之前写过一篇博客介绍过sqlalchemy的基本用法，本篇博客主要介绍除增删改查以外SQLAlchemy对数据库表的操作，主要内容有单表操作、一对多操作、多对多操作。

一、单表操作

单表操作的增删改查在上篇博客中已经详细介绍过，这里不再详细介绍，今天主要对数据库查询在详细介绍一下，下面我们先创建表并插入数据。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
  
from sqlalchemy import and_, or_
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/mydata", max_overflow=5)
  
Base = declarative_base()
  
class Group(Base):
    __tablename__='group'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    caption = Column(String(32))
  
class User(Base):
    __tablename__='user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    username = Column(String(32))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.nid'))
    group = relationship("Group",backref='uuu')  #跟Group表建立关系，方便查询,常和ForeignKey在一起使用
  
def init_table():
    """
    创建表，调用Base类的子类
    :return:
    """
    Base.metadata.create_all(engine)
  
def drop_table():
    Base.metadata.drop_all(engine)
  
init_table()
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
  
# 单表操作：
session.add(Group(caption='dba'))   #往组里添加数据
session.add(Group(caption='dddd'))
session.commit()
  
session.add_all([
    User(username='jack1',group_id=1),
    User(username='jack2',group_id=1),
    User(username='jack1',group_id=2),
    User(username='jack1',group_id=1),
    User(username='jack2',group_id=1),
])
session.commit()

1，条件查询

1
2
3
4
5
6
7
8
9
#查询用户jack1的nid,filter和filter_by两种书写方式
ret1 = session.query(User.nid).filter(User.username=='jack1').all()
print(ret1)
ret2 = session.query(User.nid).filter_by(username='jack1').all()
print(ret2)
 
#结果：
[(1,), (3,), (4,)]
[(1,), (3,), (4,)]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
#查询用户nid大于1并且username等于jack2的nid
ret1 = session.query(User.nid).filter(User.nid >1,User.username=='jack2').all()
print(ret1)
 
#结果：
[(2,), (5,)]
 
#查询nid在1和3之间username等于jack1的所有信息
ret2=session.query(User.nid,User.username).filter(User.nid.between(1,3),User.username=='jack1').all()
print(ret2)
 
#结果：
[(1, 'jack1'), (3, 'jack1')]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
#查询用户nid在1,3,4这个列表里的用户信息
ret=session.query(User.nid,User.username).filter(User.nid.in_([1,3,4])).all()
print(ret)
   
#结果：
[(1, 'jack1'), (3, 'jack1'), (4, 'jack1')]
   
#取反，查询用户nid不在1,3,4这个列表里的用户信息
ret1=session.query(User.nid,User.username).filter(~User.nid.in_([1,3,4,])).all()
print(ret1)
   
#结果：
[(2, 'jack2'), (5, 'jack2')]
  
#查询username='jack1'的所有信息
ret2 = session.query(User.nid,User.username).filter(
User.nid.in_(session.query(User.nid).filter_by(username='jack1'))).all()
print(ret2)
  
#结果：
[(1, 'jack1'), (3, 'jack1'), (4, 'jack1')]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
#查询nid大于3并且username='jack1'的信息
ret = session.query(User.nid,User.username).filter(and_(User.nid >3,User.username=='jack1')).all()
print(ret)
 
#结果：
[(4, 'jack1')]
 
#查询nid小于2或者username等于jack1的数据
ret = session.query(User.nid,User.username).filter(
or_(User.nid < 2, User.username == 'jack1')).all()
print(ret)
 
#查询用户nid小于2或者username等于jack1并且nid大于3的信息
ret = session.query(User.nid,User.username).filter(
    or_(User.nid < 2,and_(User.username == 'jack1', User.nid > 3))).all()
print(ret)
 
#结果：
[(1, 'jack1'), (4, 'jack1')]

二、通配符

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
#模糊匹配用户名以字母j开头的所有数据
ret = session.query(User.nid,User.username).filter(User.username.like('j%')).all()
 
