灵活使用 SQLAlchemy 中的 ORM 查询

时间  2019-11-16
标签 灵活 使用 sqlalchemy orm 查询 栏目 Java 繁體版
原文   原文链接

以前作查询一直以为直接拼 SQL 比较方便，用了 SQLAlchemy 的 ORM 查询以后，发现也还能够，还提升了可读性。mysql

这篇文章主要说说 SQLAlchemy 经常使用的 ORM 查询方式，偏实践。看了以后，对付开发中的查询需求，我以为能够知足很多。sql

为方便说明，假设有以下数据后端

图书表 booksbash

+----+--------+--------------------------+-------+
| id | cat_id | name                     | price |
+----+--------+--------------------------+-------+
|  1 |      1 | 生死疲劳                 | 40.40 |
|  2 |      1 | 皮囊                     | 31.80 |
|  3 |      2 | 半小时漫画中国史         | 33.60 |
|  4 |      2 | 耶路撒冷三千年           | 55.60 |
|  5 |      2 | 国家宝藏                 | 52.80 |
|  6 |      3 | 时间简史                 | 31.10 |
|  7 |      3 | 宇宙简史                 | 22.10 |
|  8 |      3 | 天然史                   | 26.10 |
|  9 |      3 | 人类简史                 | 40.80 |
| 10 |      3 | 万物简史                 | 33.20 |
+----+--------+--------------------------+-------+
复制代码

分类表 categoriessession

+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 文学         |
|  2 | 人文社科     |
|  3 | 科技         |
+----+--------------+
复制代码

ORM 对象定义以下app

注意：本文 Python 代码在如下环境测试经过测试

  • 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))
复制代码

好了，下面进入正题。ui

1 根据主键获取记录

当咱们获取图书的详情时，很容易用到。spa

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

直接 get(primary_key) 就获得结果scala

{'id': 1, 'cat_id': 1, 'name': '生死疲劳',
 'price': Decimal('40.40')}
复制代码

固然，这样也能够

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

不过，仍是前一种方式简洁一些。

2 AND 查询

咱们最经常使用到的就是这种查询，好比我要获取 cat_id 为 1 且价格大于 35 的书

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

执行后，获得结果

[{'id': 1, 'cat_id': 1, 'name': '生死疲劳',
  'price': Decimal('40.40')}]
复制代码

filter() 里面的条件默认是使用 AND 进行链接，毕竟这最经常使用嘛。因此说，换成这样用也是没有问题的

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])
复制代码

不过，一般来讲，若是条件全是用 AND 链接的话，不必显式的去用 and_。

若是条件都是等值比较的话，可使用 filter_by() 方法，传入的是关键字参数。

查询 cat_id 等于 1 且价格等于 31.8 的图书，能够这样

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

结果

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

这种方式相对于 filter() 来讲，书写要简洁一些，不过条件都限制在了等值比较。

不一样状况选择合适的就好。

3 经常使用方法

除了上面使用的 get()、first()、all() 外，还有下面的一些方法比较经常使用。

  • one() 只获取一条记录，若是找不到记录或者找到多条都会报错
# 找不到记录会抛以下错误
# 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())

# 找到多条记录会抛以下错误
# 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，获得以下结果
# {'id': 10, 'cat_id': 3, 'name': '万物简史',
# 'price': Decimal('33.20')}
book = session \
    .query(Book).filter(Book.id == 10) \
    .one()
print(book and book.to_dict())
复制代码
  • count() 返回记录条数
count = session \
    .query(Book) \
    .filter(Book.cat_id == 3) \
    .count()
print(count)
复制代码

结果

5
复制代码
  • limit() 限制返回的记录条数
books = session \
    .query(Book) \
    .filter(Book.cat_id == 3) \
    .limit(3) \
    .all()
print([v.to_dict() for v in books])
复制代码

