query

此文算是自己的一个总结,不敢说对sqlalchemy有多精通,只能算是入门的总结,免得后面忘记了这些个基本的东西。数据库的增,删,改,查,前面已经介绍了session的增,删,改,现在来介绍session的查,当然还有expression的查,这个就留到后面的文章来总结了。

同样是由简入难

 from sqlalchemy import create_engine

 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:max123@127.0.0.1/test?charset=utf8", echo=True)

 from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from datetime import datetime, date
from sqlalchemy.orm import deferred
Base = declarative_base() class Parent(Base):
__tablename__ = 'parent' id = Column(Integer(), primary_key=True)
name = Column(String(50))
summary = deferred(Column(Text))
children = relationship('ParentChild', back_populates='parent', cascade='all,delete-orphan') class Child(Base):
__tablename__ = 'child' id = Column(Integer(), primary_key=True)
name = Column(String(50))
parents = relationship('ParentChild', back_populates='child') class ParentChild(Base):
__tablename__ = 'parent_child' id = Column(Integer(), primary_key=True)
child_id = Column(Integer(), ForeignKey('child.id'), nullable=False)
parent_id = Column(Integer(), ForeignKey('parent.id'), nullable=False)
description = Column(String(100)) parent = relationship('Parent', back_populates='children')
child = relationship('Child', back_populates='parents') Base.metadata.drop_all(engine)
Base.metadata.create_all(engine) from sqlalchemy.orm import sessionmaker Session = sessionmaker(bind=engine) db = Session() child_one = Child(name='purk1')
child_two = Child(name='purk2')
child_three = Child(name='purk3')
child_four = Child(name='purk4')
parent_one = Parent(name='Wu1')
parent_two = Parent(name='Wu2')
parent_child_one = ParentChild(description='association one')
parent_child_two = ParentChild(description='association two')
parent_child_one.child = child_one
parent_child_two.child = child_two
parent_one.children.extend([parent_child_one, parent_child_two]) db.add_all([parent_one, parent_two, child_four])
db.commit()

wfOrzbai

1.delete

有依赖关系的是不能删除的。

 db.query(Parent).filter_by(name='wu1').delete(synchronize_session=False)

由于parent.id是ParentChild.parent_id的外键,直接使用这种方式删除就会报错了。不过可以使用session.delete(),此方式是可以处理relationship里面的配置,如果配置了cascade='all,delete-orphan',就会去删除从表的数据了。

 parent_child = db.query(ParentChild).filter_by(parent_id=1).all()
db.query(ParentChild).filter_by(parent_id=1).delete(synchronize_session='fetch')
db.commit()
print(parent_child[0].id)

这样是可以删除没有依赖的表数据,但是synchronize_session到底有什么用,鄙人看文档也没看懂,希望高人来解答下

  

2. update

   -> update(values, synchronize_session=’evaluate’, update_args=None)

 db.query(Parent).filter_by(id=1).update({'name': Parent.name + '_update'}, synchronize_session=False)
db.query(Parent).filter_by(id=1).update({Parent.name: Parent.name + '_update'}, synchronize_session=False)
db.query(Parent).filter_by(id=2).update({Parent.name: case([(Parent.name == 'wu1', 'wu1_wu1')], else_='wu2_wu2')}, synchronize_session=False)
db.commit()

这两种方式都可以

然后这个synchronize_session参数的一些含义,和delete一样,也是没有搞懂。

3. query

1)  count     query的方法,和func.count有点区别

 db.query(Parent).count()
>>SELECT count(*) AS count_1
>>FROM (SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS >>parent_name FROM parent) AS anon_1 >> 2 db.query(func.count(1).label('cnt')).select_from(Parent).all()
>>SELECT count(%(count_1)s) AS cnt FROM parent >>[(2,)]

count是query的方法,其返回的结果是integer,sql是子查询,

func.count有一个参数,sql利用聚合函数。且返回的结果是list对象。

  2) distinct   一个是query的方法,还有一个就是sqlalchemy的方法

 db.query(Parent).distinct().all()
>>SELECT DISTINCT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name FROM parent >>[<__main__.Parent object at 0x0363B1B0>, <__main__.Parent object at 0x0363B550>] db.query(distinct(Parent.name)).all()
>>SELECT DISTINCT parent.name AS anon_1 FROM parent >>[('Wu1',), ('Wu2',)]

这两个方法的不同之处是query的distinct不需要参数,sqlclchemy的distinct需要传入参数。

3)exsits()

这个好像没有什么特别的,看下面的代码和sql log就明白了。

 q = db.query(Parent).filter(Parent.name=='wu1')

 db.query(q.exists()).all()
>>SELECT EXISTS (SELECT 1 FROM parent WHERE parent.name = %(name_1)s) AS anon_1 >>[(True,)] db.query(Parent.name).filter(q.exists()).all()
>>SELECT parent.name AS parent_name FROM parent WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM parent WHERE parent.name = %(name_1)s) >>[('Wu1',), ('Wu2',)]

