SQLAlchemy（包含有Flask-Migrate知識點）

what's the SQLAlchemy

　　SQLAlchemy 是一個基於 Python 實現的 ORM 框架。該框架建立在 DB API 之上，使用關系對象映射進行數據庫操作，簡言之便是：將類和對象轉換成 SQL，然后使用數據 API 執行 SQL 並獲取執行結果。

安裝

pip3 install sqlalchemy

 　　SQLAlchemy 本身無法操作數據庫，其必須以來 pymsql 等第三方插件，Dialect用於和數據API進行交流，根據配置文件的不同調用不同的數據庫 API，從而實現對數據庫的操作，如：

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
    
MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
    
更多：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

　　

使用SQLAlchemy

一、利用原生SQL語句進行操作

　　利用原生SQL語句進行是一種操作方式，但其實平常我們並不適用這種方式。

import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
 
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超過連接池大小外最多創建的連接
    pool_size=5,  # 連接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
    pool_recycle=-1  # 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收（重置）
)
 
 
def task(arg):
    conn = engine.raw_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "select * from t1"
    )
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
 
 
for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)


def task(arg):
    conn = engine.contextual_connect()
    with conn:
        cur = conn.execute(
            "select * from t1"
        )
        result = cur.fetchall()
        print(result)


for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)


def task(arg):
    cur = engine.execute("select * from t1")
    result = cur.fetchall()
    cur.close()
    print(result)


for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# 查詢
# cursor = session.execute('select * from users')
# result = cursor.fetchall()

# 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)

session.close()

 

二、ORM

　　flask是輕量級框架，所以本身並不具備ORM。想要操作數據庫就必須配合着SQLAlchemy來使用。

注：SQLAlchemy創建的表默認引擎不是InnoDB，若想改成InnoDB只要加一條參數即可

class User(BaseModel):
    __table_args__ = {
        'mysql_engine': 'InnoDB',
        'mysql_charset': 'utf8'
    }

　　

創建單表：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index

Base = declarative_base()


class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'#表名，與Django不同的是，flask必須寫

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)
    # email = Column(String(32), unique=True)
    # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    # extra = Column(Text, nullable=True)

    __table_args__ = (
        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
        # Index('ix_id_name', 'name', 'email'),
    )


def init_db():
    """
    根據類創建數據庫表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超過連接池大小外最多創建的連接
        pool_size=5,  # 連接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
        pool_recycle=-1  # 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收（重置）
    )

    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    """
    根據類刪除數據庫表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超過連接池大小外最多創建的連接
        pool_size=5,  # 連接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
        pool_recycle=-1  # 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收（重置）
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)


if __name__ == '__main__':
    drop_db()
    init_db()

創建多表（包含FK和M2M兩種可能）：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()


# ##################### 單表示例 #########################
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True)
    age = Column(Integer, default=18)
    email = Column(String(32), unique=True)
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    extra = Column(Text, nullable=True)

    __table_args__ = (
        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
        # Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
    )


class Hosts(Base):
    __tablename__ = 'hosts'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True)
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)


# ##################### 一對多示例 #########################
class Hobby(Base):
    __tablename__ = 'hobby'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default='籃球')


class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))#外鍵

    # 與生成表結構無關，僅用於查詢方便，backref相當於Django的related_name
    hobby = relationship("Hobby", backref='pers')


# ##################### 多對多示例 #########################
#與Django不同，flask中多對多的第三張表必須自己手動創建
class Server2Group(Base):
    __tablename__ = 'server2group'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))


class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 與生成表結構無關，僅用於查詢方便，secondary指的是第三張表的表名
    servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')


class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)


def init_db():
    """
    根據類創建數據庫表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超過連接池大小外最多創建的連接
        pool_size=5,  # 連接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
        pool_recycle=-1  # 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收（重置）
    )

    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    """
    根據類刪除數據庫表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超過連接池大小外最多創建的連接
        pool_size=5,  # 連接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
        pool_recycle=-1  # 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收（重置）
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)


if __name__ == '__main__':
    drop_db()
    init_db()

基本增刪改查示例：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text

from db import Users, Hosts

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# ################ 添加 ################
"""
obj1 = Users(name="wupeiqi")#創建對象
session.add(obj1)#加入內存
#批量創建
session.add_all([
    Users(name="wupeiqi"),
    Users(name="alex"),
    Hosts(name="c1.com"),
])
session.commit()#提交（不執行這步，上述操作都無效）
"""