结果

[{'id': 6, 'cat_id': 3, 'name': '时间简史',
  'price': Decimal('31.10')},
 {'id': 7, 'cat_id': 3, 'name': '宇宙简史',
  'price': Decimal('22.10')},
 {'id': 8, 'cat_id': 3, 'name': '天然史',
  'price': Decimal('26.10')}]
复制代码
  • distinct() 与 SQL 的 distinct 语句行为一致
books = session \
    .query(Book.cat_id) \
    .distinct(Book.cat_id) \
    .all()
print([dict(zip(v.keys(), v)) for v in books])
复制代码

结果

[{'cat_id': 1}, {'cat_id': 2},
 {'cat_id': 3}]
复制代码
  • order_by() 将记录按照某个字段进行排序
# 图书按 ID 降序排列
# 若是要升序排列，去掉 .desc() 便可
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])
复制代码

结果

[{'id': 10, 'name': '万物简史'},
 {'id': 9, 'name': '人类简史'}]
复制代码
  • scalar() 返回调用 one() 后获得的结果的第一列值
book_name = session \
    .query(Book.name) \
    .filter(Book.id == 10)\
    .scalar()
print(book_name)
复制代码

结果

万物简史
复制代码
  • exist() 查看记录是否存在
# 查看 ID 大于 10 的图书是否存在
from sqlalchemy.sql import exists
is_exist = session \
    .query(exists().where(Book.id > 10)) \
    .scalar()
print(is_exist)
复制代码

结果

False
复制代码

4 OR 查询

经过 OR 链接条件的状况也多，好比我要获取 cat_id 等于 1 或者价格大于 35 的书

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])
复制代码

执行，获得结果

[{'id': 1, 'cat_id': 1, 'name': '生死疲劳',
  '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': '国家宝藏',
  'price': Decimal('52.80')},
 {'id': 9, 'cat_id': 3, 'name': '人类简史',
  'price': Decimal('40.80')}]
复制代码

使用方式和 AND 查询相似，从 sqlalchemy 引入 or_，而后将条件放入就 OK 了。

5 AND 和 OR 并存的查询

现实状况下，咱们很容易碰到 AND 和 OR 并存的查询。好比，我如今要查询价格大于 55 或者小于 25，同时 cat_id 不等于 1 的图书

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])
复制代码

结果

[{'id': 4, 'cat_id': 2, 'name': '耶路撒冷三千年',
  'price': Decimal('55.60')},
 {'id': 7, 'cat_id': 3, 'name': '宇宙简史',
  'price': Decimal('22.10')}]
复制代码

又如，查询图书的数量，图书知足两个要求中的一个便可：一是 cat_id 大于 5；二是 cat_id 小于 2 且价格大于 40。能够这样

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)
复制代码

结果

1
复制代码

6 巧用列表或者字典的解包给查询方法传参

开发中，咱们常常会碰到根据传入的参数构造查询条件进行查询。好比

  • 若是接收到非 0 的 cat_id，须要限制 cat_id 等于 0
  • 若是接收到非 0 的 price，须要限制 price 等于传入的 price
  • 若是接收到非 0 的 min_price，须要限制 price 大于等于 min_price
  • 若是接收到非 0 的 max_price，须要限制 price 小于等于 max_price