  4) filter()       这个就牛X了

 db.query(Parent).filter(Parent.name=='wu1').all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
>>> FROM parent
>>> WHERE parent.name = %(name_1)s
>>> {'name_1': 'wu1'}
>>> [<__main__.Parent object at 0x0363B1B0>]
db.query(Parent).filter(Parent.name == 'wu1',Parent.name.like('Wu%')).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
>>> FROM parent
>>> WHERE parent.name = %(name_1)s AND parent.name LIKE %(name_2)s
>>> {'name_2': 'Wu%', 'name_1': 'wu1'}
>>> [<__main__.Parent object at 0x0363B1B0>]
db.query(Parent).filter(or_(Parent.name=='wu1',Parent.name=='wu2')).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
>>> FROM parent
>>> WHERE parent.name = %(name_1)s OR parent.name = %(name_2)s
>>> {'name_2': 'wu2', 'name_1': 'wu1'}
>>> [<__main__.Parent object at 0x0363B1B0>, <__main__.Parent object at 0x0363B550>]
19 db.query(Parent).filter(Parent.name=='wu1',Parent.id>1).all()
20 >>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name WHERE parent.name = %(name_1)s AND parent.id > %(id_1)s
21 >>> [] db.query(Parent).filter(Parent.name!='wu1',Parent.id>1).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name FROM parent WHERE parent.name != %(name_1)s AND parent.id > %(id_1)s
>>> {'id_1': 1, 'name_1': 'wu1'}
>>> [<__main__.Parent object at 0x0363B550>]
########################################下面这个实在对查询出来的字段进行操作,真的是只有你想不到的,没有他做不到的。
db.query(Parent.name +','+Parent.name,literal('developer').label('role'),case([(Parent.name=='wu1','is wu1'),(Parent.name=='wu2','is wu2')],else_='everything').label('case_column')).all()
>>>SELECT concat(concat(parent.name, %(name_1)s), parent.name) AS anon_1, %(param_1)s AS role, CASE WHEN (parent.name = %(name_2)s) THEN %(param_2)s WHEN (parent.name = %(name_3)s) THEN %(param_3)s ELSE %(param_4)s END AS case_column FROM parent
>>> {'name_2': 'wu1', 'param_3': 'is wu2', 'name_3': 'wu2', 'param_4': 'everything', 'name_1': ',', 'param_2': 'is wu1', 'param_1': 'developer'}
>>> [('Wu1,Wu1', 'developer', 'is wu1'), ('Wu2,Wu2', 'developer', 'is wu2')]

  5) filter_by()

    相较filter,就没有那么灵活了,本身的便捷之处在于可以少些一个前缀(Parent),但是很多功能

>>> db.query(Parent).filter_by(name='wu1',id=1).all()
SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent
WHERE parent.id = %(id_1)s AND parent.name = %(name_1)s
{'id_1': 1, 'name_1': 'wu1'}
[<__main__.Parent object at 0x0363B1B0>]
>>> db.query(Parent).filter_by(name='wu1',name='wu2').all() # 'name'关键字一样 报错
SyntaxError: keyword argument repeated
>>> db.query(Parent).filter_by(or_(name='wu1',id=1)).all() # or_() 报错
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#45>", line 1, in <module>
db.query(Parent).filter_by(or_(name='wu1',id=1)).all()
TypeError: or_() got an unexpected keyword argument 'name' >>> db.query(Parent).filter_by(name='wu1',id>1).all() # '>' 报错
SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg
>>> db.query(Parent).filter_by(name='wu1',id=1).all()
SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent
WHERE parent.id = %(id_1)s AND parent.name = %(name_1)s
{'id_1': 1, 'name_1': 'wu1'}
[<__main__.Parent object at 0x0363B1B0>]

  6)group_by(*criterion)   and  having(criterion)

 >>> db.query(Parent.name).join(Parent.children).group_by(Parent.id).having(func.count(Parent.id)>1).all()
>>> SELECT parent.name AS parent_name FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent.id = parent_child.parent_id GROUP BY parent.id HAVING count(parent.id) > %(count_1)s
>>> {'count_1': 1}
>>> [('Wu1',)]

  7) limit(limit)     and  offset(offset)

 >>> db.query(Parent).limit(1).offset(0).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name FROM parent LIMIT %(param_1)s, %(param_2)s
>>> {'param_2': 1, 'param_1': 0}
>>> [<__main__.Parent object at 0x037CB310>]

limit 返回的行数    offset 其实偏移位置

  8) order_by(*criterion)  

