Python ORM框架SQLAlchemy學(xué)習(xí)筆記之?dāng)?shù)據(jù)查詢實(shí)例
更新時(shí)間：2014年06月10日 11:03:14 作者：
這篇文章主要介紹了Python ORM框架SQLAlchemy學(xué)習(xí)筆記之?dāng)?shù)據(jù)查詢實(shí)例,需要的朋友可以參考下
前期我們做了充足的準(zhǔn)備工作，現(xiàn)在該是關(guān)鍵內(nèi)容之一查詢了，當(dāng)然前面的文章中或多或少的穿插了些有關(guān)查詢的東西，比如一個(gè)查詢(Query)對(duì)象就是通過(guò)Session會(huì)話的query()方法獲取的，需要注意的是這個(gè)方法的參數(shù)數(shù)目是可變的，也就是說(shuō)我們可以傳入任意多的參數(shù)數(shù)目，參數(shù)的類型可以是任意的類組合或者是類的名稱，接下來(lái)我們的例子就說(shuō)明了這一點(diǎn)，我們讓Query對(duì)象加載了User實(shí)例。
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> for instance in session.query(User).order_by(User.id):
... print instance.name, instance.fullname
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users ORDER BY users.id
()
ed Ed Jones
wendy Wendy Williams
mary Mary Contrary
fred Fred Flinstone
當(dāng)然通過(guò)這個(gè)例子我們得到Query對(duì)象返回的是一組可迭代的User實(shí)例表，然后我們通過(guò)for in語(yǔ)句訪問(wèn)，比如說(shuō)這里可以依次輸出“用戶名”instance.name和“用戶全名”instance.fullname。大家可能還注意到后面有個(gè).order_by(User.id)，這個(gè)和SQL語(yǔ)句一樣的，指示結(jié)果集按User.id所映射的表列進(jìn)行排序。
假設(shè)我們僅僅只需要“用戶名”和“用戶全名”，對(duì)于對(duì)象實(shí)例的其他屬性不感興趣的話，也可以直接查詢它們(類的屬性名稱)，當(dāng)然這里的前提是這個(gè)類必須是ORM映射的，無(wú)論何時(shí)，任意數(shù)目的類實(shí)體或者基于列的實(shí)體均可以作為query()方法的參數(shù)，當(dāng)然最終Query對(duì)象會(huì)返回元組類型。
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> for name, fullname in session.query(User.name, User.fullname):
... print name, fullname
SELECT users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname
FROM users
()
ed Ed Jones
wendy Wendy Williams
mary Mary Contrary
fred Fred Flinstone
返回的元組類型也可以被看作是普通的Python對(duì)象，屬性名稱歸屬性名稱，類型名稱歸類型名稱，比如下面的例子：
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> for row in session.query(User, User.name).all():
... print row.User, row.name
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
()
<User('ed','Ed Jones', 'f8s7ccs')> ed
<User('wendy','Wendy Williams', 'foobar')> wendy
<User('mary','Mary Contrary', 'xxg527')> mary
<User('fred','Fred Flinstone', 'blah')> fred
當(dāng)然你也可以搞點(diǎn)個(gè)性化，比如通過(guò)label()方法改變單獨(dú)的列表達(dá)式名稱，當(dāng)然這個(gè)方法只有在映射到實(shí)體表的列元素對(duì)象(ColumnElement-derived)中存在(比如 User.name)：
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> for row in session.query(User.name.label('name_label')).all():
... print(row.name_label)
SELECT users.name AS name_label
FROM users
()
ed
wendy
mary
fred
之前我們看到查詢對(duì)象實(shí)例必須用到實(shí)體類的全名(User)，假設(shè)我們要多次使用這個(gè)實(shí)體類名作為查詢對(duì)象(比如表連接操作)query()的參數(shù)，則我們可以給它取個(gè)“別名”，然后就可以通過(guò)別名來(lái)傳入?yún)?shù)：
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> from sqlalchemy.orm import aliased
>>> user_alias = aliased(User, name='user_alias')
>>> for row in session.query(user_alias, user_alias.name).all():
... print row.user_alias
SELECT user_alias.id AS user_alias_id,
user_alias.name AS user_alias_name,
user_alias.fullname AS user_alias_fullname,
user_alias.password AS user_alias_password
FROM users AS user_alias
()
<User('ed','Ed Jones', 'f8s7ccs')>
<User('wendy','Wendy Williams', 'foobar')>
<User('mary','Mary Contrary', 'xxg527')>
<User('fred','Fred Flinstone', 'blah')>
學(xué)過(guò)MySQL等這類數(shù)據(jù)庫(kù)的同學(xué)可能知道LIMIT和OFFSET這兩個(gè)SQL操作，這個(gè)能夠很方便的幫助我們控制記錄的數(shù)目和位置，常常被用于數(shù)據(jù)分頁(yè)操作，當(dāng)然這類操作SQLAlchemy的Query對(duì)象已經(jīng)幫我們想好了，而且很簡(jiǎn)單的可以通過(guò)Python數(shù)組分片來(lái)實(shí)現(xiàn)，這個(gè)操作常常和ORDER BY一起使用：
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> for u in session.query(User).order_by(User.id)[1:3]:
... print u
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users ORDER BY users.id
LIMIT ? OFFSET ?