咱们就能够编写相似的代码

# 请求参数，这里只是占位，实际由用户提交的请求决定
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])
复制代码

结果

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

OR 查询相似，将列表解包传给 or_() 便可。

若是需求更复杂，AND 和 OR 均可能出现，这个时候根据状况多建几个列表实现。这里只向你们说明大体的思路，就不举具体的例子了。

固然，若是都是等值查询的话，好比只有这两种状况

  • 若是接收到非 0 的 cat_id，须要限制 cat_id 等于 0
  • 若是接收到非 0 的 price，须要限制 price 等于传入的 price

可使用字典的解包给 filter_by() 传参

# 请求参数，这里只是占位，实际由用户提交的请求决定
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])
复制代码

结果

[{'id': 6, 'cat_id': 3, 'name': '时间简史',
  'price': Decimal('31.10')}]
复制代码

7 其它经常使用运算符

除了上面看到的 ==、>、>=、<、<=、!= 以外，还有几个比较经常使用

  • IN
# 查询 ID 在 一、三、5 中的记录
books = session.query(Book) \
        .filter(Book.id.in_([1, 3, 5])) \
        .all()
复制代码
  • INSTR()
# 查询名称包含「时间简史」的图书
books = session.query(Book) \
    .filter(Book.name.contains('时间简史')) \
    .all()
复制代码
  • FIN_IN_SET()
# 查询名称包含「时间简史」的图书
# 这里显然应该用 INSTR() 的用法
# FIND_IN_SET() 通常用于逗号分隔的 ID 串查找
# 这里使用 FIND_IN_SET()，旨在说明用法

from sqlalchemy import func
books = session.query(Book) \
    .filter(func.find_in_set('时间简史', Book.name)) \
    .all()
复制代码
  • LIKE
# 查询名称以「简史」结尾的图书
books = session.query(Book) \
        .filter(Book.name.like('%简史')) \
        .all()
复制代码
  • NOT

上面的 IN、INSTR、FIN_IN_SET、LIKE 均可以使用 ~ 符号取反。好比

# 查询 ID 不在 1 到 9 之间的记录
books = session.query(Book) \
    .filter(~Book.id.in_(range(1, 10))) \
    .all()
复制代码

8 查询指定列

查询名称包含「简史」的图书的 ID 和名称。以下

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

结果

[{'id': 6, 'name': '时间简史'},
 {'id': 7, 'name': '宇宙简史'},
 {'id': 9, 'name': '人类简史'},
 {'id': 10, 'name': '万物简史'}]
复制代码

9 内链接、外链接

9.1 内链接

获取分类为「科技」，且价格大于 40 的图书

# 若是 ORM 对象中定义有外键关系
# 那么 join() 中能够不指定关联关系
# 不然，必需要 
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])
复制代码

结果

[{'id': 9, 'book_name': '人类简史',
  'cat_name': '科技'}]
复制代码

统计各个分类的图书的数量

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])
复制代码

结果

[{'cat_name': '文学', 'book_num': 2},
 {'cat_name': '人文社科', 'book_num': 3},
 {'cat_name': '科技', 'book_num': 5}]
复制代码

9.2 外链接

为方便说明，咱们仅在这一小节中向 books 表中加入以下数据

+----+--------+-----------------+-------+
| id | cat_id | name            | price |
+----+--------+-----------------+-------+
| 11 |      5 | 人性的弱点      | 54.40 |
+----+--------+-----------------+-------+
复制代码

查看 ID 大于等于 9 的图书的分类信息

# outerjoin 默认是左链接
# 若是 ORM 对象中定义有外键关系
# 那么 outerjoin() 中能够不指定关联关系
# 不然，必需要
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])
复制代码

结果

[{'book_id': 9, 'book_name': '人类简史',
  'cat_id': 3, 'cat_name': '科技'},
 {'book_id': 10, 'book_name': '万物简史',
  'cat_id': 3, 'cat_name': '科技'},
 {'book_id': 11, 'book_name': '人性的弱点',
  'cat_id': None, 'cat_name': None}]

复制代码

注意最后一条记录。

10 打印 SQL

当碰到复杂的查询，好比有 AND、有 OR、还有链接查询时，有时可能得不到预期的结果，这时咱们能够打出最终的 SQL 帮助咱们来查找错误。

以上一节的外链接为例说下怎么打印最终 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)
复制代码

其中，q 为 sqlalchemy.orm.query.Query 类的对象。

结果

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
复制代码

至此，SQLAlchemy ORM 经常使用的一些查询方法和技巧已介绍完毕，但愿能帮助到有须要的朋友。

关注公众号「小小后端」阅读更多精彩文章。

相关文章
相关标签/搜索
每日一句
    每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
本站公众号
   欢迎关注本站公众号,获取更多信息
联系我们 最近搜索 最新文章 沪ICP备13005482号-10 MyBatis教程 SQL 教程 MySQL教程 Java 教程 Thymeleaf 教程 Hibernate教程 Spring教程 Redis教程