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靈活使用 SQLAlchemy 中的 ORM 查詢

2020-09-21 08:56:42 後端開發

之前做查詢一直覺得直接拼 SQL 比較方便，用了 SQLAlchemy 的 ORM 查詢之后，發現也還可以，還提高了可讀性，

這篇文章主要說說 SQLAlchemy 常用的 ORM 查詢方式，偏實踐，看了之后，對付開發中的查詢需求，我覺得可以滿足不少，

為方便說明，假設有如下資料

圖書表 books

+----+--------+--------------------------+-------+
| id | cat_id | name                     | price |
+----+--------+--------------------------+-------+
|  1 |      1 | 生死疲勞                 | 40.40 |
|  2 |      1 | 皮囊                     | 31.80 |
|  3 |      2 | 半小時漫畫中國史         | 33.60 |
|  4 |      2 | 耶路撒冷三千年           | 55.60 |
|  5 |      2 | 國家寶藏                 | 52.80 |
|  6 |      3 | 時間簡史                 | 31.10 |
|  7 |      3 | 宇宙簡史                 | 22.10 |
|  8 |      3 | 自然史                   | 26.10 |
|  9 |      3 | 人類簡史                 | 40.80 |
| 10 |      3 | 萬物簡史                 | 33.20 |
+----+--------+--------------------------+-------+

分類表 categories

+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 文學         |
|  2 | 人文社科     |
|  3 | 科技         |
+----+--------------+

ORM 物件定義如下

注意：本文 Python 代碼在以下環境測驗通過

  • Python 3.6.0
  • PyMySQL 0.8.1
  • SQLAlchemy 1.2.8
# coding=utf-8

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Numeric
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password'
                       '@127.0.0.1:3306/db_name?charset=utf8')
Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()


def to_dict(self):
    return {c.name: getattr(self, c.name, None)
            for c in self.__table__.columns}
Base.to_dict = to_dict


class Book(Base):
    __tablename__ = 'books'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    cat_id = Column(Integer)
    name = Column('name', String(120))
    price = Column('price', Numeric)


class Category(Base):
    __tablename__ = 'categories'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column('name', String(30))

好了，下面進入正題，

1 根據主鍵獲取記錄

當我們獲取圖書的詳情時，很容易用到，

book_id = 1
book = session.query(Book).get(book_id)
print(book and book.to_dict())

直接 get(primary_key) 就得到結果

{'id': 1, 'cat_id': 1, 'name': '生死疲勞',
 'price': Decimal('40.40')}

當然，這樣也可以

book_id = 1
book = session.query(Book) \
    .filter(Book.id == book_id) \
    .first()
print(book and book.to_dict())

不過，還是前一種方式簡潔一些，

2 AND 查詢

我們最常用到的就是這種查詢，比如我要獲取 cat_id 為 1 且價格大于 35 的書

books = session.query(Book) \
    .filter(Book.cat_id == 1,
            Book.price > 35) \
    .all()
print([v.to_dict() for v in books])

執行后，得到結果

[{'id': 1, 'cat_id': 1, 'name': '生死疲勞',
  'price': Decimal('40.40')}]

filter() 里面的條件默認是使用 AND 進行連接，畢竟這最常用嘛，所以說，換成這樣用也是沒有問題的

from sqlalchemy import and_
books = session.query(Book) \
    .filter(and_(Book.cat_id == 1,
                 Book.price > 35)) \
    .all()
print([v.to_dict() for v in books])

不過，通常來說，如果條件全是用 AND 連接的話，沒必要顯式的去用 and_，

如果條件都是等值比較的話，可以使用 filter_by() 方法，傳入的是關鍵字引數，

查詢 cat_id 等于 1 且價格等于 31.8 的圖書，可以這樣

books = session.query(Book) \
    .filter_by(cat_id=1, price=31.8) \
    .all()
print([v.to_dict() for v in books])

結果

[{'id': 2, 'cat_id': 1, 'name': '皮囊',
  'price': Decimal('31.80')}]

這種方式相對于 filter() 來說，書寫要簡潔一些，不過條件都限制在了等值比較，

不同情況選擇合適的就好，

3 常用方法

除了上面使用的 get()、first()、all() 外，還有下面的一些方法比較常用，

  • one() 只獲取一條記錄，如果找不到記錄或者找到多條都會報錯
# 找不到記錄會拋如下錯誤
# sqlalchemy.orm.exc.NoResultFound: No row was found for one()
book = session \
    .query(Book).filter(Book.id > 10) \
    .one()
print(book and book.to_dict())

