前言：
数据库是大多数 Web 应用的基础设施，只要想把数据存储下来，就离不开数据库，下面将一起学习一下如何给 Flask 应用添加数据库支持。
Flask-SQLAlchemy 集成了 SQLAlchemy，它简化了连接数据库服务器、管理数据库及操作会话等各类工作，让 Flask 更方便的进行数据存储及处理，我们不必过多关心原生 SQL 语句，只需要使用 Python 类就可以轻松的完成对数据库表的增删改查操作，并且该插件还支持多种数据库类型，如MySQL、PostgreSQL、和SQLite等。
我们可以使用pip install flask-sqlalchemy进行安装。
下面以 SQLite 数据库为例，Flask-SQLAlchemy 数据库的 url 通过配置变量SQLALCHEMY_DATABASE_URI指定，通过 Flask-SQLAlchemy 提供的 SQLAlchemy 类传入 Flask 的实例 app，创建 db 实例，表示程序使用的数据库，这个 db 对象能够使用 Flask-SQLAlchemy 的所有功能。
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) basedir = os.path.abspath(app.root_path) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'data.db') app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(app)
其中，SQLALCHEMY_TRACK_ MODIFICATIONS配置变量表示是否追踪对象的修改，在此设为False。
所谓数据模型，就是用来映射数据库表的 Python 类，一个数据模型类对应数据库中的一个表，类的属性代表数据库表的字段。所有的模型类都需要继承 Flask-SQLAlchemy 提供db.Model基类。
新建model.py文件，定义User类如下：
from app import db
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
user_name = db.Column(db.String)
password = db.Column(db.String)
运行 Flask 应用，然后在终端中输入flask shell命令，进入 Python 交互环境
如下所示：
>>> from app import db # 从app.py中导入db实例 >>> from model import * # 从model.py中导入所有模型类 >>> db.create_all() # 用db.create_all()创建数据库表
执行完之后，会在项目根目录生成一个data.db库文件。 注意： 数据库和表一旦创建后，之后对模型类的改动不会自动作用到实际的表中，比如，在模型类中添加或删除字段，修改字段的名称和类型，再次调用db.create_all()不会重新创建表或是更新表，只有通过db.drop_all()删除数据库中所有的表之后再调用db.create_all()才能重新创建表，
那么就会出现这么一个问题：
这样操作的话，数据库表被删除重建了，那表中原有的数据也都没有了，这肯定是不行的，这时就出现了数据库迁移的概念，先留个坑，下篇文章介绍。
现在我们创建了模型，也生成了数据库和表，接下来就来学习一下常用的数据库操作。数据库操作主要是CRUD（Create 创建、Read 读取/查询、 Update 更新、Delete 删除）。
添加一条记录到数据库中，主要分为以下三步：
Python 模型类创建对象作为一条记录如下，在上面的交互环境下，创建一个新用户：
>>> from app import db # 从app.py中导入db实例 >>> from model import User # 导入模型类User >>> user1=User(user_name='tigeriaf', password='123456') # 创建用户1 >>> user2=User(user_name='admin', password='123456') # 创建用户2 # 添加新创建的对象到数据库会话中 >>> db.session.add(user1) >>> db.session.add(user2) # 将数据库会话提交，数据写入data.db文件 >>> db.session.commit() # 测试 >>> print(user1.id) 1 >>> print(user2.id) 2
另外，除了依次调用add()方法添加记录，也可以使用add_all()一次添加包含多个模型类对象的列表。
使用模型类
提供的 query 属性 通过模型类提供的 query 属性附加调用各种过滤方法可以查询数据库表的数据，
查询模式如下：
<模型类>.query.<过滤方法>.<查询方法>
从某个模型类出发，通过在 query 属性对应的 Query 对象上附加的过滤方法和查询函数对模型类对应的表中的记 进行各种筛选等，最终返回包含对应数据库记录数据的模型类实例，对返回的实例调用属性即可获取对应的字段数据。
# 查询全部 >>> User.query.all() [<User 1>, <User 2>] # 查询指定id的记录 >>> user1=User.query.get(1) >>> user1.user_name 'tigeriaf' # 查询条数 >>> User.query.count() 2 # 查询user_name为admin的用户 >>> User.query.filter_by(user_name='admin').all() [<User 2>]
SQLAlcherny 提供了很多过滤方法，使用这些过滤方法可以获取更精确的查询，这里就不展开了。 完整的查询、过滤方法可以查看：The Query Object。
更新一条记录非常简单，直接给模型类的属性附上新的值，然后调用commit()方法提交会话即可。 如下，修改 id 为 2 的用户的用户名 user_name。
>>> user2=User.query.get(2) >>> user2.user_name 'admin' >>> user2.user_name='张三' >>> db.session.commit() >>> user2.user_name '张三'
使用delete()进行数据记录的删除，如下：
>>> db.session.delete(user2) >>> db.session.commit() >>> user2=User.query.get(2) >>> print(user2) None
在视图函数里操作数据库的方式在 Python Shell 交互环境下大致是相同的，无非就是多了从请求对象获取数据及验证数据的步骤，
如下一个案例：
@app.route('/user', methods=['GET', 'POST'])
def user():
if request.method == 'POST':
user_name = request.form['user_name']
password = request.form['password']
user = User(user_name=user_name, password=password)
db.session.add(user)
db.session.commit()
return 'user:{} add success! id:{}'.format(user_name, user.id)
else:
user_id = request.args.get('user_id')
user = User.query.get(user_id)
if user:
return 'Hello user:{}!'.format(user.user_name)
else:
return 'failed'
上述代码中，视图函数 user 接受两种方式的请求，分别完成添加用户、查询用户的功能，将接收数据存储在数据库中。
发送请求测试如下：
