【Flask框架】——27 SQLAlchemy高级

news2024/10/6 6:00:04

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1、排序

  1. order_by方法排序：可以指定根据模型中某个属性进行排序，"模型名.属性名.desc()"代表的是降序排序。
# 根据年龄降序
lst = session.query(Student).order_by(Student.age.desc()).all()
# 根据年龄升序
lst = session.query(Student).order_by(Student.age).all()
  1. 在定义模型的时候指定排序：有些时候，不想每次在查询的时候都用order_by方法，可以在定义模型的时候就指定排序的方式。

一、模型对象定义中加排序

# 学生表
class Student(Base):
    __tablename__ = 't_student'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(50))
    age = Column(Integer)

    # 4.定义relationship属性
    course_list = relationship('Course', backref='student_list', secondary=temp_tab)

    __mapper_args__ = {  # 新的映射参数
        "order_by": age.desc()  # 降序
    }

    def __repr__(self):
        return "Student:name=%s, age=%s" % (self.name, self.age)

二、在relationship的方法中order_by属性

class Student(Base):
    __tablename__ = 't_student'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(50))
    age = Column(Integer)
    
    course_list = relationship('Course', backref='student_list', secondary=temp_tab, order_by=age.desc())
    # course_list = relationship('Course', backref='student_list', secondary=temp_tab, order_by=age)

2、分页查询

  1. limit：可以限制查询的时候只查询前几条数据。
lst = session.query(Student).limit(10).all()
  1. offset：可以限制查找数据的时候过滤掉前面多少条。可指定开始查询时的偏移量。
lst = session.query(Student).offset(5).limit(10).all()
  1. 切片：可以对Query对象使用切片操作，来获取想要的数据。
lst = session.query(Student).slice(2, 8).all()  # 前开后闭
print(lst)
print(len(lst))  # 6
  • 可以使用 slice(start,stop) 方法来做切片操作。slice(step, stop)，不包括step，包括stop。
  • 也可以使用 [start:stop] 的方式来进行切片操作。
  • 一般在实际开发中，中括号的形式是用得比较多的。

3、懒加载

在一对多，或者多对多关系的时候，如果想要获取多的一方这一部分的数据的时候，往往能通过一个属性就可以全部获取了。

但是有时候并不想获得所有的关联属性，那么这时候我们可以给relationship方法添加属性lazy='dynamic'，以后通过.articles获取到的就不是一个列表，而是一个AppenderQuery对象了。

这样就可以对这个对象再进行一层过滤和排序等操作。

通过 lazy='dynamic' ，获取出来的多的那一部分的数据，就是一个 AppenderQuery 对象了。这种对象既可以添加新数据，也可以跟 Query 一样，可以再进行一层过滤。

from datetime import date
from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship, backref

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/flask_db?charset=utf8mb4', echo=True)

Base = declarative_base(engine)


# 部门和员工之间，是一种典型的一（主）对多（从）
class Dep(Base):
    __tablename__ = 't_dept'
    dept_no = Column(Integer, primary_key=True)
    d_name = Column(String(255))  # 部门名字
    city = Column(String(50))
    # 代表当前部门下所有员工的列表, 这种写法不是最优的， 最优的写法只要在其中一个对象中关联
    # emps = relationship("Emp")  # 参数必须是另外一个相关联的类名

    def __str__(self):
        return 'DEP:<部门名字:{}, 城市:{}>'.format(self.d_name, self.city)


# 员工表
class Emp(Base):
    __tablename__ = 't_emp'
    emp_no = Column(Integer, primary_key=True)
    emp_name = Column(String(50))  # 员工名字
    job = Column(String(50))
    hire_time = Column(DATE)  # 入职时间
    sal = Column(DECIMAL(10, 2))  # 薪资，连两位小数共十位
    # dept_no = Column(Integer, ForeignKey('t_dept.dept_no', ondelete='NO ACTION'))
    # dept_no = Column(Integer, ForeignKey('t_dept.dept_no', ondelete='CASCADE'))  # 级联删除
    dept_no = Column(Integer, ForeignKey('t_dept.dept_no', ondelete='RESTRICT'))  #
    # dept_no = Column(Integer, ForeignKey('t_dept.dept_no', ondelete='SET NULL'))  #

    # 当前员工所属部门
    dept = relationship("Dep", backref=backref('emps', lazy='dynamic'), lazy='select')  # lazy默认值是select

    def __str__(self):
        return "EMP:<员工编号:{}, 员工姓名:{}>".format(self.emp_no, self.emp_name)


# Base.metadata.drop_all()
# Base.metadata.create_all()


# d1 = Dep(d_name='人事部', city='上海')
# d2 = Dep(d_name='销售部', city='上海')
# e1 = Emp(emp_name='张三', job='经理', hire_time=date(2022, 12, 22), sal=6666.50, dept_no=1)
# e2 = Emp(emp_name='李四', job='经理', hire_time=date(2022, 12, 22), sal=6666.50, dept_no=1)
# e3 = Emp(emp_name='王二', job='经理', hire_time=date(2022, 12, 22), sal=6666.50, dept_no=2)
# e4 = Emp(emp_name='麻子', job='经理', hire_time=date(2022, 12, 22), sal=6666.50, dept_no=2)

