Python数据库ORM SQLAlchemy 0.7学习笔记(5) 查询

!本文可能 超过1年没有更新,今后内容也许不会被维护或者支持,部分内容可能具有时效性,涉及技术细节或者软件使用方面,本人不保证相应的兼容和可操作性。

前期我们做了充足的准备工作,现在该是关键内容之一查询了,当然前面的文章中或多或少的穿插了些有关查询的东西,比如一个查询(Query)对象就是通过Session会话的query()方法获取的,需要注意的是这个方法的参数数目是可变的,也就是说我们可以传入任意多的参数数目,参数的类型可以是任意的类组合或者是类的名称,接下来我们的例子就说明了这一点,我们让Query对象加载了User实例。

>>> 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

当然通过这个例子我们得到Query对象返回的是一组可迭代的User实例表,然后我们通过for in语句访问,比如说这里可以依次输出“用户名”instance.name和“用户全名”instance.fullname。大家可能还注意到后面有个.order_by(User.id),这个和SQL语句一样的,指示结果集按User.id所映射的表列进行排序。

假设我们仅仅只需要“用户名”和“用户全名”,对于对象实例的其他属性不感兴趣的话,也可以直接查询它们(类的属性名称),当然这里的前提是这个类必须是ORM映射的,无论何时,任意数目的类实体或者基于列的实体均可以作为query()方法的参数,当然最终Query对象会返回元组类型。

>>> 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

返回的元组类型也可以被看作是普通的Python对象,属性名称归属性名称,类型名称归类型名称,比如下面的例子:

>>> 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

当然你也可以搞点个性化,比如通过label()方法改变单独的列表达式名称,当然这个方法只有在映射到实体表的列元素对象(ColumnElement-derived)中存在(比如 User.name):

>>> 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

之前我们看到查询对象实例必须用到实体类的全名(User),假设我们要多次使用这个实体类名作为查询对象(比如表连接操作)query()的参数,则我们可以给它取个“别名”,然后就可以通过别名来传入参数:

>>> 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')>

学过MySQL等这类数据库的同学可能知道LIMITOFFSET这两个SQL操作,这个能够很方便的帮助我们控制记录的数目和位置,常常被用于数据分页操作,当然这类操作SQLAlchemy的Query对象已经帮我们想好了,而且很简单的可以通过Python数组分片来实现,这个操作常常和ORDER BY一起使用:

>>> 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')>

假如我们需要筛选过滤特定结果,则可以使用filter_by()方法,这个方法使用关键词参数:

>>> 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()同样能达到目的,不过需要注意的是其使用了更加灵活的类似SQL语句的表达式结构,这意味着你可以在其内部使用Python自身的操作符,比如比较操作:

>>> 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

注意这里的User.fullname=='Ed Jones',比较操作与Ed Jones相等的才筛选。

当然强大的Query对象有个很有用的特性,那就是它是可以串联的,意味着Query对象的每一步操作将会返回一个Query对象,你可以将相同的方法串联到一起形成表达式结构,假如说我们要查询用户名为”ed”并且全名为”Ed Jones”的用户,你可以直接串联调用filter()两次,表示SQL语句里的AND连接:

>>> 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')>

下面列举一些使用filter()常见的筛选过滤操作:

1. 相等

query.filter(User.name == 'ed')

2. 不等

query.filter(User.name != 'ed')

3. LIKE

query.filter(User.name.like('%ed%'))

4. IN

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

query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))

6. IS NULL

filter(User.name == None)

7. IS NOT NULL

filter(User.name != None)

8. AND

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

from sqlalchemy import or_
filter(or_(User.name == 'ed', User.name == 'wendy'))

10. 匹配

query.filter(User.name.match('wendy'))

match()参数内容由数据库后台指定。(注:原文是“The contents of the match parameter are database backend specific.”,不太明白这个操作的意思)

好了,今天就介绍这么多,基本上都是蹩脚的翻译,希望对大家能够帮助。

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