# 找到多條記錄會拋如下錯誤
# sqlalchemy.orm.exc.MultipleResultsFound: Multiple rows were found for one()
book = session \
    .query(Book).filter(Book.id < 10) \
    .one()
print(book and book.to_dict())

# 正常，得到如下結果
# {'id': 10, 'cat_id': 3, 'name': '萬物簡史',
#  'price': Decimal('33.20')}
book = session \
    .query(Book).filter(Book.id == 10) \
    .one()
print(book and book.to_dict())
  • count() 回傳記錄條數
count = session \
    .query(Book) \
    .filter(Book.cat_id == 3) \
    .count()
print(count)

結果

5
  • limit() 限制回傳的記錄條數
books = session \
    .query(Book) \
    .filter(Book.cat_id == 3) \
    .limit(3) \
    .all()
print([v.to_dict() for v in books])

結果

[{'id': 6, 'cat_id': 3, 'name': '時間簡史',
  'price': Decimal('31.10')},
 {'id': 7, 'cat_id': 3, 'name': '宇宙簡史',
  'price': Decimal('22.10')},
 {'id': 8, 'cat_id': 3, 'name': '自然史',
  'price': Decimal('26.10')}]
  • distinct() 與 SQL 的 distinct 陳述句行為一致
books = session \
    .query(Book.cat_id) \
    .distinct(Book.cat_id) \
    .all()
print([dict(zip(v.keys(), v)) for v in books])

結果

[{'cat_id': 1}, {'cat_id': 2},
 {'cat_id': 3}]
  • order_by() 將記錄按照某個欄位進行排序
# 圖書按 ID 降序排列
# 如果要升序排列，去掉 .desc() 即可
books = session \
    .query(Book.id, Book.name) \
    .filter(Book.id > 8) \
    .order_by(Book.id.desc()) \
    .all()
print([dict(zip(v.keys(), v)) for v in books])

結果

[{'id': 10, 'name': '萬物簡史'},
 {'id': 9, 'name': '人類簡史'}]
  • scalar() 回傳呼叫 one() 后得到的結果的第一列值
book_name = session \
    .query(Book.name) \
    .filter(Book.id == 10)\
    .scalar()
print(book_name)

結果

萬物簡史
  • exist() 查看記錄是否存在
# 查看 ID 大于 10 的圖書是否存在
from sqlalchemy.sql import exists
is_exist = session \
    .query(exists().where(Book.id > 10)) \
    .scalar()
print(is_exist)

結果

False

4 OR 查詢

通過 OR 連接條件的情況也多，比如我要獲取 cat_id 等于 1 或者價格大于 35 的書

from sqlalchemy import or_
books = session.query(Book) \
    .filter(or_(Book.cat_id == 1,
                Book.price > 35)) \
    .all()
print([v.to_dict() for v in books])

執行，得到結果

[{'id': 1, 'cat_id': 1, 'name': '生死疲勞',
  'price': Decimal('40.40')},
 {'id': 2, 'cat_id': 1, 'name': '皮囊',
  'price': Decimal('31.80')},
 {'id': 4, 'cat_id': 2, 'name': '耶路撒冷三千年',
  'price': Decimal('55.60')},
 {'id': 5, 'cat_id': 2, 'name': '國家寶藏',
  'price': Decimal('52.80')},
 {'id': 9, 'cat_id': 3, 'name': '人類簡史',
  'price': Decimal('40.80')}]

使用方式和 AND 查詢類似，從 sqlalchemy 引入 or_，然后將條件放入就 OK 了，

5 AND 和 OR 并存的查詢

現實情況下，我們很容易碰到 AND 和 OR 并存的查詢，比如，我現在要查詢價格大于 55 或者小于 25，同時 cat_id 不等于 1 的圖書

from sqlalchemy import or_
books = session.query(Book) \
    .filter(or_(Book.price > 55,
                Book.price < 25),
            Book.cat_id != 1) \
    .all()
print([v.to_dict() for v in books])

