SQLAlchemy ORM教程之二：Query_sqlalchemy orm query

教程一共分三部分:

SQLAlchemy ORM教程之一:Create    SQLAlchemy ORM教程之二:Query   SQLAlchemy ORM教程之三:Relationship

在上一篇中我们主要是解决了如何配置ORM系统，建立从类到表的映射的过程，以及如何插入和修改记录。在这个教程中我们主要解决使用的问题。

Query

Session的query函数会返回一个Query对象。query函数可以接受多种参数类型。可以是类，或者是类的instrumented descriptor。下面的这个例子取出了所有的User记录。

>>> for instance in session.query(User).order_by(User.id):
...     print(instance.name, instance.fullname)
ed Ed Jones
wendy Wendy Williams
mary Mary Contrary
fred Fred Flinstone

Query也接受ORM-instrumented descriptors作为参数。当多个参数传入时，返回结果为以同样顺序排列的tuples

>>> for name, fullname in session.query(User.name, User.fullname):
...     print(name, fullname)
ed Ed Jones
wendy Wendy Williams
mary Mary Contrary
fred Fred Flinstone

Query返回的tuples由KeyedTuple这个类提供，其成员除了用下标访问意外，还可以视为实例变量来获取。对应的变量的名称与被查询的类变量名称一样，如下例：

>>> for row in session.query(User, User.name).all():
...    print(row.User, row.name)
<User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='f8s7ccs')> ed
<User(name='wendy', fullname='Wendy Williams', password='foobar')> wendy
<User(name='mary', fullname='Mary Contrary', password='xxg527')> mary
<User(name='fred', fullname='Fred Flinstone', password='blah')> fred

你可以通过label()来制定descriptor对应实例变量的名称

>>> for row in session.query(User.name.label('name_label')).all():
...    print(row.name_label)
ed
wendy
mary
fred

而对于类参数而言，要实现同样的定制需要使用aliased

>>> from sqlalchemy.orm import aliased
>>> user_alias = aliased(User, name='user_alias')
 
SQL>>> for row in session.query(user_alias, user_alias.name).all():
...    print(row.user_alias)
<User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='f8s7ccs')>
<User(name='wendy', fullname='Wendy Williams', password='foobar')>
<User(name='mary', fullname='Mary Contrary', password='xxg527')>
<User(name='fred', fullname='Fred Flinstone', password='blah')>

基本的查询操作除了上面这些之外，还包括OFFSET和LIMIT，这个可以通过Python的array slice来完成。

>>> for u in session.query(User).order_by(User.id)[1:3]:
...    print(u)
<User(name='wendy', fullname='Wendy Williams', password='foobar')>
<User(name='mary', fullname='Mary Contrary', password='xxg527')>

上述过程实际上只涉及了整体取出的操作，而没有进行筛选，筛选常用的函数是filter_by和filter。其中后者比起前者要更灵活一些，你可以在后者的参数中使用python的运算符。

>>> for name, in session.query(User.name).\
...             filter_by(fullname='Ed Jones'):
...    print(name)
ed
>>> for name, in session.query(User.name).\
...             filter(User.fullname=='Ed Jones'):
...    print(name)
ed

注意Query对象是generative的，这意味你可以把他们串接起来调用，如下：

>>> for user in session.query(User).\
...          filter(User.name=='ed').\
...          filter(User.fullname=='Ed Jones'):
...    print(user)
<User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='f8s7ccs')>

串接的filter之间是与的关系。

常用的filter操作符

下面的这些操作符可以应用在filter函数中

• equals:

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

• not equals:

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

• LIKE:

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

• 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%'))
))

• NOT IN:

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

• IS NULL:

query.filter(User.name == None)
 
# alternatively, if pep8/linters are a concern
query.filter(User.name.is_(None))

• IS NOT NULL:

query.filter(User.name != None)
 
# alternatively, if pep8/linters are a concern
query.filter(User.name.isnot(None))

• AND:

# use and_()
from sqlalchemy import and_
query.filter(and_(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones'))
 
# or send multiple expressions to .filter()
query.filter(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones')
 
# or chain multiple filter()/filter_by() calls
query.filter(User.name == 'ed').filter(User.fullname == 'Ed Jones')

• OR:

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

• MATCH:

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

返回列表(List)和单项(Scalar)

很多Query的方法执行了SQL命令并返回了取出的数据库结果。

• all()返回一个列表:

  >>> query = session.query(User).filter(User.name.like('%ed')).order_by(User.id)
  SQL>>> query.all()
  [<User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='f8s7ccs')>,
      <User(name='fred', fullname='Fred Flinstone', password='blah')>]
  

• first()返回至多一个结果，而且以单项形式，而不是只有一个元素的tuple形式返回这个结果.

>>> query.first()
<User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='f8s7ccs')>

• one()返回且仅返回一个查询结果。当结果的数量不足一个或者多于一个时会报错。

>>> user = query.one()
Traceback (most recent call last):
...
MultipleResultsFound: Multiple rows were found for one()

没有查找到结果时：

>>> user = query.filter(User.id == 99).one()
Traceback (most recent call last):
...
NoResultFound: No row was found for one()

• one_or_none()：从名称可以看出，当结果数量为0时返回None， 多于1个时报错

• scalar()和one()类似，但是返回单项而不是tuple

嵌入使用SQL

你可以在Query中通过text()使用SQL语句。例如：

>>> from sqlalchemy import text
>>> for user in session.query(User).\
...             filter(text("id<224")).\
...             order_by(text("id")).all():
...     print(user.name)
ed
wendy
mary
fred

除了上面这种直接将参数写进字符串的方式外，你还可以通过params()方法来传递参数

>>> session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).\
...     params(value=224, name='fred').order_by(User.id).one()
<User(name='fred', fullname='Fred Flinstone', password='blah')>

并且，你可以直接使用完整的SQL语句，但是要注意将表名和列明写正确。

>>> session.query(User).from_statement(
...                     text("SELECT * FROM users where name=:name")).\
...                     params(name='ed').all()
[<User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='f8s7ccs')>]

计数

Query定义了一个很方便的计数函数count()

>>> session.query(User).filter(User.name.like('%ed')).count()
SELECT count(*) AS count_1
FROM (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 LIKE ?) AS anon_1
('%ed',)
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注意上面我们同时列出了实际的SQL指令。在SQLAlchemy中，我们总是将被计数的查询打包成一个子查询，然后对这个子查询进行计数。即便是最简单的SELECT count(*) FROM table，也会如此处理。为了更精细的控制计数过程，我们可以采用func.count()这个函数。

>>> from sqlalchemy import func
SQL>>> session.query(func.count(User.name), User.name).group_by(User.name).all()
SELECT count(users.name) AS count_1, users.name AS users_name
FROM users GROUP BY users.name
()
[(1, u'ed'), (1, u'fred'), (1, u'mary'), (1, u'wendy')]

为了实现最简单的SELECT count(*) FROM table，我们可以如下调用

>>> session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
SELECT count(?) AS count_1
FROM users
('*',)
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如果我们对User的主键进行计数，那么select_from也可以省略。

>>> session.query(func.count(User.id)).scalar()
SELECT count(users.id) AS count_1
FROM users
()
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在下一篇教程里面我们将会介绍SQLAlchemy对于『关系』的处理方式，以及针对关系的更加复杂的查询。