# 创建session对象
session = sessionmaker(engine)()


def test_lazy():
    d = session.query(Dep).filter(Dep.dept_no == 1)
    print(type(d))  # <class 'sqlalchemy.orm.query.Query'>
    print(d)  # 打印查询的SQL语句
    result = d.first()  # d.first 执行SQL语句  DEP:<部门名字:人事部, 城市:上海>
    print(result.emps)  # 当前对象是一个AppenderQuery对象：可以追加，排序，过滤
    e = Emp(emp_name='xxx', job='manager', hire_time=date(2022, 12, 27), sal=8888)
    result.emps.append(e)
    result.emps.filter(Emp.emp_no > 6).all()  # 过滤
    session.commit()


if __name__ == '__main__':
    test_lazy()

4. 分组过滤

group_by：根据某个字段进行分组。

统计每个工资级别下有多少员工。

result = session.query(Emp.sal, func.count(Emp.emp_no)).group_by(Emp.sal).all()

having：对分组查找结果作进一步过滤。

统计每个工资级别下有多少员工数量，只统计薪资大于3000以上的

# 统计每个工资级别下有多少员工数量，只统计薪资大于3000以上的
    result = session.query(Emp.sal, func.count(Emp.emp_no)).group_by(Emp.sal).having(Emp.sal > 3000).all()
    print(result)

5.子查询

5、子查询

子查询即select语句中还有select。

那么在sqlalchemy中，要实现一个子查询，需以下几个步骤：

  1. 将子查询按照传统的方式写好查询代码，然后在 query 对象后面执行 subquery 方法，将这个查询变成一个子查询。

  2. 在子查询中，将以后需要用到的字段通过 label 方法，取个别名。

  3. 在父查询中，如果想要使用子查询的字段，那么可以通过子查询的返回值上的 c 属性拿到（c=Column）。

查询和张三这个员工的职位、入职时间都相同的其他员工
在这里插入图片描述

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship, backref

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/flask_db?charset=utf8mb4', echo=True)

Base = declarative_base(engine)


# 部门和员工之间，是一种典型的一（主）对多（从）
class Dep(Base):
    __tablename__ = 't_dept'
    dept_no = Column(Integer, primary_key=True)
    d_name = Column(String(255))  # 部门名字
    city = Column(String(50))
    # 代表当前部门下所有员工的列表, 这种写法不是最优的， 最优的写法只要在其中一个对象中关联
    # emps = relationship("Emp")  # 参数必须是另外一个相关联的类名

    def __str__(self):
        return 'DEP:<部门名字:{}, 城市:{}>'.format(self.d_name, self.city)


# 员工表
class Emp(Base):
    __tablename__ = 't_emp'
    emp_no = Column(Integer, primary_key=True)
    emp_name = Column(String(50))  # 员工名字
    job = Column(String(50))
    hire_time = Column(DATE)  # 入职时间
    sal = Column(DECIMAL(10, 2))  # 薪资，连两位小数共十位
    # dept_no = Column(Integer, ForeignKey('t_dept.dept_no', ondelete='NO ACTION'))
    # dept_no = Column(Integer, ForeignKey('t_dept.dept_no', ondelete='CASCADE'))  # 级联删除
    dept_no = Column(Integer, ForeignKey('t_dept.dept_no', ondelete='RESTRICT'))  #
    # dept_no = Column(Integer, ForeignKey('t_dept.dept_no', ondelete='SET NULL'))  #

    # 当前员工所属部门
    dept = relationship("Dep", backref=backref('emps', lazy='dynamic'), lazy='select')  # lazy默认值是select

    def __repr__(self):
        return "EMP:<员工编号:{}, 员工姓名:{}>".format(self.emp_no, self.emp_name)


# Base.metadata.drop_all()
# Base.metadata.create_all()


# d1 = Dep(d_name='人事部', city='上海')
# d2 = Dep(d_name='销售部', city='上海')
# e1 = Emp(emp_name='张三', job='经理', hire_time=date(2022, 12, 22), sal=6666.50, dept_no=1)
# e2 = Emp(emp_name='李四', job='经理', hire_time=date(2022, 12, 22), sal=6666.50, dept_no=1)
# e3 = Emp(emp_name='王二', job='经理', hire_time=date(2022, 12, 22), sal=6666.50, dept_no=2)
# e4 = Emp(emp_name='麻子', job='经理', hire_time=date(2022, 12, 22), sal=6666.50, dept_no=2)

# 创建session对象
session = sessionmaker(engine)()


def test_group():
    # 统计每个工资级别下有多少员工数量
    result = session.query(Emp.sal, func.count(Emp.emp_no)).group_by(Emp.sal).all()
    print(result)

    # 统计每个工资级别下有多少员工数量，只统计薪资大于3000以上的
    result = session.query(Emp.sal, func.count(Emp.emp_no)).group_by(Emp.sal).having(Emp.sal > 3000).all()
    print(result)


def test_subQuery():
    # 查询和张三这个员工的职位、入职时间都相同的其他员工
    # 1.写子查询
    stmt = session.query(Emp.hire_time.label('ht'), Emp.job.label('jb')).filter(Emp.emp_name == '张三').subquery()
    # 2.写父查询
    result = session.query(Emp).filter(Emp.hire_time == stmt.c.ht, Emp.job == stmt.c.jb).all()
    print(result)


if __name__ == '__main__':
    # test_group()
    test_subQuery()

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