sqlAlchemy语法增删改查 -云博客

sqlAlchemy语法增删改查

# 数据库 2024-05-05 07:02 0 24 来源：云博客

User这个类创建的表　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　User1这个类创建的表

基本查询结果

# 1 查看sql原生语句rs =session.query(User).filter(User.username==‘budong‘)print(rs)

# 2 query(module) .all()rs =session.query(User).filter(User.username==‘budong‘).all() # .all listprint(rs, type(rs[0])) # 索引取值 当query(module) 类型为User类的实例对象print(rs[0].username,rs[0].id) # rs[0]这个实例对象通过.username,.id取得值

# 3 hasattr() getattr()# 没有这条数据则会报错超出索引 先判断是否存在hasattr() ,再取值getattr()数据不存在报错print(hasattr(rs[0], ‘username‘)) # 判断是否有这个username属性 返回值True Falseif hasattr(rs[0], ‘username‘): print(getattr(rs[0],‘username‘)) # 安全取值 print(rs[0].username) >>> True>>> budong>>> budong

# 4 .first() [0]rs =session.query(User).filter(User.username==‘budong‘).first() # 返回一条数据，无则返回noners1 =session.query(User).filter(User.username==‘budong‘)[0] # 取第一条数据无则报错print(rs, rs1,sep=‘\n‘)print(rs.id, rs1.username) # 取出值if rs != None: print(rs)
>>> <User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)> 
　　 <User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>>>> 1 budong>>> <User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>

# 5 query(module的属性)rs =session.query(User.id).filter(User.username==‘tj‘).all() # all返回listprint(rs) # listprint(rs[0]) # 当query(module的属性) 返回结果为元祖print(rs[0][0])>>> [(2,)]>>> (2,)>>> 2

# 6 条件查询# filter_by(直接跟module的属性,以字典形式传参) 并且只能判断 =rs = session.query(User).filter_by(username=‘budong‘).all()print(rs)# filter(module.属性) 能判断 == != >= 常用rs = session.query(User).filter(User.username==‘budong‘).all()print(rs)>>> [<User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>, <User(id=5,username=budong,password=qweq,createtime=2018-03-08 05:10:38)>]>>> [<User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>, <User(id=5,username=budong,password=qweq,createtime=2018-03-08 05:10:38)>]

模糊查询

# 7 模糊查询 # like_ notlikers = session.query(User).filter(User.username.like(‘%don%‘)).all()print(rs)rs = session.query(User).filter(User.username.notlike(‘%don%‘)).all() # 相反print(rs)
>>> [<User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>, <User(id=5,username=budong,password=qweq,createtime=2018-03-08 05:10:38)>]>>> [<User(id=2,username=tj,password=123qwe1,createtime=2018-03-07 16:54:09)>, <User(id=3,username=tj1,password=123qwe2,createtime=2018-03-07 16:58:09)>, 
　　 <User(id=4,username=tj2,password=123qwe3,createtime=2018-03-07 16:07:09)>]

# 8 in_ notin 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　满足一个条件即可
rs = session.query(User).filter(User.username.in_([‘budong‘,‘tj‘])).all()print(rs)rs = session.query(User).filter(User.username.notin_([‘budong‘,‘tj‘])).all() # 相反print(rs)>>> [<User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>, <User(id=2,username=tj,password=123qwe1,createtime=2018-03-07 16:54:09)>, 
　　 <User(id=5,username=budong,password=qweq,createtime=2018-03-08 05:10:38)>]>>> [<User(id=3,username=tj1,password=123qwe2,createtime=2018-03-07 16:58:09)>, <User(id=4,username=tj2,password=123qwe3,createtime=2018-03-07 16:07:09)>]

# 9 is_ isnot is 用来判断是否为空 是空则取值

rs = session.query(User.username).filter(User.username.is_(None)).all()print(rs)rs = session.query(User.username).filter(User.username.isnot(None)).all() # 相反print(rs)>>> []>>> [(‘budong‘,), (‘tj‘,), (‘tj1‘,), (‘tj2‘,), (‘budong‘,)]