 >>> db.query(Parent).order_by(Parent.id,Parent.name).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name FROM parent ORDER BY parent.id, parent.name
>>> [<__main__.Parent object at 0x037BB6B0>, <__main__.Parent object at 0x037BB790>]

  9) join(*props,**kwargs)  and outerjoin(*props,**kwargs)   重点

以下的join关联需要 relationship的配置(必备条件)

 db.query(Parent).join(Parent.children).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent.id = parent_child.parent_id db.query(Parent).join(ParentChild).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent.id = parent_child.parent_id db.query(Parnet).join('ParentChild').all() #报错
db.query(Parent).join('children').all() #说明join(str)时,str表示的relationship的配置,而不是被关联对象的类名
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent.id = parent_child.parent_id db.query(ParentChild).join('parent','child').all() #报错,说明这种方式的join是从左至右关联的即 ParentChild.parent > Parent.child
>>> AttributeError: type object 'Parent' has no attribute 'child' db.query(ParentChild).join(ParentChild.parent,ParentChild.child).all() #这种方式就是与顺序无关了,
>>> SELECT parent_child.id AS parent_child_id, parent_child.child_id AS parent_child_child_id, parent_child.parent_id AS parent_child_parent_id, parent_child.description AS parent_child_description
FROM parent_child INNER JOIN parent ON parent.id = parent_child.parent_id INNER JOIN child ON child.id = parent_child.child_id parent_child = db.query(ParentChild).subquery()
db.query(Parent).join(parent_child).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent INNER JOIN (SELECT parent_child.id AS id, parent_child.child_id AS child_id, parent_child.parent_id AS parent_id, parent_child.description AS description
FROM parent_child) AS anon_1 ON parent.id = anon_1.parent_id

以下是join万能关联

db.query(Parent).join(ParentChild,Parent.id==ParentChild.parent_id).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent.id = parent_child.parent_id db.query(Parent).join(ParentChild,or_(Parent.id==ParentChild.parent_id,ParentChild.description=='test')).all() >>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent.id = parent_child.parent_id OR parent_child.description = %(description_1)s db.query((Parent.name + Parent.summary).label('test_join'),case([(Parent.name=='wu1','find_wu1'),(Parent.name=='wu2','find_wu2')],else_='nothing').label('test_case')).join(ParentChild,ParentChild.parent_id==Parent.id).all()
>>> SELECT concat(parent.name, parent.summary) AS test_join, CASE WHEN (parent.name = %(name_1)s) THEN %(param_1)s WHEN (parent.name = %(name_2)s) THEN %(param_2)s ELSE %(param_3)s END AS test_case
FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent_child.parent_id = parent.id #####别名的使用,这样可以join同一个表多次######
from sqlalchemy.orm import aliased
parent_child_alias = aliased(ParentChild)
db.query(Parent).join(ParentChild,Parent.id == ParentChild.parent_id).join(parent_child_alias,parent_child_alias.parent_id==Parent.id).all()
>>> SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent.id = parent_child.parent_id INNER JOIN parent_child AS parent_child_1 ON parent_child_1.parent_id = parent.id

最后一个内容就是返回query的结果集

  10) all()  first()  one()  scalar()  get()   one_or_none()

    all: 返回所有数据

    first: 所有rows里面取第一行,如果为没有结果则为None,不会抛异常

    one: 返回的rows必须是只有一行,有多行或者没有数据都会抛异常

    one_or_none: 返回的rows必须是一行或者没有数据,有多行数据就会抛异常

    scalar:返回的rows必须是一行或者没有数据,有多行数据就会抛异常,并且scalar只会取result里面的第一个结果集

 db.query(Parent).filter(Parent.name=='wu1').scalar()    #取到的是Parent对象
>>> <__main__.Parent object at 0x0368BA10> db.query(Parent.name,Parent.id).filter(Parent.name=='wu1').scalar() #取到的是只是Wu1
>>> 'Wu1'

  11) cte()     subquery()

    cte和subquery返回的都是selecttables,表达是的访问需要用 .c. attribute 。

  12) from_self()

print(db.query(Parent).from_self())

>>> SELECT anon_1.parent_id AS anon_1_parent_id, anon_1.parent_name AS anon_1_parent_name
FROM (SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent) AS anon_1 db.query(Parent).from_self().join(ParentChild).all() >>> SELECT anon_1.parent_id AS anon_1_parent_id, anon_1.parent_name AS anon_1_parent_name
FROM (SELECT parent.id AS parent_id, parent.name AS parent_name
FROM parent) AS anon_1 INNER JOIN parent_child ON anon_1.parent_id = parent_child.parent_id

  13) select_from()  在不想要parent的数据只想要ParentChild时,当然在多表关联且只要部分字段时就很有实用价值了。

db.query(ParentChild).select_from(Parent).join(ParentChild).all()

>>> SELECT parent_child.id AS parent_child_id, parent_child.child_id AS parent_child_child_id, parent_child.parent_id AS parent_child_parent_id, parent_child.description AS parent_child_description
FROM parent INNER JOIN parent_child ON parent.id = parent_child.parent_id

sqlalchemy - day4的更多相关文章

  1. sqlalchemy学习

    sqlalchemy官网API参考 原文作为一个Pythoner,不会SQLAlchemy都不好意思跟同行打招呼! #作者:笑虎 #链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23 ...

