在Python开发Web应用时，Flask框架是一个轻量级且灵活的选择。而SQLite3则是一个嵌入式数据库，非常适合小型项目或开发阶段的数据存储。本文将介绍两种在Flask中使用SQLite3的方法：一种是直接使用Python的sqlite3库进行SQL操作（raw SQL），另一种是通过ORM（对象关系映射）库，如Flask-SQLAlchemy。
### 方式一：Raw SQL
在第一种方法中，我们直接使用Python的sqlite3库与数据库交互。我们需要导入`sqlite3`库，并创建一个Flask应用实例。然后，定义一个全局变量`DATABASE_URI`，在这个例子中使用内存中的数据库。在`before_first_request`装饰器中，我们创建数据库连接，执行SQL语句来创建表和插入数据。以下是一些关键步骤：
1. 连接数据库：`conn = sqlite3.connect(DATABASE_URI)`
2. 创建游标对象：`c = conn.cursor()`
3. 执行SQL（创建表、删除表、插入数据）：`c.execute()`
4. 提交事务：`conn.commit()`
5. 关闭连接：`conn.close()`
为了简化查询，我们可以定义一个`get_db`函数获取数据库连接，并设置`row_factory`为`sqlite3.Row`，这样返回的查询结果将是字典类型。另外，`query_db`函数用于执行SQL查询，可接受参数并返回结果。
在Flask路由中，我们可以通过`query_db`函数来查询数据并返回给前端。
### 方式二：ORM（Flask-SQLAlchemy）
第二种方法使用ORM库，这里我们选择Flask-SQLAlchemy扩展。导入Flask和SQLAlchemy库，创建Flask应用实例，然后配置SQLite数据库URI。接下来，初始化SQLAlchemy对象，并定义一个User模型，它包含了数据库表的结构。
```python
db = SQLAlchemy(app)
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(80), unique=True)
email = db.Column(db.String(120), unique=True)
```
在模型定义后，我们可以使用ORM的方式进行增删改查操作。例如，创建用户、获取用户、更新用户和删除用户。这种方式更加面向对象，代码更易读，但可能会稍微慢于直接执行SQL。
在Flask路由中，我们可以像这样获取和返回数据：
```python
@app.route("/user/<int:id>")
def user(id):
user = User.query.get(id)
return jsonify(id=user.id, name=user.name, email=user.email)
```
这种方式不需要手动编写SQL，而是通过调用`User.query.get(id)`这样的方法来操作数据库。
总结来说，两种方式各有优缺点。使用raw SQL直接操作数据库更直接，性能可能稍好，但需要手动编写和管理SQL语句。而ORM如Flask-SQLAlchemy则提供了更高级别的抽象，使得代码更易于维护，但可能会有性能上的牺牲。在实际项目中，选择哪种方式取决于项目规模、团队技能以及对性能的要求。