結果

[{'id': 4, 'cat_id': 2, 'name': '耶路撒冷三千年',
  'price': Decimal('55.60')},
 {'id': 7, 'cat_id': 3, 'name': '宇宙簡史',
  'price': Decimal('22.10')}]

又如，查詢圖書的數量，圖書滿足兩個要求中的一個即可：一是 cat_id 大于 5；二是 cat_id 小于 2 且價格大于 40，可以這樣

from sqlalchemy import or_, and_
count = session.query(Book) \
    .filter(or_(Book.cat_id > 5,
                and_(Book.cat_id < 2,
                     Book.price > 40))) \
    .count()
print(count)

結果

1

6 巧用串列或者字典的解包給查詢方法傳參

開發中，我們經常會碰到根據傳入的引數構造查詢條件進行查詢，比如

  • 如果接收到非 0 的 cat_id，需要限制 cat_id 等于 0
  • 如果接收到非 0 的 price，需要限制 price 等于傳入的 price
  • 如果接收到非 0 的 min_price，需要限制 price 大于等于 min_price
  • 如果接收到非 0 的 max_price，需要限制 price 小于等于 max_price

我們就可以撰寫類似的代碼

# 請求引數，這里只是占位，實際由用戶提交的請求決定
params = {'cat_id': 1}

conditions = []
if params.get('cat_id', 0):
    conditions.append(Book.cat_id == params['cat_id'])
if params.get('price', 0):
    conditions.append(Book.price == params['price'])
if params.get('min_price', 0):
    conditions.append(Book.price >= params['min_price'])
if params.get('max_price', 0):
    conditions.append(Book.price <= params['max_price'])
books = session.query(Book).filter(*conditions).all()

print([v.to_dict() for v in books])

結果

[{'id': 1, 'cat_id': 1, 'name': '生死疲勞',
  'price': Decimal('40.40')},
 {'id': 2, 'cat_id': 1, 'name': '皮囊',
  'price': Decimal('31.80')}]

OR 查詢類似，將串列解包傳給 or_() 即可，

如果需求更復雜，AND 和 OR 都可能出現，這個時候根據情況多建幾個串列實作，這里只向大家說明大致的思路，就不舉具體的例子了，

當然，如果都是等值查詢的話，比如只有這兩種情況

  • 如果接收到非 0 的 cat_id，需要限制 cat_id 等于 0
  • 如果接收到非 0 的 price，需要限制 price 等于傳入的 price

可以使用字典的解包給 filter_by() 傳參

# 請求引數，這里只是占位，實際由用戶提交的請求決定
params = {'price': 31.1}

condition_dict = {}
if params.get('cat_id', 0):
    condition_dict['cat_id'] = params['cat_id']
if params.get('price', 0):
    condition_dict['price'] = params['price']
books = session.query(Book) \
    .filter_by(**condition_dict) \
    .all()

print([v.to_dict() for v in books])

結果

[{'id': 6, 'cat_id': 3, 'name': '時間簡史',
  'price': Decimal('31.10')}]

7 其它常用運算子

除了上面看到的 ==、>、>=、<、<=、!= 之外，還有幾個比較常用

  • IN
# 查詢 ID 在 1、3、5 中的記錄
books = session.query(Book) \
        .filter(Book.id.in_([1, 3, 5])) \
        .all()
  • INSTR()
# 查詢名稱包含「時間簡史」的圖書
books = session.query(Book) \
    .filter(Book.name.contains('時間簡史')) \
    .all()
  • FIN_IN_SET()
# 查詢名稱包含「時間簡史」的圖書
# 這里顯然應該用 INSTR() 的用法
# FIND_IN_SET() 一般用于逗號分隔的 ID 串查找
# 這里使用 FIND_IN_SET()，旨在說明用法

from sqlalchemy import func
books = session.query(Book) \
    .filter(func.find_in_set('時間簡史', Book.name)) \
    .all()
  • LIKE
# 查詢名稱以「簡史」結尾的圖書
books = session.query(Book) \
        .filter(Book.name.like('%簡史')) \
        .all()
  • NOT