  2. tornado+sqlalchemy+celery,数据库连接消耗在哪里

    随着公司业务的发展,网站的日活数也逐渐增多,以前只需要考虑将所需要的功能实现就行了,当日活越来越大的时候,就需要考虑对服务器的资源使用消耗情况有一个清楚的认知.     最近老是发现数据库的连接数如果 ...

  3. 冰冻三尺非一日之寒-mysql(orm/sqlalchemy)

    第十二章  mysql ORM介绍    2.sqlalchemy基本使用 ORM介绍: orm英文全称object relational mapping,就是对象映射关系程序,简单来说我们类似pyt ...

  4. Python 【第六章】:Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

    Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度 ...

  5. SQLAlchemy(一)

    说明 SQLAlchemy只是一个翻译的过程,我们通过类来操作数据库,他会将我们的对应数据转换成SQL语句. 运用ORM创建表 #!/usr/bin/env python #! -*- coding: ...

  6. sqlalchemy(二)高级用法

    sqlalchemy(二)高级用法 本文将介绍sqlalchemy的高级用法. 外键以及relationship 首先创建数据库,在这里一个user对应多个address,因此需要在address上增 ...

  7. sqlalchemy(一)基本操作

    sqlalchemy(一)基本操作 sqlalchemy采用简单的Python语言,为高效和高性能的数据库访问设计,实现了完整的企业级持久模型. 安装 需要安装MySQLdb pip install ...

  8. python SQLAlchemy

    这里我们记录几个python SQLAlchemy的使用例子: 如何对一个字段进行自增操作 user = session.query(User).with_lockmode('update').get ...

  9. Python-12-MySQL & sqlalchemy ORM

    MySQL MySQL相关文章这里不在赘述,想了解的点击下面的链接: >> MySQL安装 >> 数据库介绍 && MySQL基本使用 >> MyS ...

随机推荐

  1. x86_64平台编译链接汇编程序

    assemble: nasm -f elf32 sample.asm -l sample.lst link: ld -m elf_i386 -o test sample.o io.o

  2. XAML学习笔记

         XAML是用于实例化.NET对象的标记语言,主要用于构造WPF界面.不同于WPF之前的Windows编程技术(WinForm,MFC及win32sdk),在WPF之中界面主要是在XAML中添 ...

  3. android 拍照,裁切,上传圆形头像, 图片等比缩放

    最近太忙了,没有空更新博客,其它部分以后再更新: 今天给大家分享的是解决解析图片的出现oom的问题,我们可以用BitmapFactory这里的各种Decode方法,如果图片很小的话,不会出现oom,但 ...

  4. university, school, college, department, institute的区别

    这些个词没有太大区别,有时候有些词是可以通用的,而有些用法则是随着地域时间的不同而变迁. 一般说来,college译作“学院”,它是university (综合性大学)的一个组成部分,例如,一所综合大 ...

  5. JavaScript数据结构,队列和栈

    在JavaScript中为数组封装了大量的方法,比如:concat,pop,push,unshift,shift,forEach等,下面我将使用JavaScript提供的这些方法,实现队列和栈的操作. ...

  6. DB2日常维护——REORG TABLE命令优化数据库性能

    一个完整的日常维护规范可以帮助 DBA 理顺每天需要的操作,以便更好的监控和维护数据库,保证数据库的正常.安全.高效运行,防止一些错误重复发生. 由于DB2使用CBO作为数据库的优化器,数据库对象的状 ...

  7. struts2文件上传大小限制问题小结

    一:首先看一下程序执行中出现的对应报错信息,如下所示: [WARN ] 2015-03-03 15:31:11 :Unable to parse request org.apache.commons. ...

  8. Andriod项目开发实战(2)——JSON和XML的区别

    详情见: 1.http://www.cnblogs.com/SanMaoSpace/p/3139186.html 2.http://www.cnblogs.com/yank/p/4028266.htm ...

  9. C/C++中几种操作位的方法

    参考How do you set, clear and toggle a single bit in C? c/c++中对二进制位的操作包括设置某位为1.清除某位(置为0).开关某位(toggling ...

  10. LoadRunner性能测试指挥中心Controller 《第四篇》

    一.设计场景 1.设计性能测试场景 Controller有两个视图:设计(Design)视图和运行(Run)视图.启动Controller,在Controller主界面里,我们可以看到这两个视图. 1 ...