查询

  1. # -*- coding: utf-8 -*-  
  2. from sqlalchemy.orm import sessionmaker  
  3. from SQLAlchemy.create import engine,User  
  4. Session = sessionmaker(engine)  
  5. db_session = Session()  
  6.               
  7. query = db_session.query(User).filter(User.name.like('%2%')).order_by(User.id)  
  8.               
  9. # ------> 查询 all list  
  10. print(query.all())  
  11.               
  12. # ------> first() 第一个  
  13. print(query.first())  
  14.               
  15. # ------> one()  如果这个结果集少于或者多于一条数据结论有且只有一条数据的时候才会正常的返回,否则抛出异常  
  16. print(query.one())  
  17.               
  18. # ------> one_or_none() 在结果集中没有数据的时候也不会抛出异常  
  19.               
  20. # ------> scalar()  底层调用one()方法,并且如果one()方法没有抛出异常,会返回查询到的第一列的数据  
  21. query2 = db_session.query(User).filter(User.name=="2").scalar()  
  22. print(query2)  
  23.               
  24. # ------> text  
  25. from sqlalchemy import text  
  26. query3 = db_session.query(User).filter(text("id<3")).order_by(text('id'))  
  27. print(query3.all())  
  28.               
  29. # text 带变量方式  :传入变量,用params接收  
  30. query4 = db_session.query(User).filter(text("id<:value")).params(value=4)  
  31. print(query4.all())  
  32.               
  33. # from_statement 原生sql语句  
  34. query5 = db_session.query(User).from_statement(text("select * from user where id>:value")).params(value=2).all()  
  35. print(query5)  
  36.    
  37. # ------> and_ or_ 普通的表达式在这里面不好使  
  38. from sqlalchemy.sql import and_, or_    
  39. query6 = db_session.query(User).filter(and_(User.id==1, User.name=="ewqe")).first()  
  40. print(query6.id)  
  41. 结果 1  
  42.     
  43. query7 = db_session.query(User).filter(or_(User.id==1, User.name=="rre")).all()  
  44. print([i.id for i in query7])  
  45. 结果 [1, 3]  
  46.  
  47. # ------> between 大于多少小于多少  
  48. query8 = db_session.query(User).filter(User.id.between(1, 3)).all()  
  49. print(query8)  
  50.     
  51. # ------> in_  在里面对应还有not in  
  52. query9 = db_session.query(User).filter(User.id.in_([1])).all()  
  53. print(query9)  
  54.    
  55. # ------> synchronize_session
  56. synchronize_session=False 在原有值的基础上增加和删除 099 str  
  57. db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({User.name: User.name + '099'}, synchronize_session=False)  
  58. db_session.commit()  
  59.     
  60. synchronize_session=evaluate 在原有值的基础上增加和减少 11, 必须是整数类型  
  61. db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"name": User.name + 1}, synchronize_session="evaluate")  
  62. db_session.commit()  
  63.     
  64. 如果查询条件里有in_,需要在delete()中加如下参数: fetch  删除的更快  
  65. query10 = db_session.query(User).filter(User.id.in_([1, 2])).delete(synchronize_session='fetch')  
  66. print(query10) # 返回找到的数量  
  67. db_session.commit() 
  68.  

             

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计数(Count)

  1. 有时候你想明确的计数,比如要统计users表中有多少个不同的姓名,  
  2. 那么简单粗暴的采用以上count是不行的,因为姓名有可能会重复,  
  3. 但是处于两条不同的数据上,如果在原生数据库中,可以使用distinct关键字,  
  4. 那么在SQLAlchemy中,可以通过func.count()方法来实现  
  5. from sqlalchemy import func  
  6. query1 = db_session.query(func.count(User.name)).first() #  (4,)  
  7.             
  8. 如果想实现select count(*) from users,可以通过以下方式来实现:  
  9. query2 = db_session.query(func.count("*")).select_from(User).scalar() # 4  
  10.             
  11. 如果指定了要查找的表的字段,可以省略select_from()方法:  
  12. query3 = db_session.query(func.count(User.id)).scalar() # 4  

     

排序

  1. order_by:可以指定根据这个表中的某个字段进行排序,如果在前面加了一个-,代表的是降序排序    
  2. 正向排序和反向排序:默认情况是从小到大,从前到后排序的,如果想要反向排序,可以调用排序的字段的desc方法。  

一. relationshiporder_by参数 

teachers = relationship('Teacher',secondary=association_tableback_populates='classes'order_by=Teacher.name)  

. 在模型定义中,添加以下代码:  

  1.     __mapper_args__ = {  
  2.      "order_by": name  
  3.    }  

     

limit、offset和切片

  1. limit:可以限制每次查询的时候只查询几条数据。  
  2. offset:可以限制查找数据的时候过滤掉前面多少条。  
  3. 切片:可以对Query对象使用切片操作,来获取想要的数据。  
  4.         
  5. all = db_session.query(Teacher).limit(2).all()  
  6. print([i.id for i in all ])  
  7. 结果 [1, 2]  
  8.         
  9. all2 = db_session.query(Teacher).limit(2).offset(1).all()  
  10. print([i.id for i in all2])  
  11. 结果 [2, 3]  