上面的 IN、INSTR、FIN_IN_SET、LIKE 都可以使用 ~ 符號取反，比如

# 查詢 ID 不在 1 到 9 之間的記錄
books = session.query(Book) \
    .filter(~Book.id.in_(range(1, 10))) \
    .all()

8 查詢指定列

查詢名稱包含「簡史」的圖書的 ID 和名稱，如下

books = session.query(Book.id, Book.name) \
    .filter(Book.name.contains('簡史')) \
    .all()
print([dict(zip(v.keys(), v)) for v in books])

結果

[{'id': 6, 'name': '時間簡史'},
 {'id': 7, 'name': '宇宙簡史'},
 {'id': 9, 'name': '人類簡史'},
 {'id': 10, 'name': '萬物簡史'}]

9 內連接、外連接

9.1 內連接

獲取分類為「科技」，且價格大于 40 的圖書

# 如果 ORM 物件中定義有外鍵關系
# 那么 join() 中可以不指定關聯關系
# 否則，必須要	
books = session \
    .query(Book.id,
           Book.name.label('book_name'),
           Category.name.label('cat_name')) \
    .join(Category, Book.cat_id == Category.id) \
    .filter(Category.name == '科技',
            Book.price > 40) \
    .all()
print([dict(zip(v.keys(), v)) for v in books])

結果

[{'id': 9, 'book_name': '人類簡史',
  'cat_name': '科技'}]

統計各個分類的圖書的數量

from sqlalchemy import func
books = session \
    .query(Category.name.label('cat_name'),
           func.count(Book.id).label('book_num')) \
    .join(Book, Category.id == Book.cat_id) \
    .group_by(Category.id) \
    .all()
print([dict(zip(v.keys(), v)) for v in books])

結果

[{'cat_name': '文學', 'book_num': 2},
 {'cat_name': '人文社科', 'book_num': 3},
 {'cat_name': '科技', 'book_num': 5}]

9.2 外連接

為方便說明，我們僅在這一小節中向 books 表中加入如下資料

+----+--------+-----------------+-------+
| id | cat_id | name            | price |
+----+--------+-----------------+-------+
| 11 |      5 | 人性的弱點      | 54.40 |
+----+--------+-----------------+-------+

查看 ID 大于等于 9 的圖書的分類資訊

# outerjoin 默認是左連接
# 如果 ORM 物件中定義有外鍵關系
# 那么 outerjoin() 中可以不指定關聯關系
# 否則，必須要
books = session \
    .query(Book.id.label('book_id'),
           Book.name.label('book_name'),
           Category.id.label('cat_id'),
           Category.name.label('cat_name')) \
    .outerjoin(Category, Book.cat_id == Category.id) \
    .filter(Book.id >= 9) \
    .all()
print([dict(zip(v.keys(), v)) for v in books])

結果

[{'book_id': 9, 'book_name': '人類簡史',
  'cat_id': 3, 'cat_name': '科技'},
 {'book_id': 10, 'book_name': '萬物簡史',
  'cat_id': 3, 'cat_name': '科技'},
 {'book_id': 11, 'book_name': '人性的弱點',
  'cat_id': None, 'cat_name': None}]

注意最后一條記錄，

10 列印 SQL

當碰到復雜的查詢，比如有 AND、有 OR、還有連接查詢時，有時可能得不到預期的結果，這時我們可以打出最終的 SQL 幫助我們來查找錯誤，

以上一節的外連接為例說下怎么列印最終 SQL

q = session \
    .query(Book.id.label('book_id'),
           Book.name.label('book_name'),
           Category.id.label('cat_id'),
           Category.name.label('cat_name')) \
    .outerjoin(Category, Book.cat_id == Category.id) \
    .filter(Book.id >= 9)

raw_sql = q.statement \
    .compile(compile_kwargs={"literal_binds": True})
print(raw_sql)

其中，q 為 sqlalchemy.orm.query.Query 類的物件，

結果

SELECT books.id AS book_id, books.name AS book_name, categories.id AS cat_id, categories.name AS cat_name 
FROM books LEFT OUTER JOIN categories ON books.cat_id = categories.id 
WHERE books.id >= 9

至此，SQLAlchemy ORM 常用的一些查詢方法和技巧已介紹完畢，希望能幫助到有需要的朋友，

原文鏈接：http://www.kevinbai.com/articles/30.html

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轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/95727.html

