⑴ 用flask或django還需要防sql注入嗎
sql注入跟你使用什麼框架沒有關系，但是如果是你使用了django自帶的orm或者sqllachemy來連接資料庫，一般可以降低被注入的危險。
如果解決了您的問題請~~！
如果未解決請繼續追問
⑵ 用flask或django還需要防sql注入嗎
sql注入跟你使用什麼框架沒有關系，但是如果是你使用了django自帶的orm或者sqllachemy來連接資料庫，一般可以降低被注入的危險。
如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問
⑶ 在python3下怎樣用flask-sqlalchemy對mysql資料庫操作
這個問題經常難道新手一下，因為大部分教程里（包括經典的《Flask
Web開發》一書），告訴了我們如何使用flask-sqlalchemy操作sqlite，稿旁但在生產環境（線上網站）上，我們肯定是使用MySQL或其
他，而大部分的教程里，又告訴我們flask-sqlalchemy使用MySQL的方式是：
mysql://username:password@server/db
結果我們照葫蘆畫瓢的來一下，發現壓根不行蘆敗，寫好的網站一跟資料庫沾邊就報陪敬顫錯。
Python和MySQL是「兩個國家的人」，他們互不相通，因而需要一個中間代理，讓雙方互通有無，跟翻譯一樣（這比喻不準確，但足夠你明白意思就行）。翻譯又有很多選擇，不同的翻譯各有特色。
題
主解決問題選擇的翻譯是「flask-mysqldb」，其背後的主子是「MySQL-python」。恩，說到這里你應該知道，「flask-xxx」
這樣的包都是對背後主子進行了適合Flask封裝的插件，跟包子皮一樣，裡面的餡才是重點，「flask-mysqldb」的餡是「MySQL-
python」。
而我要推薦的是另一個翻譯：PyMySQL，這玩意的好處是可以做非同步（「MySQL-python」也可以，個人口味罷了），簡而言之，網站訪問量大了就需要考慮非同步，現在別管這是啥子。這玩意的安裝方式是：
pip install PyMySQL
之後，資料庫連接由：
mysql://username:password@server/db
改為
mysql+pymysql://username:password@server/db
就可以了。
⑷ Flask SQL性能測試：使用flask-sqlalchemy檢測慢SQL語句
摘要： Flask ， flask-sqlalchemy ， SQL
flask-sqlalchemy 可以記錄下在客戶端請求應用的過程中，後台涉及的SQL語句，以及SQL語句執行的時長，主要基於flask-sqlalchemy下的 get_debug_queries 實現。在主視圖腳本中加入一個 after_request 視圖如下。
其中開啟SQL Debug模式 app.config['SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES'] = True ， get_debug_queries 返回請求涉及的所有SQL語句，調用 ration 獲得SQL執行時長，只要大於0.2就用logging模塊記錄到磁碟。
啟動程序，點擊應用功能，logging會把大於時間閾值的SQL寫入本地文件query_log.log
直接搜索Slow query，得到以下幾條記錄
三張表pira_ent_alias，pira_score，pira_senti_stats都是簡單的filter查詢，沒有復雜的邏輯，查看MySQL explain執行計劃
explain結果解析
增加索引
三張表都進行陵陸沖了全表掃描，先加上索引再說，給pira_ent_alias增加ent_name和ent_shortname的普通索引
給pira_score，pira_senti_stats增加尺殲ent_name和datetime的復合索引，復合索引從字悉隱段組合的 最左邊開始就要走 ，否則無效，因此如果filter條件只有datetime還是全表掃描，filter條件是ent_name或者ent_name和datetime有效。
給三張表增加索引之後，再次運行get_debug_queries，閾值降低為0，查看日誌如下，執行時間都有很大降低
⑸ 為什麼在python的flask框架中要使用SQLAlchemy而不使用MySQLdb
SQLAlchemy是御胡ORM框架，
MySQLdb是資料庫驅動，這兩個是不沖突的
用ORM框架可以降低資料庫查詢的難度，鎮睜攔用面向對象的方法處理數早賣據，而且可以降低資料庫操作跟業務邏輯的耦合度
