在 Flask 应用程序中处理 SQL Server 数据库查询结果时，通常采用 SQLAlchemy 这一 ORM（对象关系映射）工具来实现高效的数据库交互。以下是利用 SQLAlchemy 在 Flask 中处理 SQL Server 查询结果的专业步骤：
集成 SQLAlchemy：
首先，集成 SQLAlchemy 到 Flask 项目中，并配置数据库连接。
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mssql+pyodbc://username:password@servername/databasename'
db = SQLAlchemy(app)
定义数据模型：
根据数据库表结构，创建相应的模型类。
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(50), unique=True)
email = db.Column(db.String(120), unique=True)
初始化数据库架构：
首次启动应用时，SQLAlchemy 会根据模型类自动创建数据库表。
db.create_all()
执行数据操作：
利用模型提供的查询方法，执行增删改查等数据库操作。
@app.route('/users')
def list_users():
# 查询所有用户
users = User.query.all()
return jsonify([user.serialize for user in users])
其中 serialize 方法用于将模型对象转换为 JSON 格式的字典，以便于数据的网络传输。
异常处理：
数据库操作可能引发异常，应通过 try-except 语句进行捕获和处理。
@app.route('/users/add')
def add_user():
try:
user = User(username=request.form['username'], email=request.form['email'])
db.session.add(user)
db.session.commit()
return 'User added successfully', 201
except Exception as e:
db.session.rollback()
return 'Error adding user: ' + str(e), 400
部署 Flask 应用程序：
配置完成后，部署 Flask 应用程序并进行功能测试，确保所有 API 接口按预期工作。
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
以上步骤展现了在 Flask 应用中集成 SQLAlchemy 并执行 SQL Server 数据库操作的专业流程。务必根据实际情况调整数据库连接字符串，并确保数据库操作的安全性与稳定性。