SQLAlchemy列参数的使用和query函数的使用

news2024/12/27 13:19:57

目录

Column常用参数

代码演示

 代码刨析

query函数的使用

基本用法

常见用法示例

查询所有记录

根据条件查询

查询第一条符合条件的记录

查询特定列的值

添加排序规则

使用聚合函数

连接查询 

使用filter_by


Column常用参数

  • primary_key:True设置某个字段为主键。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
  • autoincrement:True设置这个字段为自动增长的。

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    username = Column(String(50))
  • default:设置某个字段的默认值。在发表时间这些字段上面经常用。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    status = Column(String(20), default='active')
  • nullable:指定某个字段是否为空。默认值是True,就是可以为空。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50), nullable=False)
  • unique:指定某个字段的值是否唯一。默认是False。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    email = Column(String(100), unique=True)
  • onupdate:在数据更新的时候会调用这个参数指定的值或者函数。在第一次插入这条数据的时候,不会用onupdate的值,只会使用default的值。常用于是update_time字段(每次更新数据的时候都要更新该字段值)。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, func

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(50))
    last_updated = Column(DateTime, onupdate=func.now())
  • server_default(服务器端默认值):在数据库层面设置默认值,而不是在Python代码层面。

from sqlalchemy import text

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    created_at = Column(DateTime, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP'))
  • index(索引):指定是否为该列创建索引,以提高检索速度。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(50), index=True)
  • name:指定ORM模型中某个属性映射到表中的字段名。如果不指定,那么会使用这个属性的名字来作为字段名。如果指定了,就会使用指定的这个值作为表字段名。这个参数也可以当作位置参数,在第1个参数来指定。

title = Column(String(50),name='title',nullable=False)
title = Column('my_title',String(50),nullable=False)

代码演示

from datetime import datetime


from sqlalchemy import Column,Integer,DateTime,String


from db_util import Base,Session


class News(Base):
  __tablename__ = 't_news2'
  id = Column(Integer,primary_key = True,autoincrement = True)
  phone = Column(String(11),unique = True)
  title = Column(String(32),nullable = False)
  read_count = Column(Integer,default=1)
  create_time = Column(DateTime,default = datetime.now)
  update_time = Column(DateTime,default = datetime.now, onupdate =datetime.now ) # 当数据更新后,参数的内容才会更改
  


def create_data():
  new1 = News(phone='16866666666',title='测试列参数')
  with Session() as session:
    session.add(new1)
    session.commit()


def create_data2():
  # new1 = News(phone='16866666666',title='测试列参数') # 不允许重复
  # new1 = News(phone='16866666668') # title不能为空
  # with Session() as session:
  #   session.add(new1)
  #   session.commit()
  with Session() as session:
    new1 = session.query(News).first()  
    new1.read_count = 2
    session.commit()


if __name__ == '__main__':
  # Base.metadata.create_all()
  # create_data()
  create_data2()

 代码刨析

  1. id: 主键列,自动递增。
  2. phone: 字符串类型,长度为11,唯一约束。
  3. title: 字符串类型,最大长度为32,不能为空。
  4. read_count: 整数类型,有一个默认值为1。
  5. create_time: 日期时间类型,有一个默认值为当前时间。
  6. update_time: 日期时间类型,有一个默认值为当前时间,并且在更新时会自动更新为新的时间。

这个脚本中还包含了两个函数 create_data()create_data2(),它们用于向数据库中插入数据。

create_data2() 函数中,首先获取了表中的第一个记录,然后将其read_count修改为2,并提交了事务。

请注意,在这个代码中,onupdate=datetime.now 表示在记录更新时,update_time 会被自动更新为当前时间。

query函数的使用

query 函数是 SQLAlchemy 中用于执行数据库查询操作的方法。它通常用于从数据库中检索数据。

基本用法

session.query(ModelClass)

这里的 ModelClass 定义的模型类,它对应了数据库中的表格。query 函数将返回一个查询对象,可以在该对象上继续添加过滤条件、排序规则等,最终执行查询操作以获取符合条件的数据。

常见用法示例

查询所有记录

result = session.query(User).all()

根据条件查询

result = session.query(User).filter(User.name == 'John').all()

查询第一条符合条件的记录

result = session.query(User).filter(User.name == 'John').first()

查询特定列的值

result = session.query(User.name, User.email).all()

添加排序规则

result = session.query(User).order_by(User.name).all()

使用聚合函数

from sqlalchemy import func

result = session.query(func.count(User.id)).scalar()

连接查询 

result = session.query(User, Address).join(Address, User.id == Address.user_id).all()

使用filter_by

result = session.query(User).filter_by(name='John').all()

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