     

懒加载

  1. 在一对多,或者多对多的时候,如果想要获取多的这一部分的数据的时候,往往能通过一个属性就可以全部获取了。  
  2. 比如有一个作者,想要或者这个作者的所有文章,那么可以通过user.articles就可以获取所有的。  
  3. 但有时候我们不想获取所有的数据,比如只想获取这个作者今天发表的文章,  
  4. 那么这时候我们可以给relationship传递一个lazy='dynamic'  
  5. 以后通过user.articles获取到的就不是一个列表,而是一个AppendQuery对象了。  
  6. 这样就可以对这个对象再进行一层过滤和排序等操作  

     

group_by

比如我想根据名字来分组, 统计每个名字分组里面有多少人  

  1. from sqlalchemy import func  
  2. 我想根据名字来分组, 统计每个名字分组里面有多少人  
  3. all = db_session.query(Teacher.name, func.count(Teacher.id)).group_by(Teacher.name).all()  

     

having

  1. having是对查找结果进一步过滤。比如只想要看未成年人的数量,那么可以首先对年龄进行分组统计人数,然后再对分组进行having过滤  
  2.         
  3. result = session.query(User.age,func.count(User.id)).group_by(User.age).having(User.age >= 18).all()  

     

join方法

表结构

  1. class Address(Base):  
  2.     __tablename__ = 'address'  
  3.     id = Column(Integer, primary_key=True)  
  4.     name = Column(String(32))  
  5.     user_id = Column(Integer,ForeignKey("user.id"))  # 外键关系 Fk  
  6.       
  7.       
  8. class User(Base):  
  9.     __tablename__ = 'user'  
  10.     id = Column(Integer, primary_key=True)  
  11.     name = Column(String(32))

   

  1. ---> 普通查询  
  2. all = db_session.query(User, Address).filter(User.id == Address.user_id).all()  
  3. for u, a in all:  
  4.     print(u.name, a.name)  
  5.           
  6. 输出结果  
  7. peach 地址1  
  8. peach 地址2  
  9. peach 地址3  
  10.       
  11. ---> join查询  
  12. all = db_session.query(User, Address).join(Address).all()  
  13. for u, a in all:  
  14.     print(u.name, a.name)  
  15.           
  16. 输出结果  
  17. peach 地址1  
  18. peach 地址2  
  19. peach 地址3  
  20.       
  21. ---> outerjoin查询 left join是以左边为准 right 是以右边为准  
  22. all = db_session.query(User, Address).outerjoin(Address).all()  
  23. for u in all:  
  24.     print(u)  
  25.       
  26. 输出结果  
  27. (<__main__.User object at 0x7fb9e3160518><__main__.Address object at 0x7fb9e3160588>)  
  28. (<__main__.User object at 0x7fb9e3160518><__main__.Address object at 0x7fb9e31605f8>)  
  29. (<__main__.User object at 0x7fb9e3160518><__main__.Address object at 0x7fb9e3160668>)  
  30. (<__main__.User object at 0x7fb9e31606d8>, None)  

   

别名

  1. 当多表查询的时候,有时候同一个表要用到多次,这时候用别名就可以方便的解决命名冲突的问题了  
  2. from sqlalchemy.orm import aliased  
  3. adalias1 = aliased(Address)  
  4. adalias2 = aliased(Address)  
  5.       
  6. for username, ad1name, ad2name in db_session.query(User.name, adalias1.name, adalias2.name).join(adalias1).all():  
  7.     print(username, ad1name, ad2name)  

   

子查询

  1. 构造子查询  
  2. 首先查询用户有多少地址  
  3. from sqlalchemy.sql import func  
  4. addr = db_session.query(Address.user_id.label('user_id'), func.count("*").label('address_count')).group_by(Address.user_id).all()  
  5. 结果  
  6. # [(1, 3)]  查出用户id1 3个地址  
  7. .label('user_id') 是取的别名  

   

  1. 将子查询放到父查询中  
  2. addrs = db_session.query(Address.user_id.label('user_id'), func.count("*").label('address_count')).group_by(Address.user_id).subquery() # 子查询语句  
  3. for u,count in db_session.query(User,addrs.c.address_count).outerjoin(addrs,User.id==addrs.c.user_id).order_by(User.id):  
  4.     print(u.name,count)  
  5.       
  6. 结果  
  7. # peach 3  
  8. # peach2 None  
  9.       
  10. 一个查询如果想要变为子查询,则是通过subquery()方法实现  
  11. 变成子查询后,通过子查询.c属性来访问查询出来的列  
  12. 以上方式只能查询某个对象的具体字段  

   

以上方式只能查询某个对象的具体字段,如果要查找整个实体,则需要通过aliased方法

   

   

  

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