#结果：
[(1, 'jack1'), (2, 'jack2'), (3, 'jack1'), (4, 'jack1'), (5, 'jack2')]
 
#取反
ret1 = session.query(User.nid,User.username).filter(~User.username.like('j%')).all()
print(ret)
print(ret1)
 
#结果：
[]

三、限制

1
2
3
4
5
ret=session.query(User.nid,User.username)[1:2]
print(ret)
 
#结果：
[(2, 'jack2')]

四、排序

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
#倒序排序
ret=session.query(User.nid,User.username).order_by(User.nid.desc()).all()
print(ret)  
 
#结果：
[(5, 'jack2'), (4, 'jack1'), (3, 'jack1'), (2, 'jack2'), (1, 'jack1')]
 
#正序排序
ret1=session.query(User.nid,User.username).order_by(User.nid.asc()).all()
print(ret1)
 
#结果：
[(1, 'jack1'), (2, 'jack2'), (3, 'jack1'), (4, 'jack1'), (5, 'jack2')]

五、分组

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
#导入模块
from sqlalchemy.sql import func
  
ret = session.query(User.nid,User.username).group_by(User.nid).all()
print(ret)
  
#结果：
[(1, 'jack1'), (2, 'jack2'), (3, 'jack1'), (4, 'jack1'), (5, 'jack2')]
  
ret1=session.query(
    func.max(User.nid),
    func.sum(User.nid),
    func.min(User.nid),).group_by(User.username).all()
print(ret1)
  
#结果：
[(4, Decimal('8'), 1), (5, Decimal('7'), 2)]
  
ret2=session.query(
    func.max(User.nid),
    func.sum(User.nid),
    func.min(User.nid), ).group_by(User.username).having(func.min(User.nid)>1).all()
print(ret2)
  
#结果：
[(5, Decimal('7'), 2)]
 
#打印SQL语句：
from sqlalchemy.sql import func
ret2=session.query(
    func.max(User.nid),
    func.sum(User.nid),
    func.min(User.nid), ).group_by(User.username).having(func.min(User.nid)>1)
print(ret2)
 
#结果：
SELECT max("user".nid) AS max_1, sum("user".nid) AS sum_1, min("user".nid) AS min_1
FROM "user" GROUP BY "user".username
HAVING min("user".nid) > :min_2
[('jack1', 'dba'), ('jack2', 'dddd')]
SELECT "user".nid AS user_nid, "user".username AS user_username, "user".group_id AS user_group_id
FROM "user" LEFT OUTER JOIN "group" ON "group".nid = "user".group_id

六、组合

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
q1=session.query(User.username).filter(User.nid >2)
q2=session.query(Group.caption).filter(Group.nid <2)
ret = q1.union(q2).all()
print(ret)
 
#结果：
[('jack1',), ('jack2',), ('dba',)]
 
q1=session.query(User.username).filter(User.nid >2)
q2=session.query(Group.caption).filter(Group.nid <2)
ret = q1.union_all(q2).all()
print(ret)
 
#结果：
[('jack1',), ('jack1',), ('jack2',), ('dba',)]

二、一对多操作

一对多的关系就需要我们外键来进行约束，下面我们来举例来说明一对多进行连表操作。

1，原始方式：通过join方法来进行连表操作。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
ret = session.query(User.username,Group.caption).filter(User.nid==Group.nid).all()
print(ret)
   
#结果：
[('jack1', 'dba'), ('jack2', 'dddd')]
   
#通过join来进行连表操作，加isouter的区别：
sql1 = session.query(User).join(Group,isouter=True)
print(sql1)
   
#结果：
SELECT "user".nid AS user_nid, "user".username AS user_username, "user".group_id AS user_group_id
FROM "user" LEFT OUTER JOIN "group" ON "group".nid = "user".group_id
   
sql2 = session.query(User).join(Group)
print(sql2)
   
#结果：
SELECT "user".nid AS user_nid, "user".username AS user_username, "user".group_id AS user_group_id
FROM "user" JOIN "group" ON "group".nid = "user".group_id
 