# ################ 刪除 ################
"""
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()#刪除操作
session.commit()#提交
"""
# ################ 修改 ################
"""
#synchronize_session是用來說明相加時時數字類型的相加還是字符串類型的相加
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")
session.commit()#提交
"""
# ################ 查詢 ################
"""
#filter_by的后面的括號直接寫字段=條件，類似Django。filter則需寫表名.字段==條件
r1 = session.query(Users).all()
r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()
r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "alex").all()
r4 = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
r5 = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()
#占位符操作示例
r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()
r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()
"""


session.close()#操作commit后，需將鏈接關閉

其他常用的查詢操作（條件查詢、模糊查詢、排序、分組、連表、組合）

#　條件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(
    or_(
        Users.id < 2,
        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
        Users.extra != ""
    )).all()


# 通配符
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# 限制
ret = session.query(Users)[1:2]

# 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# 分組
from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

# 連表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

ret = session.query(Person).join(Favor).all()

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()


# 組合
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()

 

進階

　　基於scop-session創建連接可以增加多線程操作的安全

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from models import Users

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

"""
        # 方式一：由於無法提供線程共享功能，所有在開發時要注意，在每個線程中自己創建 session。
        #         from sqlalchemy.orm.session import Session
        #         自己具有操作數據庫的：'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',.....
        
        session = SessionFactory()

        # print('原生session',session)
        # 操作
        session.close()
"""

    


"""
# 線程安全，基於本地線程實現每個線程用同一個session
# 特殊的：scoped_session中有原來方法的Session中的一下方法：

public_methods = (
    '__contains__', '__iter__', 'add', 'add_all', 'begin', 'begin_nested',
    'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',
    'expire_all', 'expunge', 'expunge_all', 'flush', 'get_bind',
    'is_modified', 'bulk_save_objects', 'bulk_insert_mappings',
    'bulk_update_mappings',
    'merge', 'query', 'refresh', 'rollback',
    'scalar'
)
"""
session = scoped_session(Session)


# ############# 執行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="alex1")
session.add(obj1)



# 提交事務
session.commit()
# 關閉session
session.remove()#我們不一樣

連表查詢FK

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加
"""
session.add_all([
    Hobby(caption='乒乓球'),
    Hobby(caption='羽毛球'),
    Person(name='張三', hobby_id=3),
    Person(name='李四', hobby_id=4),
])

person = Person(name='張九', hobby=Hobby(caption='姑娘'))
session.add(person)

hb = Hobby(caption='人妖')
hb.pers = [Person(name='文飛'), Person(name='博雅')]
session.add(hb)

session.commit()
"""

# 使用relationship正向查詢
"""
v = session.query(Person).first()
print(v.name)
print(v.hobby.caption)
"""

# 使用relationship反向查詢
"""
v = session.query(Hobby).first()
print(v.caption)
print(v.pers)
"""

session.close()

基於relationship操作ForeignKey

連表查詢M2M

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加
"""
session.add_all([
    Server(hostname='c1.com'),
    Server(hostname='c2.com'),
    Group(name='A組'),
    Group(name='B組'),
])
session.commit()

s2g = Server2Group(server_id=1, group_id=1)
session.add(s2g)
session.commit()


gp = Group(name='C組')
gp.servers = [Server(hostname='c3.com'),Server(hostname='c4.com')]
session.add(gp)
session.commit()


ser = Server(hostname='c6.com')
ser.groups = [Group(name='F組'),Group(name='G組')]
session.add(ser)
session.commit()
"""


# 使用relationship正向查詢
"""
v = session.query(Group).first()
print(v.name)
print(v.servers)
"""

# 使用relationship反向查詢
"""
v = session.query(Server).first()
print(v.hostname)
print(v.groups)
"""


session.close()

基於relationship操作m2m

關聯子查詢

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text, func
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 關聯子查詢
subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar()
result = session.query(Group.name, subqry)
"""
SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid 
FROM server 
WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1 
FROM `group`
"""


# 原生SQL
"""
# 查詢
cursor = session.execute('select * from users')
result = cursor.fetchall()

# 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)
"""

session.close()

其他

 

Flask-SQLAlchemy

　　flask-sqlalchemy 是在 sqlalchemy 的基礎上，提供了一些常用的工具，並預設了一些默認值，幫助你=我們更輕松地完成常見任務。
　　flask-sqlalchemy 用起來比直接用 sqlalchemy 方便、省事，不過有些高級一點的功能如果不了解 sqlalchemy 的話會用不好。

