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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 LIMIT 和 OFFSET 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。