Python ORM框架SQLAlchemy学习笔记之数据查询实例
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。
复制代码 代码如下:
>>> 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。
复制代码 代码如下:
>>> 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：
复制代码 代码如下:
>>> 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)：
复制代码 代码如下:
>>> 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：
复制代码 代码如下:
>>> 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：
复制代码 代码如下:
>>> 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：
复制代码 代码如下:
>>> 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：
复制代码 代码如下:
>>> 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：
复制代码 代码如下:
>>> 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
复制代码 代码如下:
query.filter(User.name == 'ed')
2. 不等
复制代码 代码如下:
query.filter(User.name != 'ed')
3. LIKE
复制代码 代码如下:
query.filter(User.name.like('%ed%'))
4. IN
复制代码 代码如下:
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
复制代码 代码如下:
query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
6. IS NULL
复制代码 代码如下:
filter(User.name == None)
7. IS NOT NULL
复制代码 代码如下:
filter(User.name != None)
8. AND
复制代码 代码如下:
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
复制代码 代码如下:
from sqlalchemy import or_
filter(or_(User.name == 'ed', User.name == 'wendy'))
10. 匹配
复制代码 代码如下:
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
