定关系中记录的排序方式
secondary	指定多对多关系中关系表的名字
secondaryjoin	SQLAlchemy无法自行决定时，指定多对多关系中的二级联结条件

常见的除了一对多关系还有：
一对一关系：可以用一对多关系表示，但需要在db.relationship()里把uselist设为False，把”多”变成”一”，
多对一关系：也可使用一对多表示，对调两个表即可；或者把外键和db.relationship()都放在”多”这一侧，
多对多：需要用到第三张表，这个表称为关系表，之后会写到