# 10 limit 限制数据条数rs =session.query(User).filter(User.username==‘budong‘).all()print(rs)rs =session.query(User).filter(User.username==‘budong‘).limit(1).all()print(rs)>>> [<User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>, <User(id=5,username=budong,password=qweq,createtime=2018-03-08 05:10:38)>]>>> [<User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>]

# 11 offset(n) 不取前n条数据 称为 偏移量:偏移n条数据rs = session.query(User).filter(User.username==‘budong‘).offset(1).all()print(rs)>>> [<User(id=5,username=budong,password=qweq,createtime=2018-03-08 05:10:38)>]

# 12 slice 切片 左闭右开rs = session.query(User).filter(User.username==‘budong‘).slice(0,1).all()print(rs)>>> [<User(id=1,username=budong,password=qwe123,createtime=2018-03-07 16:57:09)>]

# 13 one 只有一条数据则取值 反之 报错# rs = session.query(User).filter(User.username==‘budong‘).one() # 满足条件的超过1条，报错rs = session.query(User).filter(User.username==‘tj‘).one()print(rs)>>> <User(id=2,username=tj,password=123qwe1,createtime=2018-03-07 16:54:09)>

# 14 order_by(*args) 排序(按asc) # 升序rs = session.query(User.id).filter(User.username==‘budong‘).order_by(User.id).all()print(rs) # 降序 需导入降序descfrom sqlalchemy import descrs = session.query(User.id).filter(User.username==‘budong‘).order_by(desc(User.id)).all()print(rs)>>> [(1,), (5,)]>>> [(5,), (1,)]

# 15 group_byfrom sqlalchemy import func,extract # 按query的属性 进行分组 再统计该属性的所有值出现的次数rs = session.query(User.username,func.count(User.id)).group_by(desc(User.username)).all()print(rs)>>> [(‘tj2‘, 1), (‘tj1‘, 1), (‘tj‘, 1), (‘budong‘, 2)]

# 16 group_by + having(判断条件 常跟func的count sum avg 等使用) 先分组在执行havingrs = session.query(User.username,func.count(User.id)).group_by(desc(User.username)). having(func.count(User.id)>1).all()print(rs)rs = session.query(User.username,func.max(User.id)).group_by(User.username).all()print(rs) # 通过username分组 多条数据的取id最大的那条rs = session.query(User.username,func.min(User.id)).group_by(User.username).all()print(rs) # 通过username分组 多条数据的取id最小的那条>>> [(‘budong‘, 2)]>>> [(‘budong‘, 5), (‘tj‘, 2), (‘tj1‘, 3), (‘tj2‘, 4)]>>> [(‘budong‘, 1), (‘tj‘, 2), (‘tj1‘, 3), (‘tj2‘, 4)]

# 17 extract 能获取某部分时间(year,month,day,hour,minute,second) 进行分组及统计rs = session.query(extract(‘minute‘,User.creatime).label(‘minute‘),func.count(‘minute‘)). group_by(‘minute‘).all() # label 取别名print(rs)>>> [(7, 1), (10, 1), (54, 1), (57, 1), (58, 1)]

# 18 or_ 或者 满足其中一个条件即可 类似in_ notinrs = session.query(User.username).filter(or_(User.password==‘qwe123‘,User.id>2)).all()print(rs)>>> [(‘budong‘,), (‘tj1‘,), (‘tj2‘,), (‘budong‘,)]

