Flask 使用SQLAlchemy进行模糊查询

在本文中，我们将介绍如何使用Flask框架和SQLAlchemy库来执行在PostgreSQL数据库中执行模糊查询，具体使用的是ILIKE操作符。

阅读更多：Flask 教程

简介

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用程序框架，而SQLAlchemy则是一个用于Python的SQL工具和对象关系映射器。结合Flask和SQLAlchemy，我们可以轻松地在应用程序中与数据库进行交互。

什么是模糊查询？

模糊查询是一种在数据库中查找与特定模式匹配的字符串的查询操作。通常，我们使用通配符来代替部分字符串，以便查询匹配特定模式的数据。

为什么使用`ILIKE`？

在PostgreSQL中，ILIKE操作符用于执行大小写不敏感的模糊查询。与LIKE操作符不同，ILIKE操作符会忽略字符的大小写。这使得我们能够更灵活地查询数据库中的数据。

在Flask中设置数据库连接

在使用Flask和SQLAlchemy进行数据库查询之前，我们需要配置数据库连接。首先，确保已安装所需的库：

pip install flask
pip install psycopg2
pip install sqlalchemy

接下来，我们将在Flask应用的配置中设置数据库连接参数。使用以下代码示例：

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://username:password@localhost/mydatabase'
db = SQLAlchemy(app)

在上面的代码中，我们使用了SQLALCHEMY_DATABASE_URI配置项来指定数据库的连接信息。替换其中的username、password和mydatabase为相应的数据库用户名、密码和数据库名称。

使用SQLAlchemy执行模糊查询

有了数据库连接的设置，我们可以使用SQLAlchemy来执行模糊查询了。首先，我们需要创建一个模型类来映射数据库中的表格。

class User(db.Model):
    __tablename__ = 'users'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(100))

以上代码示例创建了一个用户模型类User，映射到数据库表格users，包含一个主键id和一个名为name的列。

接下来，我们可以使用ILIKE操作符执行模糊查询。比如，我们希望查询所有名字中含有”John”的用户，可以使用以下代码：

users = User.query.filter(User.name.ilike('%John%')).all()

这将返回一个包含所有名字中含有”John”的用户的列表。

示例应用程序

下面是一个示例应用程序，展示了如何在Flask中执行模糊查询。

from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://username:password@localhost/mydatabase'
db = SQLAlchemy(app)

class User(db.Model):
    __tablename__ = 'users'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(100))

@app.route('/users/<search_name>')
def search_users(search_name):
    users = User.query.filter(User.name.ilike(f'%{search_name}%')).all()
    result = [{'id': user.id, 'name': user.name} for user in users]
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run()