#连表操作
ret = session.query(User.username,Group.caption).join(Group,isouter=True).filter(Group.caption == 'dba').all()
print(ret)
 
#结果：
[('jack1', 'dba'), ('jack2', 'dba'), ('jack1', 'dba')]

2，新方式：通过建立relationship的方式

1
2
3
4
5
6
7
#首先在创建表的类中加入relationship字段
class User(Base):
    __tablename__='user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    username = Column(String(32))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.nid'))
    group = relationship("Group",backref='uuu')   #跟Group表建立关系，方便查询，backref为虚拟列

正向查询：通过User表查询Group表

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
ret = session.query(User).all()
for obj in ret:
    #obj代指user表的每一行数据
    #obj.group代指group对象
    print(obj.nid,obj.username,obj.group_id,obj.group_id,obj.group,
          obj.group.nid,obj.group.caption)
 
#结果：
1 jack1 1 1 <__main__.Group object at 0x0000015D762F4630> 1 dba
2 jack2 1 1 <__main__.Group object at 0x0000015D762F4630> 1 dba
3 jack1 2 2 <__main__.Group object at 0x0000015D762F47F0> 2 dddd
4 jack1 1 1 <__main__.Group object at 0x0000015D762F4630> 1 dba
5 jack2 2 2 <__main__.Group object at 0x0000015D762F47F0> 2 dddd

反向查询：通过Group表查询User表

1
2
3
4
5
6
7
8
9
obj = session.query(Group).filter(Group.caption == 'dba').first()
print(obj.nid)
print(obj.caption)
print(obj.uuu)
 
#结果：
1
dba
[<__main__.User object at 0x000002606096C5C0>, <__main__.User object at 0x000002606096C630>, <__main__.User object at 0x000002606096C6A0>]

我们可以看到上面的例子输出的为对象的列表，输出不太友好，为了达到自己想要的结果，我们可以进行自定义返回结果，请看下面代码，加入__repr__函数：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
class User(Base):
    __tablename__='user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    username = Column(String(32))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.nid'))
    group = relationship("Group",backref='uuu')  #跟Group表建立关系，方便查询,常和ForeignKey在一起使用
 
    def __repr__(self):
        """
        自定义返回结果
        :return:
        """
        temp = '%s:%s:%s' % (self.nid,self.username,self.group_id)
        return temp

三、多对多操作

1，创建表结构并插入信息

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/mydata", max_overflow=5)
 
Base = declarative_base()
 
class Host(Base):
    __tablename__ = 'host'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    hostname = Column(String(32))
    port = Column(String(32))
    ip = Column(String(32))
 
class HostUser(Base):
    __tablename__ = 'host_user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    username = Column(String(32))
 
#使用for循环时，通过正向反向查询
class HostToHostUser(Base):
    __tablename__ = 'host_to_host_user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
 
    host_id = Column(Integer,ForeignKey('host.nid'))
    host_user_id = Column(Integer,ForeignKey('host_user.nid'))
 
 
    host = relationship("Host",backref='h')
    host_user = relationship("HostUser",backref='u')
 
def init_table():
    """
    创建表，调用Base类的子类
    :return:
    """
    Base.metadata.create_all(engine)
 
def drop_table():
    Base.metadata.drop_all(engine)
 
init_table()
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
 
session.add_all([
    Host(hostname='c1',port='22',ip='1.1.1.1'),
    Host(hostname='c2',port='22',ip='1.1.1.2'),
    Host(hostname='c3',port='22',ip='1.1.1.3'),
    Host(hostname='c4',port='22',ip='1.1.1.4'),
    Host(hostname='c5',port='22',ip='1.1.1.5'),
])
session.commit()
 
 
session.add_all([
    HostUser(username='root'),
    HostUser(username='db'),
    HostUser(username='nb'),
    HostUser(username='sb'),
])
session.commit()
 
session.add_all([
    HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=1),
    HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=2),
    HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=3),
    HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=2),
    HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=4),
    HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=3),
])
session.commit()