下面我們來詳述flask-sqlalchemy的操作方法

# 1. 引入Flask-SQLAlchemy
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

# 2.實例化一個SQLAlchemy對象
"""
實例化方式一：
在函數里面，SQLAlchemy(app)  #如果想在其他地方使用這種方式就不好使了，所以推薦使用方式二
"""

#方式二
db = SQLAlchemy()#在全局中創建實例化

db.init_app(app)  #在函數中調用init_app方法吧app放進去了

# 3. 導入models中的表
from .models import *

#4. 在需要創建表的文件中導入db.model，所有的表再創建時繼承db.model

#5. 借助Flask-Migrate組件來完成表的生成
"""
安裝 pip3 install Flask-Migrate
# 5.1 導入
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
from app import create_app, db

app = create_app()
manager = Manager(app)
# 5.2 創建migrate示例
migrate = Migrate(app, db)
# 5.3 創建db命令
manager.add_command('db', MigrateCommand)

"""





#上述代碼完畢后，我們就可以在命令終端敲入類似Django的終端代碼在數據庫生成表了
python manage.py db init#只需初次創建庫時敲

#以下兩行代碼在每次對數據庫中的表進行修改時都需執行（數據庫遷移）            
python manage.py db migrate#功能與Django的python manage.py db makemigrations相同
python manage.py db upgrade#功能與Django的python manage.py db migrate相同





#以后執行SQL時，我們就可以實現與Django類似的ORM操作了：
#方式一：
 result = db.session.query(models.User.id,models.User.name).all()
db.session.remove()
#方式二：
 result = models.Users.query.all()

import User  # 導入模型類
 
# ---------- 查詢所有。 (User是模型類名)
user_list = User.query.all()   # 返回列表
 
# ---------- 查詢第一個
user1 = User.query.first()  # 存在則返回模型類對象，不存在返回None
 
# ---------- 根據主鍵id查詢
user2 = User.query.get(3)
 
# ---------- 查詢結果的數量
user_count = User.query.count()
 
# ---------- 過濾器
# filter_by過濾器 (精確條件)
user_list = User.query.filter_by(name='wang').all()  # 條件只能是等號= 
user = User.query.filter_by(name='wang', age=18).first()
 
# filter過濾器 (通用過濾器。模糊查詢)
user = User.query.filter(User.name=="wang", User.age==18).first()  # 條件可以是==、>、<、>=、<=、!=  
user_list = User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()  # endswith、startswith、contains
# 支持鏈式查詢
user = User.query.filter(User.name == 'wang').filter(User.age == 18)
 
# ---------- 邏輯運算符
from sqlalchemy import or_, and_, not_
user_list = User.query.filter(or_(User.name!='wang', User.email.endswith('163.com'))).all()
 
# ---------- 其他過濾器
user_list = User.query.filter(User.name!="wang").offset(5).limit(5).order_by("-id").all()  # order_by("-id")中的-表示降序
user_list = User.query.order_by(User.id.desc()).all()   # SQLAlchemy的原生排序方式。(默認升序)
 
 
 
# ---------- 通過session會話注入sql。(SQLAlchemy的原始方式。 上面通過query查詢的方式是flask-sqlalchemy封裝的查詢方式)
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)   # app是程序實例
user_list = db.session.query(User).all()    # 查詢所有。 query(User)表示查詢所有列
sql = 'select * from tb_user;'
users = db.session.execute(sql)
 
# ---------- 聚合函數，group_by()分組
from sqlalchemy import func  # 導入聚合函數
obj_list = db.session.query(User.name, User.role_id, func.count(User.role_id)).group_by(User.role_id).all()
# 返回列表中的元素內容取決於查詢的列

# ---------- 分頁查詢
paginate_obj = User.query.paginate(page=1, per_page=20, error_out=False)  # 第一頁，每頁20條數據。 默認第一頁
# 參數：error_out 設為True表示頁數不是int或超過總頁數時,會報錯,並返回404狀態碼。默認True
'''
分頁對象的屬性
    items：對象的值，列表
    has_next：如果在目前頁后至少還有一頁的話，返回 True   #注意：has_next和has_prev是判斷前后兩頁是否有對象，結果是True和False
    has_prev：如果在目前頁之前至少還有一頁的話，返回 True
    next_num：下一頁的頁面數
    prev_num：前一頁的頁面數
    page.prev()：返回上一頁對象
    page.next():返回下一頁對象
'''

方法	說明
all()	返回所有結果，列表
first()	返回第一個對應的記錄，如果沒有則返回None
first_or_404()	返回第一個對應的記錄，如果沒有則拋出異常
get()	返回主鍵對應的記錄，如果沒有則返回None
get_or_404()	返回主鍵對應的記錄，如果沒有則拋出異常
count()	返回查詢結果數量
paginate()	返回分頁對象