前言：
Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展，简化了在Flask程序中使用SQLAlchemy的操作。SQLAlchemy是一个很强大的关系型数据库框架，支持多种数据库后台。SQLAlchemy提供了高层ORM，也提供了使用数据库原生SQL的低层功能。
学习了Flask-SQLAlchemy下MySQL的配置和增删改查，供初学者作为参考。(python3+flask)
一、pip安装扩展库
>>>pip3 install flask-sqlalchemy
>>>pip3 install flask-mysqldb
二、配置并初始化数据库
SQLALCHEMY_DATABASE_URI ，配置使用的数据库URL，而配置MySQL的URL格式为:
mysql://username:password@hostname/database
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS ，设置成True(默认情况)，Flask-SQLAlchemy 将会追踪对象的修改并且发送信号。
三、创建数据库
四、定义模型
1、最常使用的SQLAlchemy列选项
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，False则不允许使用空值
default | 为这列定义默认值
2、一对多关系
添加到Variable模型中的env_id列被定义为外键，就是这个外键建立起了关系。
传给db.ForeignKey()的参数'environments.id'表明，这列的值是environments.id表中行的id值。
3、关系的面向对象视角
添加到Environments模型中的variable属性代表这个关系的面向对象视角。对于一个Environments类的实例，其variable属性将返回与角色相关联的用户组成的列表。
db.relationship()的第一个参数表明这个关系的另一端是哪个模型。
db.relationship()的backref参数向Environments模型中添加一个variable属性，从而定义反向关系。
db.relationship()的lazy=dynamic参数表明：不加载记录，但提供加载记录的查询。
五、数据库操作
1、创建表
>>> db.create_all()
2、删除表
>>> db.drop_all()
3、插入行
#将variable添加到会话中
>>>db.session.add(variable)
#commit()方法提交会话
>>>db.session.commit()
4、 查询数据
（1）all(查询全部数据)
Environments.query.all()
（2）filter_by查询（精确查询）
Environments.query.filter_by(id=id).first()
（3）join(联表一对多查询)
Variable.query.filter_by(env_id=env_id,id=id).join(Environments,Variable.env_id == Environments.id).first_or_404()
（4）count(返回查询结果的数量)
Environments.query.filter_by(id=id).count()
5、删除数据
db.session.delete(variablelists)
db.session.commit()
6、删除多条数据
variablelists= Variable.query.filter_by(env_id=env_id).all()
for var in variablelists:
db.session.delete(var)
db.session.commit()
以上，希望对你有所帮助～