2，需求：获取主机1中所有的用户

 方法一：通过一步一步取

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
host_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname == 'c1').first()
# #取出host_obj.nid
host_to_host_user = session.query(HostToHostUser.host_user_id).filter(HostToHostUser.host_id== host_obj.nid).all()
#
# #因为取出来的结果是[(1,),(2,),(3,)],我们通过内置函数zip来转换成想要的结果
r = zip(*host_to_host_user)
#
users =session.query(HostUser.username).filter(HostUser.nid.in_(list(r)[0])).all()
print(users)
 
#结果：
[('root',), ('db',), ('nb',)]

方法二：通过join的方式

1
2
#通过代码整合的代码，相当复杂
session.query(HostUser.name).filter(HostUser.nid.in_(session.query(HostToHostUser.host_user_id).filter(HostToHostUser.host_id == session.query(Host.nid).filter(Host.hostname == 'c1'))))

方法三：通过建立relationship的方式

 1，对象

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/mydata", max_overflow=5)
 
Base = declarative_base()
 
class HostToHostUser(Base):
    __tablename__ = 'host_to_host_user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
 
    host_id = Column(Integer,ForeignKey('host.nid'))
    host_user_id = Column(Integer,ForeignKey('host_user.nid'))
 
class Host(Base):
    __tablename__ = 'host'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    hostname = Column(String(32))
    port = Column(String(32))
    ip = Column(String(32))
    host_user = relationship('HostUser',secondary=HostToHostUser.__table__,backref='h')
 
# host_user = relationship('HostUser', secondary=lambda: HostToHostUser.__table__, backref='h')
#这里加lambda是因为关系表在下面，可以不加lambda,但是关系表要放上面
 
 
class HostUser(Base):
    __tablename__ = 'host_user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    username = Column(String(32))
 
def init_table():
    """
    创建表，调用Base类的子类
    :return:
    """
    Base.metadata.create_all(engine)
 
def drop_table():
    Base.metadata.drop_all(engine)
 
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
 
host_obj= session.query(Host).filter(Host.hostname=='c1').first()
print(host_obj.host_user)

2，类

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/mydata", max_overflow=5)
 
Base = declarative_base()
 
class HostToHostUser(Base):
    __tablename__ = 'host_to_host_user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
 
    host_id = Column(Integer,ForeignKey('host.nid'))
    host_user_id = Column(Integer,ForeignKey('host_user.nid'))
 
class Host(Base):
    __tablename__ = 'host'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    hostname = Column(String(32))
    port = Column(String(32))
    ip = Column(String(32))
    host_user = relationship('HostUser',secondary=HostToHostUser.__table__,backref='h')
 
# host_user = relationship('HostUser', secondary=lambda: HostToHostUser.__table__, backref='h')
#这里加lambda是因为关系表在下面，可以不加lambda,但是关系表要放上面
 
 
class HostUser(Base):
    __tablename__ = 'host_user'
    nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    username = Column(String(32))
 
def init_table():
    """
    创建表，调用Base类的子类
    :return:
    """
    Base.metadata.create_all(engine)
 
def drop_table():
    Base.metadata.drop_all(engine)
 
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
 
host_obj= session.query(Host).filter(Host.hostname=='c1').first()
print(host_obj.host_user)

今天SQLALchemy就介绍到这里，更多参考信息请参考：

SQLAlchmy模块详解的更多相关文章

  1. Python中操作mysql的pymysql模块详解

    Python中操作mysql的pymysql模块详解 前言 pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同.但目前pymysql支持python3.x而后者不支持 ...

  2. python之OS模块详解

    python之OS模块详解 ^_^,步入第二个模块世界----->OS 常见函数列表 os.sep:取代操作系统特定的路径分隔符 os.name:指示你正在使用的工作平台.比如对于Windows ...

  3. python之sys模块详解

    python之sys模块详解 sys模块功能多,我们这里介绍一些比较实用的功能,相信你会喜欢的,和我一起走进python的模块吧! sys模块的常见函数列表 sys.argv: 实现从程序外部向程序传 ...

