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之前的博客聊了聊flask的知识点，从flask项目创建到模板渲染都聊过了，那么接下来聊聊Flask数据库操作。
ORM
学习Python之初，很多人都学习过pymysql模块进行数据库操作，但是在flask当中的数据库操作更加方便的是使用ORM。
那么先来了解一下什么是ORM，(数据库关系映射)，就是通过面向对象的方法来描述数据库，操作数据库的时候，不直接操作数据本身，而是操作和数据库进行映射的类，然后把类的操作反馈到数据库，再把操作结果返回回来，这样就类似在Python和数据库中间添加了一个翻译，这样的好处和坏处都是显而易见的：
好处：
1、开发者避免直接使用数据库，降低了初学者开发的难度。
2、项目不再关注不同类型数据库导致的sql语句修改问题，这个问题被ORM模块解决了。
坏处：
1、本来直接和数据库进行交互，中间多了一层转接，效率自然会降下来。
2、ORM来对接数据库也导致了，开发者要基于数据库的逻辑学习ORM操作，并且ORM操作并不能灵活的复现sql语句的语法，所以遇到复杂的多表逻辑查询会有不足。
所以，我们总结一下：ORM降低了Flask数据库操作的成本和使用难度，但是对于大数据和复杂的项目查询还是需要谨慎的。
SQLAlchemy
SQLAlchemy是Python当中很受欢迎三方的一个ORM模块，可以支持sqlite3, mysql(mariadb), sql server, postgreSQL, oracle五种数据库，常规的项目使用是足够的。
SQLAlchemy连接数据库是通过uri的格式，这个和pymysql是不同的，我们进行一一列举：
sqlite3
sqlite:///foo.db
mysql
mysql+pymysql://username:password@localhost/数据库
sql server
mssql+pymssql://username:password@localhost/数据库
postgreSQL
postgresql://username:password@localhost/数据库
oracle
oracle://username:password@localhost/数据库
基本的使用流程如下：
engine = create_engine(DB_URI) # 创建引擎
conn = engine.connect() # 连接
result = conn.execute('SELECT 1') # 执行SQL
print(result.fetchone())
conn.close() # 关闭连接
这里要注意的是SQLAlchemy调用不同类型的数据库的时候还是需要Python基于这个数据库的底层模块的，比如调用mysql，除了安装SQLAlchemy之外，还需要安装pymysql,其他的也是这样的
Flask-SQLAlchemy配置
flask默认采用SQLAlchemy进行数据库操作，但是也进行了二次封装，在使用的时候更加方便，代码如下：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'pymysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test31'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True
| 配置 | 描述 |
|---|---|
| SQLALCHEMY_DATABASE_URI | 设置数据库连接地址 |
| SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS | 是否追踪数据库修改(开启后会触发一些钩子函数) 一般不开启, 会影响性能 |
| SQLALCHEMY_ECHO | 是否显示底层执行的SQL语句，这个感觉相当有用 |