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    眾所周知，C ++的學習曲線陡峭，但是花時間學習這種語言將為您的職業帶來奇跡，并使您與其他開發人員區分開。您會更輕松地學習新語言，形成真正的解決問題的技能，并在編程的基礎上打下堅實的基礎。 C ++將幫助您養成良好的編程習慣（即清晰一致的編碼風格，在撰寫代碼時注釋代碼，并限制類內部的可見性），并且由 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:41 more
最新发布
  • Rust中的智能指標:Box<T> Rc<T> Arc<T> Cell<T> RefCell<T> Weak

    Rust中的智能指標是什么 智能指標（smart pointers）是一類資料結構，是擁有資料所有權和額外功能的指標。是指標的進一步發展 指標（pointer）是一個包含記憶體地址的變數的通用概念。這個地址參考，或 ” 指向”（points at）一些其 他資料 。參考以 & 符號為標志并借用了他們所 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:10 more
  • Java的值傳遞和參考傳遞

    值傳遞不會改變本身，參考傳遞（如果傳遞的值需要實體化到堆里）如果發生修改了會改變本身。 1.基本資料型別都是值傳遞 package com.example.basic; public class Test { public static void main(String[] args) { int ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:04 more
  • [2]SpinalHDL教程——Scala簡單入門

    第一個 Scala 程式 shell里面輸入 $ scala scala> 1 + 1 res0: Int = 2 scala> println("Hello World!") Hello World! 檔案形式 object HelloWorld { /* 這是我的第一個 Scala 程式 * 以 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:58 more
  • 理解函式指標和回呼函式

    理解 函式指標 指向函式的指標。比如： 理解函式指標的偽代碼 void (*p)(int type, char *data); // 定義一個函式指標p void func(int type, char *data); // 宣告一個函式func p = func; // 將指標p指向函式func ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:52 more
  • Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式

    本文首發于公眾號：Hunter后端 原文鏈接：Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式 日期函式主要介紹兩個大類，Extract() 和 Trunc() Extract() 函式作用是提取日期，比如我們可以提取一個日期欄位的年份，月份，日等資料 Trunc() 的作用則是截取，比如 2022-0 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:45 more
  • 一天吃透JVM面試八股文

    什么是JVM？ JVM，全稱Java Virtual Machine（Java虛擬機），是通過在實際的計算機上仿真模擬各種計算機功能來實作的。由一套位元組碼指令集、一組暫存器、一個堆疊、一個垃圾回收堆和一個存盤方法域等組成。JVM屏蔽了與作業系統平臺相關的資訊，使得Java程式只需要生成在Java虛擬機 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:31 more
  • 使用Java接入小程式訂閱訊息！

    更新完微信服務號的模板訊息之后，我又趕緊把微信小程式的訂閱訊息給實作了！之前我一直以為微信小程式也是要企業才能申請，沒想到小程式個人就能申請。 訊息推送平臺🔥推送下發【郵件】【短信】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別。 https://gitee.com/zhongfuch ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:59 more
  • java -- 緩沖流、轉換流、序列化流

    緩沖流 緩沖流, 也叫高效流, 按照資料型別分類： 位元組緩沖流：BufferedInputStream，BufferedOutputStream 字符緩沖流：BufferedReader，BufferedWriter 緩沖流的基本原理，是在創建流物件時，會創建一個內置的默認大小的緩沖區陣列，通過緩沖 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:49 more
  • Java-SpringBoot-Range請求頭設定實作視頻分段傳輸

    老實說，人太懶了，現在基本都不喜歡寫筆記了，但是網上有關Range請求頭的文章都太水了 下面是抄的一段StackOverflow的代碼...自己大修改過的，寫的注釋挺全的，應該直接看得懂，就不解釋了 寫的不好...只是希望能給視頻網站開發的新手一點點幫助吧. 業務場景：視頻分段傳輸、視頻多段傳輸（理 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:42 more
  • Windows 10開發教程_編程入門自學教程_菜鳥教程-免費教程分享

    教程簡介 Windows 10開發入門教程 - 從簡單的步驟了解Windows 10開發，從基本到高級概念，包括簡介，UWP，第一個應用程式，商店，XAML控制元件，資料系結，XAML性能，自適應設計，自適應UI，自適應代碼，檔案管理，SQLite資料庫，應用程式到應用程式通信，應用程式本地化，應用程式 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:35 more

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