  4. python中threading模块详解（一）

    python中threading模块详解(一) 来源 http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html threading提供了一个比thr ...

  5. python time 模块详解

    Python中time模块详解 发表于2011年5月5日 12:58 a.m.    位于分类我爱Python 在平常的代码中,我们常常需要与时间打交道.在Python中,与时间处理有关的模块就包括: ...

  6. python time模块详解

    python time模块详解 转自:http://blog.csdn.net/kiki113/article/details/4033017 python 的内嵌time模板翻译及说明  一.简介 ...

  7. 小白的Python之路 day5 time,datatime模块详解

    一.模块的分类 可以分成三大类: 1.标准库 2.开源模块 3.自定义模块 二.标准库模块详解 1.time与datetime 在Python中,通常有这几种方式来表示时间:1)时间戳 2)格式化的时 ...

  8. 小白的Python之路 day5 random模块和string模块详解

    random模块详解 一.概述 首先我们看到这个单词是随机的意思,他在python中的主要用于一些随机数,或者需要写一些随机数的代码,下面我们就来整理他的一些用法 二.常用方法 1. random.r ...

  9. Python中time模块详解

    Python中time模块详解 在平常的代码中,我们常常需要与时间打交道.在Python中,与时间处理有关的模块就包括:time,datetime以及calendar.这篇文章,主要讲解time模块. ...

随机推荐

  1. 187 Repeated DNA Sequences 重复的DNA序列

    所有DNA由一系列缩写为A,C,G和 T 的核苷酸组成,例如:“ACGAATTCCG”.在研究DNA时,识别DNA中的重复序列有时非常有用.编写一个函数来查找DNA分子中所有出现超多一次的10个字母长 ...

  2. 使用Dotfuscator保护.NET DLL加密DLL，防止DLL反编译

    1.下载地址 https://pan.baidu.com/s/1ztWlBxw1Qf462AE7hQJQRg 2.操作步骤 2.1安装后打开DotfuscatorPro软件,如下图所示: 2.2 选择 ...

  3. javascript动态创建div循环列表

    动态循环加载列表,实现vue中v-for的效果 效果图: 代码: var noApplicationRecord = document.getElementById('noApplicationRec ...

  4. 架构师细说 NGINX 的配置及优化

    最近感觉很多东西在运用到一定的程度之后,会发现原来是自己了解到的不够.一方面限于实际运用到的不多,一方面可能是因为一开始没有进行全面认识.遂这里搜集整理了一番NGINX. 一.nginx启动和关闭 c ...

  5. axis2与eclipse的整合：开始一个简单的axis2 的demo

    1.下载axis2,现在axis2最新版本是axis2-1.6.2,下载地址:http://axis.apache.org/axis2/java/core/download.cgi 2.下载好的zip ...

  6. SQL SERVER的数据类型

    1.SQL SERVER的数据类型 数据类弄是数据的一种属性,表示数据所表示信息的类型.任何一种计算机语言都定义了自己的数据类型.当然,不同的程序语言都具有不同的特点,所定义的数据类型的各类和名称都或 ...

  7. Vue 拦截器的使用

    拦截器 可以全局进行拦截器设置.拦截器在发送请求前或响应返回时做一些特殊的处理. 拦截器的注册 Vue.http.interceptors.push({ request: function ( req ...

  8. jQuery核心语法

    .each只是处理jQuery对象的方法,jQuery还提供了一个通用的jQuery.each方法,用来处理对象和数组的遍历 jQuery/($).each(array, callback )jQue ...

  9. 中国版 Office 365 (X-Tenant / Tango) 功能验证报告 - 2 基本步骤

    说明: 1. 前期准备 - 在Azure上模拟出生产环境: 包括父域域控.子域域控.父域的Exchange Server.子域的Exchange Server.对Exchange Server, 需要 ...

  10. servlet 生命周期 与 初始化

    一. 生命周期 Servlet 通过调用 init () 方法进行初始化. Servlet 调用 service() 方法来处理客户端的请求. Servlet 通过调用 destroy() 方法终止( ...