User这个类创建的表　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　User1这个类创建的表

# 19 多表查询 # mysql中的 内链接cross join 内链接inner join 两者没区别, 内链接的结果会产生笛卡儿积 table1（的每条数据） X table2（的所有数据）rs = session.query(User.username,User1.name).filter(User.id==User1.id).all() # 通过,直接query两张表= select * from table1,table2 属于内链接cross joinprint(rs)rs = session.query(User.username,User1.name).join(User1,User.id==User1.id).all() # join =内链接inner joinprint(rs)# mysql中的 外链接left join 和 外链接left outer join也没区别# 外链接outerjoin = left outer join -- sqlalchemy 没有right outer joinrs = session.query(User.username,User1.name).outerjoin(User1,User.id==User1.id).all()print(rs)we# 已左表为准  两个表的数据并排显示，左表有多少条数据则显示多少，右边有多余的数据则不取，少于的数据则显示为Ｎｏｎｅ数据链接到左表rs = session.query(User1.name,User.username).outerjoin(User,User.id==User1.id).all() #与上面相比交换表的位置print(rs)>>> [(‘budong‘, ‘D‘), (‘tj‘, ‘A‘), (‘tj1‘, ‘B‘), (‘tj2‘, ‘C‘)]>>> [(‘budong‘, ‘D‘), (‘tj‘, ‘A‘), (‘tj1‘, ‘B‘), (‘tj2‘, ‘C‘)]>>> [(‘budong‘, ‘D‘), (‘tj‘, ‘A‘), (‘tj1‘, ‘B‘), (‘tj2‘, ‘C‘), (‘budong‘, None)]>>> [(‘D‘, ‘budong‘), (‘A‘, ‘tj‘), (‘B‘, ‘tj1‘), (‘C‘, ‘tj2‘)]

# 20 联合查询　两个表并排显示rs1 = session.query(User1.name)rs2 = session.query(User.username)print(rs1.union(rs2).all()) # union 去重　print(rs1.union_all(rs2).all()) # 显示所有包括重复的数据 ‘budong‘为重复的数据>>> [(‘D‘,), (‘A‘,), (‘B‘,), (‘C‘,), (‘budong‘,), (‘tj‘,), (‘tj1‘,), (‘tj2‘,)]>>> [(‘D‘,), (‘A‘,), (‘B‘,), (‘C‘,), (‘budong‘,), (‘tj‘,), (‘tj1‘,), (‘tj2‘,), (‘budong‘,)]

# 21 子表查询 cross join 产生笛卡儿积
# 原生sql是 select * from table1,table2; table2是这儿的子表# 声明子表subquery() 子表可以是多个表取出的数据 所以比直接使用 cross join or inner join 能查更多表的相关数据sql = session.query(User1.name).subquery()# 父表的每一条数据都匹配子表的所有数据print(session.query(User.username,sql.c.name).all()) # 固定写法 申明子表的sql.c.属性>>> [(‘budong‘, ‘D‘), (‘tj‘, ‘D‘), (‘tj1‘, ‘D‘), (‘tj2‘, ‘D‘), (‘budong‘, ‘D‘), (‘budong‘, ‘A‘), (‘tj‘, ‘A‘), (‘tj1‘, ‘A‘), (‘tj2‘, ‘A‘), (‘budong‘, ‘A‘), 
　　 (‘budong‘, ‘B‘), (‘tj‘, ‘B‘), (‘tj1‘, ‘B‘), (‘tj2‘, ‘B‘), (‘budong‘, ‘B‘), (‘budong‘, ‘C‘), (‘tj‘, ‘C‘), (‘tj1‘, ‘C‘), (‘tj2‘, ‘C‘), (‘budong‘, ‘C‘)]

原生sql语句查询

# 原生SQL查询sql_1=‘select username from `user`‘row = session.execute(sql_1) # row =5条数据　　row是一个对象 可以 for in 取值 dir(对象)print(row.fetchone()) # 取出第一条数据 row -1 =4print(row.fetchmany(2)) # 去出两条数据 row -2 =2print(row.fetchall()) # 取出所有的数据 row =0>>> (‘budong‘,)>>> [(‘tj‘,), (‘tj1‘,)]>>> [(‘tj2‘,), (‘budong‘,)]

　　sql是字符串可以用到字符串拼接

sql = ‘‘‘ select * from user where id<%s;‘‘‘ %(3)row = session.execute(sql)for i in row: print(i) # 元祖>>> (1, ‘budong‘, ‘qwe123‘, datetime.datetime(2018, 3, 7, 16, 57, 9))>>> (2, ‘tj‘, ‘123qwe1‘, datetime.datetime(2018, 3, 7, 16, 54, 9))