⑹ 簡單分析Flask 資料庫遷移詳情
1、使用 Flask-Migrate 實現資料庫遷移
db.create_all()不會重新創建表或是更新表，需要先使用db.drop_all()刪除資料庫中所有的表之後再調用db.create_all()才能重新創建表，但是這樣的話，原來表中的數據就都被刪除了，這肯定是不行的，這時就出現了資料庫遷移的概念。
在開發過程中，隨著需求的變化，有可能需要添加或修改表的一些欄位，但是原表中的數據不能刪除，此時就需要創建新表，並將舊表中的數據遷移至新表中，Flask-Migrate這個擴展就可以在不破壞數據的情況下更新資料庫表的結構，並完成數據從舊表到新表的遷移。
2、Flask-Migrate的使用
可以使用pip install flask-migrate進行安裝。在程序中，我們實例化 Flask_Migrate 提供的 Migrate 類，進行初始化操作。
實例化 Migrate 類，需要傳入 Flask 實例 app 和 SQLAlchemy創建的實例 db。
2.1 資料庫的遷移過程
先定義 User 模型類。
創建遷移環境
在開始遷移數據之前，需要先使用下面的命令創建一個遷移環境：
遷移環境只需創建一次，創建後會在項目根目錄下生成一個 migrations 目錄，其中包含了自動生成的配置文件和遷移版本目錄。
生成遷移腳本
使用如下命令自動生成遷移腳本：
-m 選項添加備注信息，執行後遷移版本目錄生成了遷移腳本。
遷移腳本內有兩個函數：
upgrade()：把遷移中的改動應用到資料庫中
downgrade()：將改動撤銷
自動生成的遷移腳本會根據模型定義和資料庫當前狀態的差異，生成upgrade()和downgrade()函數的內容，不一定完全正確，有必要再進行檢查一下。
更新資料庫
生成了遷移腳本後，使用flask db upgrade命令可完成對資料庫的更新。執行後即可生成資料庫及表。
如果之後我們需要改動 user 表中的欄位，比如添加一個mobile欄位，我們只需在 User 模型類中添加該屬性，之後執行flask db migrate -m '注釋'和flask db upgrade命令即可。
如果想要回滾遷移的話，可以執行flask db downgrade命令。
3、總結
這里只是介紹如何在 Flask 中進行資料庫遷移，關於在生產環境下，是否需要使用遷移工具或者使用何種工具進行遷移，這里不做討論，至於我的話，在生產環境中，我沒有使用過Flask-Migrate，而是選擇編寫 SQL 腳本來處理資料庫及表的更新或改動，我覺得這樣更不容易出錯，其實各有各的好處，看自己選擇。
⑺ 為什麼在python的flask框架中要使用SQLAlchemy而不使用MySQLdb
當然可以自己寫代碼連接到資料庫，並操作之。
使備大扒用Sqlalchmy的目的主要是ROM吧。工作重心可以放在業務處理上，而不用太操心資料庫的具體操作和sql語法，特別是多表的join～
Flask的仿信文檔里，就有說怎麼直接通過Python操作資料庫的內容。仿昌
⑻ 在 Flask-SQLAlchemy 中聯表查詢
SQLAlchemy 是一個功能強大的 ORM 。 Flask-SQLAlchemy 是一個 Flask 插件，它讓我們在 Flask 框架中使用 SQLAlchemy 變得更容易。
本篇介紹我在使用 Flask-SQLAlchemy 2.1 時進行聯表查詢的一些經驗
這里有兩個表，account 表保存帳號 ID 和昵稱，bind 表保存 account 之間的綁定關系。
對應的 Model 如下：
先來看一個簡單的例子：查詢 gameuid 1000 賬號下綁定的所有帳號。
看一看生成的 SQL 語句：
這里的聯表查詢使用的是 WHERE 語句。如果希望使用 JOIN 語句，可以這樣寫：
可以看出，現在生成的 SQL 語句已經使用 JOIN 語句了。但上面的語意有點奇怪，既然已經在 query 中使用了 Bind 和 Account，後面再 join 一次 Account 總覺得有點多餘。那麼 SQLAlchemy 如何選擇 JOIN 的時候誰先誰後呢？看看這個錯誤就知道了：
這個錯誤顯然說明，query 中參數的順序很重要，第一個參數所代表的 table 就是 JOIN 時放在前面的那運孫亮個 table。因此，此處 JOIN 的目標應該是 Account， 而不應該是 Bind 自身。
上面的例子已經解決了大多數需求了。我們再來看看分頁。在 Flask-SQLAlchemy 中封裝了一個 paginate 方法，可以方便地將查詢記錄進行分頁：
