在python3下怎样用flask-sqlalchemy对mysql数据库操作

以 Debian/Ubuntu 为例（请确保有管理员权限）：
1.MySQL
代码如下:
apt-get install mysql-server
apt-get install mysql-client
apt-get install libmysqlclient15-dev

2.python-mysqldb
代码如下:
apt-get install python-mysqldb

3.easy_install
代码如下:
wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py

python ez_setup.py
4.MySQL-Python
代码如下:
easy_install MySQL-Python

5.SQLAlchemy
代码如下:
easy_install SQLAlchemy

6、安装完成后使用下面代码测试连接
代码如下：
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8'
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)
DB_Session = sessionmaker(bind=engine)
session = DB_Session()

7、数据操作（增删改查）
代码如下：
from sqlalchemy import func, or_, not_

user = User(name='a')
session.add(user)
user = User(name='b')
session.add(user)
user = User(name='a')
session.add(user)
user = User()
session.add(user)
session.commit()

query = session.query(User)
print query # 显示SQL 语句
print query.statement # 同上
for user in query: # 遍历时查询
print user.name
print query.all() # 返回的是一个类似列表的对象
print query.first().name # 记录不存在时，first() 会返回 None
# print query.one().name # 不存在，或有多行记录时会抛出异常
print query.filter(User.id == 2).first().name
print query.get(2).name # 以主键获取，等效于上句
print query.filter('id = 2').first().name # 支持字符串

query2 = session.query(User.name)
print query2.all() # 每行是个元组
print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 条记录
print query2.offset(1).all() # 从第 2 条记录开始返回
print query2.order_by(User.name).all()
print query2.order_by('name').all()
print query2.order_by(User.name.desc()).all()
print query2.order_by('name desc').all()
print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()

print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有记录，返回第一条记录的第一个元素
print session.query('id').select_from(User).filter('id = 1').scalar()
print query2.filter(User.id > 1, User.name != 'a').scalar() # and
query3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 and
query3 = query3.filter(User.name != 'a')
print query3.scalar()
print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # or
print query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # in

query4 = session.query(User.id)
print query4.filter(User.name == None).scalar()
print query4.filter('name is null').scalar()
print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # not
print query4.filter(User.name != None).all()

print query4.count()
print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count(User.id)).scalar()
print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表
print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数
print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名，只要该数据库支持
print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()

query.filter(User.id == 1).update({User.name: 'c'})
user = query.get(1)
print user.name

user.name = 'd'
session.flush() # 写数据库，但并不提交
print query.get(1).name

session.delete(user)
session.flush()
print query.get(1)

session.rollback()
print query.get(1).name
query.filter(User.id == 1).delete()
session.commit()
print query.get(1)

唔，貌似题主问题已经解决了，挺好的。我还是答一下，给后续需要的新手一点帮助。

这个问题经常难道新手一下，因为大部分教程里（包括经典
的《Flask
Web开发》一书），告诉了我们如何使用flask-sqlalchemy操作sqlite，但在生产环境（线上网站）上，我们肯定是使用MySQL或其
他，而大部分的教程里，又告诉我们flask-sqlalchemy使用MySQL的方式是：
mysql://username:password@server/db

结果我们照葫芦画瓢的来一下，发现压根不行，写好的网站一跟数据库沾边就报错。

Python和MySQL是「两个国家的人」，他们互不相通，因而需要一个中间代理，让双方互通有无，跟翻译一样（这比喻不准确，但足够你明白意思就行）。翻译又有很多选择，不同的翻译各有特色。
题
主解决问题选择的翻译是「flask-mysqldb」，其背后的主子是「MySQL-python」。恩，说到这里你应该知道，「flask-xxx」
这样的包都是对背后主子进行了适合Flask封装的插件，跟包子皮一样，里面的馅才是重点，「flask-mysqldb」的馅是「MySQL-
python」。

而我要推荐的是另一个翻译：PyMySQL，这玩意的好处是可以做异步（「MySQL-python」也可以，个人口味罢了），简而言之，网站访问量大了就需要考虑异步，现在别管这是啥子。这玩意的安装方式是：
pip install PyMySQL
之后，数据库连接由：
mysql://username:password@server/db

改为
mysql+pymysql://username:password@server/db

就可以了。