在Web開發中，數據庫是存儲和管理數據的核心。Flask本身不內置數據庫操作功能，但藉助擴展庫SQLAlchemy可以輕鬆實現與數據庫的交互。SQLAlchemy是一個強大的ORM（對象關係映射）工具，它允許我們通過Python對象直接操作數據庫，無需編寫複雜的SQL語句。
一、安裝必要的庫¶
首先需要安裝Flask和Flask-SQLAlchemy（Flask的SQLAlchemy擴展）。如果使用SQLite數據庫（適合開發環境），無需額外安裝驅動；若使用MySQL或PostgreSQL，需安裝對應驅動（如pymysql或psycopg2）。
pip install flask flask-sqlalchemy
二、初始化Flask應用與SQLAlchemy¶
在項目中創建app.py，首先導入必要的庫並初始化Flask應用和SQLAlchemy：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# 初始化Flask應用
app = Flask(__name__)
# 配置數據庫連接URI（這裏使用SQLite，文件名爲mydatabase.db）
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///mydatabase.db'
# 關閉SQLAlchemy的修改跟蹤（減少性能開銷）
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
# 初始化SQLAlchemy實例，綁定到Flask應用
db = SQLAlchemy(app)
三、定義第一個模型¶
模型本質是Python類，繼承自db.Model，類屬性對應數據庫表的字段。以下是一個簡單的User模型示例：
class User(db.Model):
# 1. 主鍵字段（自增整數）
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
# 2. 普通字段：字符串類型，長度50，不可爲空，唯一
username = db.Column(db.String(50), nullable=False, unique=True)
# 3. 字符串類型，長度120，唯一，不可爲空
email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
# 4. 整數類型，允許爲空
age = db.Column(db.Integer)
# 5. 文本類型，存儲長文本
bio = db.Column(db.Text)
# __repr__方法：對象打印時顯示友好信息
def __repr__(self):
return f'<User {self.username}>'
模型字段類型與參數說明¶
| 字段類型 | 說明 | 常用參數 |
|---|---|---|
db.Integer |
整數類型 | primary_key=True（主鍵） |
db.String(n) |
字符串類型，n爲最大長度 | nullable=False（不可爲空） |
db.Text |
長文本類型 | default（默認值） |
db.Boolean |
布爾類型 | default=False |
db.DateTime |
日期時間類型 | default=datetime.utcnow |
關鍵參數：
- primary_key=True：設爲主鍵，唯一且自增
- unique=True：字段值唯一（如用戶名、郵箱）
- nullable=False：字段不可爲空（必填）
- default：設置默認值（如default=0表示默認年齡爲0）
四、定義帶關係的模型¶
實際開發中，數據往往存在關聯。以“用戶-文章”爲例，一個用戶可以發佈多篇文章（一對多關係）：
class Post(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
title = db.Column(db.String(100), nullable=False)
content = db.Column(db.Text, nullable=False)
# 外鍵：關聯到User表的id字段（User表名默認小寫）
user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'), nullable=False)
# 定義關係：User模型通過posts屬性反向關聯到Post
author = db.relationship('User', backref=db.backref('posts', lazy=True))
def __repr__(self):
return f'<Post {self.title}>'
關係說明：
- db.ForeignKey('user.id')：外鍵約束，確保user_id必須是User表中已存在的id
- relationship('User', backref=...)：定義User和Post的雙向關係，backref讓User自動擁有posts屬性（如user.posts可獲取該用戶的所有文章）
五、創建數據庫表¶
定義好模型後，需要將模型映射到數據庫表。通過db.create_all()方法自動創建表（需在應用上下文中執行）：
# 在應用上下文中創建表
with app.app_context():
db.create_all() # 生成所有模型對應的表
注意：若模型有修改（如新增字段），需重新執行
db.create_all()，但SQLAlchemy會自動處理表結構更新（不會刪除已有數據）。
六、使用模型進行數據操作¶
模型定義完成後，即可通過Python對象操作數據庫（CRUD：增刪改查）。以下是常見操作示例：
1. 創建記錄（新增數據）¶
# 創建用戶
new_user = User(
username="張三",
email="zhangsan@example.com",
age=25,
bio="熱愛編程的初學者"
)
# 添加到數據庫會話並提交
db.session.add(new_user)
db.session.commit()
2. 查詢記錄¶
# 查詢所有用戶
all_users = User.query.all()
print(all_users) # 輸出：[<User 張三>, ...]
# 按條件查詢（如查用戶名是“張三”的用戶）
user = User.query.filter_by(username="張三").first()
print(user.age) # 輸出：25
# 關聯查詢（獲取用戶的所有文章）
user = User.query.get(1) # 獲取id=1的用戶
posts = user.posts # 通過posts屬性獲取該用戶的文章列表
3. 更新記錄¶
user = User.query.filter_by(username="張三").first()
user.age = 26 # 修改年齡
db.session.commit() # 提交修改
4. 刪除記錄¶
user = User.query.filter_by(username="張三").first()
db.session.delete(user) # 標記刪除
db.session.commit() # 執行刪除
七、總結¶
SQLAlchemy模型定義是Flask與數據庫交互的基礎。通過定義繼承db.Model的Python類，我們可以：
- 用類屬性映射數據庫表字段
- 通過db.Column設置字段類型和約束
- 用relationship定義表間關係
- 通過db.create_all()自動創建表結構
掌握模型定義後，即可輕鬆實現數據的增刪改查，無需直接編寫SQL語句。後續可進一步學習更復雜的表關係（如多對多）和高級查詢技巧。
提示：開發時可使用
flask shell快速測試模型操作，執行flask shell後在Python環境中導入模型並操作。