報錯的原因是 db.session.query 默認返回的是 orm.Query 對象，這個對象凱早並不包含 paginate 方法。要解決這個問題，需要修改 Flask-SQLAlchemy 的源碼。
找到 SQLAlchemy 對象的 __init__ 定義，在其中加入 session_options['query_cls'] = BaseQuery 即可：
在 Flask-SQLAlchemy 提供的 Model 對象中，可以使用 Model.query 這樣的語法來直接得到一個查詢對象，這是由於 Flask-SQLAlchemy 中存在一個 _QueryProperty 類，每次調用 Model.__get__ 時，會自動生成一個基於當前 session 的 query 對象：
使用 Model.query 得到的這個 query 對象可以直接進行 JOIN 操作，得到的結果是 Model 對象。這樣就方便多了：
轉換成 SQL 是這樣的：
可以看出，這樣的查詢結果和使用 db.session.query 並沒有什麼不同。由於返回的是 Model 對象，使用上可能還更加方便了。
如何使用 Model.query.join 語法得到部分欄位呢？這里可以使用 SQLAlchemy 提供的 with_entities 方法：
注意，列表中的項 (2, '玩家10001') 並不是標準的 Python tuple。你如果查看它的類型，會發現一個奇怪的名稱： <class 'sqlalchemy.util._collections.result'> 。它是一個 AbstractKeyedTuple 對象，擁有一個 keys() 方法，這樣可以很容易將其轉換成 dict ：
想了解 AbstractKeyedTuple ，可以看看這篇文檔 New KeyedTuple implementation dramatically faster 。
除了篩選欄位外，還可以用另一個方法獲取多個 Model 的記錄。那就是，返回兩個 Model 的所有欄位：
使用上面的語法直接返回 Account 和 Bind 對象，可以進行更加靈活的操作。
要聯結超過 2 張以上的表，可以直接在 join 得到的結果之後鏈式調用 join 。也可以在 filter 的結果後面鏈式調用 join 。join 和 filter 返回的旁寬都是 query 對象，因此可以無限鏈式調用下去。
寫完查詢後，應該列印生成的 SQL 語句查看一下有沒有性能問題。
⑼ flask sqlalchemy需要安裝mysql嗎
一、當然是把必備的包給安裝上才行：
Flask-SQLAlchemy
pip install flask-sqlalchemy1
MySQL
windows下64位壓縮包的安裝方式可以參考：
http://blog.csdn.net/werewolf_st/article/details/45932771
還有就是直接指仔去下載安裝包即升雀可
Flask-MySQLdb
pip install flask-mysqldb1
二、配置flask-sqlalchemy連接MySQL資料庫
from flask import Flask
from flask.ext.sqlalchemy import SQLALchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root@localhost:3306/test?charset=utf8mb4'
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'吵逗早] = True
⑽ flask+flask_sqlalchemy 使用pyinstaller打包
如果你想使用 PyInstaller 打包 Flask 和 Flask-SQLAlchemy 應用，滲大你可以這樣做：
安裝 PyInstaller：在命令行中輸入 "pip install pyinstaller"。
創建 Flask 應用。
在應用中導入 Flask-SQLAlchemy。
使用 PyInstaller 打包應用。在命令行中輸入 "pyinstaller your_app.py"，其中 "your_app.py" 是你的應用的文件名。
PyInstaller 會創建一個新的文件夾，其蔽陸中包含你的應用的可執行文件和所有依賴的文件。
注意：在使用 PyInstaller 打包 Flask 應用時，你需要在命令行中使用 "--hidden-import" 參數來指定所有需要導入的 Flask 模塊。例如："pyinstaller your_app.py --hidden-import flask.ext.sqlalchemy"。
希望這些信息對你宏喊頃有幫助。