Flask聚合函数(基本聚合函数、分组聚合函数、去重聚合函数))
Flask聚合函数
1.基本聚合函数(sun/count/max/min/avg)
使用聚合函数先导入:from sqlalchemy import func
使用方法:
sun():func.sum
count():func.count
max()
min()
avg()
语法 注意:使用db.session.query()括号内必须要写东西,不能空着,不然都不知道从哪张表中查询数据
from sqlalchemy import func
db.session.query(func.聚合函数(实体类.属性)).all()
代码示例:
@app.route('/08-aggr')
def aggregat_views():
    #查询Users实体中所有人平均年龄
    result = db.session.query(func.avg(Users.age)).all()
    return "聚合函数查询成功"
2.分组聚合查询 group_by
db.session.query(查询列,聚合列) ---query括号内的数据是查询最后展示的数据,列表套元组格式
.filter(条件) #分组前数据筛选 --- where filter括号内放的是查询的条件
.group_by("分组列名") #分组 --- group by group_by括号内放的是根据分组的列名
.having(条件) #分组后筛选 --- having having括号内也是放筛选条件,不过需要在分组之后才能使用
查询Users表中年龄大于18岁的,按照isActive分组,组内人数大于2人的组名和人数查询出来
db.session.query(
Users.isActive,func.count(Users.id))\ #----查询结果显示的数据字段:isActive,Users.id的聚合函数求和
.filter(Users.age>18)\ #筛选出年龄大于18的
.group_by("isActive")\ #根据isActive分组
.having(func.count(Users.id) >= 2) #分组之后再做筛选
分组统计数量 (展示分组的label_name,数量)
dbS.session.query(Label.label_name, func.count(Label.id)).filter(Label.ta == ta).group_by("label_name").limit(50).all()
练习
1.查询Users实体中年龄大于18岁的人的平均年龄
2.查询Users实体中按isActive分组后,每组的人数是多少
3.查询Users实体中按isActive分组后,组内人数大于2人的
4.查询Users标中年龄大于“QTX”的Users信息
#先filter筛选出age大于18的,然后使用func.avg求平均年龄
1.db.session.query(func.avg(Users.age)).filter(Users.age>18).all() #先根据isActive分组,使用func.count算出分组后每组的数量,结果是列表套元组[(isActive,数量)]
2.db.session.query(Users.isActive,func.count(Users.id)).group_by('isActive').all() 3.db.session.query(Users.isActive,func.count(Users.id)).group_by('isActive').having(func.count(Users.id>2)).all()
#子查询
4.db.session.query(Users).filter(Users.age>db.session.query(Users.age).filter(Users.username=="QTX")).all()
3.去重聚合函数 distinct
from sqlalchemy import distinct #去重后的标签名
labels=dbS.session.query(distinct(Label.label_name)).all()
#去重后的标签数量
label_distinct=dbS.session.query(func.count(distinct(Label.label_name))).all()
4.聚合函数的修改和删除
#1.修改小红的isActive的属性为True
#先查询出需要修改的对象,然后修改属性
user=db.session.query(Users).filter_by(username='小红').first()
user.isActive=True #2.删除姓名为小红的数据
user=db.session.query(Users).filter_by(username='小红').first()
db.session.delete(user)
5.基于实体类的查询
1.语法:实体类.query.查询过滤器函数().查询执行函数()
2.示例:
1.查询Users实体中所有的数据
users.query.all()
2.查询Users实体中isActive为True的数据
Users.query.filter_by(isActive=True).all()
Users.query.filter(Users.isActive==True).all()
比较db.session和实体类的查询不同点
#基于实体类查询
post_obj=Post.query.filter(Post.id==1).first() #db.session查询方式
post_test=db.session.query(Post.id,Post.title).filter(Post.id==1).first()
注意:db.session方式查询query中必须要写东西,因为要从query中获取从哪张表中查询
如果查询是多个结果就是列表套元组:[(id1,title1),(id2,title2),....]
db.session.query(模型类) 等价于 模型类.query ,db.session.query的功能更强大,可以进行多表查询
from sqlalchemy import func
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