(2, 1)
<User('wendy','Wendy Williams', 'foobar')>
<User('mary','Mary Contrary', 'xxg527')>
假如我們需要篩選過(guò)濾特定結(jié)果，則可以使用filter_by()方法，這個(gè)方法使用關(guān)鍵詞參數(shù)：
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> for name, in session.query(User.name).\
... filter_by(fullname='Ed Jones'):
... print name
SELECT users.name AS users_name FROM users
WHERE users.fullname = ?
('Ed Jones',)
ed
或者使用filter()同樣能達(dá)到目的，不過(guò)需要注意的是其使用了更加靈活的類似SQL語(yǔ)句的表達(dá)式結(jié)構(gòu)，這意味著你可以在其內(nèi)部使用Python自身的操作符，比如比較操作：
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> for name, in session.query(User.name).\
... filter(User.fullname=='Ed Jones'):
... print name
SELECT users.name AS users_name FROM users
WHERE users.fullname = ?
('Ed Jones',)
ed
注意這里的User.fullname=='Ed Jones'，比較操作與Ed Jones相等的才篩選。
當(dāng)然強(qiáng)大的Query對(duì)象有個(gè)很有用的特性，那就是它是可以串聯(lián)的，意味著Query對(duì)象的每一步操作將會(huì)返回一個(gè)Query對(duì)象，你可以將相同的方法串聯(lián)到一起形成表達(dá)式結(jié)構(gòu)，假如說(shuō)我們要查詢用戶名為”ed”并且全名為”Ed Jones”的用戶，你可以直接串聯(lián)調(diào)用filter()兩次，表示SQL語(yǔ)句里的AND連接：
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> for user in session.query(User).\
... filter(User.name=='ed').\
... filter(User.fullname=='Ed Jones'):
... print user
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE users.name = ? AND users.fullname = ?
('ed', 'Ed Jones')
<User('ed','Ed Jones', 'f8s7ccs')>
下面列舉一些使用filter()常見的篩選過(guò)濾操作：
1. 相等
復(fù)制代碼 代碼如下:
query.filter(User.name == 'ed')
2. 不等
復(fù)制代碼 代碼如下:
query.filter(User.name != 'ed')
3. LIKE
復(fù)制代碼 代碼如下:
query.filter(User.name.like('%ed%'))
4. IN
復(fù)制代碼 代碼如下:
query.filter(User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
# works with query objects too:
query.filter(User.name.in_(session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))))
5. NOT IN
復(fù)制代碼 代碼如下:
query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
6. IS NULL
復(fù)制代碼 代碼如下:
filter(User.name == None)
7. IS NOT NULL
復(fù)制代碼 代碼如下:
filter(User.name != None)
8. AND
復(fù)制代碼 代碼如下:
from sqlalchemy import and_
filter(and_(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones'))
# or call filter()/filter_by() multiple times
filter(User.name == 'ed').filter(User.fullname == 'Ed Jones')
9. OR
復(fù)制代碼 代碼如下:
from sqlalchemy import or_
filter(or_(User.name == 'ed', User.name == 'wendy'))
10. 匹配
復(fù)制代碼 代碼如下:
query.filter(User.name.match('wendy'))
match()參數(shù)內(nèi)容由數(shù)據(jù)庫(kù)后臺(tái)指定。(注：原文是“The contents of the match parameter are database backend specific.”，不太明白這個(gè)操作的意思)
好了，今天就介紹這么多，基本上都是蹩腳的翻譯，希望對(duì)大家能夠幫助
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