tornado 07 数据库—ORM—SQLAlchemy—查询

引言

#上节课使用query从数据库查询到了结果，但是query返回的对象是直接可用的吗

#在query.py内输入一下内容

from connect import session
from user_modules import User

rs = session.query(User).filter(User.username=='xuchengcheng') #根据返回结果来看，rs是一个query对象，打印出来可以看到转化过后的SQL
# print(rs,type(rs))

print(session.query(User).filter(User.username=='xuchengcheng').all()) #这个返回的是一个list,列表里面是一个类

print(session.query(User).filter(User.username=='xuchengcheng').first()) #这个返回的是一个类的实例化

print(session.query(User)[0]) #索引为0的值，类似于first，但是不等同于，空列表用这个会报错

rs = session.query(User).filter(User.username=='xuchengcheng').all()
# print(rs) 返回的也是一个列表
print(rs[0].username)#列表所以为0的类的实例化，然后用点方法来取出username
print(getattr(rs[0],'username')) #这种方法也可以取出username

rs = session.query(User.username).filter(User.username=='xuchengcheng').all()
print(rs) #返回[('xuchengcheng',)]，在query里面指定了某个属性值，返回的也就不是一个query对象，而是直接查询User.username的值，所以就返回了包括元组的列表

rs = session.query(User.username).filter(User.username=='xuchengcheng').first()
print(rs) #返回的就是一个元组

二、条件查询

#如何通过不同的条件在SQLAlchemy中实现查询

#过滤函数filter，通俗点讲就是加条件
#filter是一个过滤函数，过滤条件都可以书写在次函数中，不同的条件之间用逗号隔开

session.query(User).filter(User.username=='xuchengcheng').all()

#filter_by也是一个过滤函数，但是功能弱一点
session.query(User).filter_by(username='xuchengcheng').all()

#两者区别
#1、filter中需要添加类对象，filter_by不需要
#2、filter_by中只能添加等于的条件，不能添加不等于、大于小于等条件

　　快速添加数据

#中间下面download 
#1、点击pycharm右边database
#2、点击绿色加号 DataSource--->MySQL
#3、Name自定义 ； Host不变   ；Database（数据库）：选择需要操作的数据库 mydb ；User：admin  ； Password ： 该用户下的密码Root110qwe  
#4、test connection 测试连接
#5、apply ---->  OK 


#然后可以通过database里面的schemas里面的mysql快速添加内容了；  记得最后操作完点击绿色  ->DB  保存

　　条件查询

#条件查询
rs = session.query(User).filter(User.username=='xuchengcheng')

#模糊查询
rs = session.query(User.username).filter(User.username.like('%cheng%')).all() #模糊查询like

rs = session.query(User.username).filter(User.username.notlike('%cheng%')).all()#模糊查询notlike

#精确查询
rs = session.query(User.username).filter(User.username.is_(None)).all()#精确查询is，需加上 ‘_’

rs = session.query(User.username).filter(User.username.isnot(None)).all() #精确查询isnot

#范围查询
rs = session.query(User.username).filter(User.username.in_(['xuchengcheng','zhouzhou'])).all() #范围查找in_

rs = session.query(User.username).filter(User.username.notin_(['xuchengcheng','zhouzhou'])).all()#范围查找notin_

#limit，offset，slice
print(session.query(User.username).limit(3).all()) #从前向后顺序查循前三条
print(session.query(User.username).offset(2).all()) #偏移2个，前面两个数据不看，从第三个数据开始查询
print(session.query(User.username).slice(1,3).all()) #切片，索引1到2的数据
# print(session.query(User.username).filter(User.username=='xuchengcheng').one()) #只能有一个数据，如果有多个xuchengcheng就会报错；可以用来测试是否只有一条

#排序
from sqlalchemy import desc #desc是需要导入的
print(session.query(User.username,User.id).filter(User.username!='xuchengcheng').order_by(User.id).all()) #查询不等于xuchengcheng的username,并且根据id的顺序来排序（通过order_by）
print(session.query(User.username,User.id).filter(User.username!='xuchengcheng').order_by(desc(User.id)).all()) #查询不等于xuchengcheng的username,并且根据id的反序(desc)序来排序
print(session.query(User.username,User.id).filter(User.username!='xuchengcheng').order_by(User.id).limit(2).all()) #限制数量

#函数
from sqlalchemy import func,extract #使用函数需要导入这两个
print(session.query(User.password).group_by(User.password).all()) #分组group_by
print(session.query(User.password,func.count(User.id)).group_by(User.password).all()) #通过func,函数名的方法来使用函数
print(session.query(User.password,func.count(User.id)).group_by(User.password).having(func.count(User.password)>1).all()) #having通常与group_by连用，添加条件

#根据创建时间里面的时间来排序
print(session.query(extract('minute',User.creatime).label('minute'),func.count(User.id)).group_by('minute').all()) #按分钟分组
                #  extract：从creatime提取出分钟数    label：取别名                         group_by：使用别名

三、多表查询

#多表查询
print(session.query(User,UserDetails).filter(UserDetails.id==User.id).all())  #cross join 查询方法
print(session.query(User.username,UserDetails.lost_login).join(UserDetails,UserDetails.id==User.id).filter(UserDetails.id==User.id).all()) #inner join 查询方法
      #在mysql里面这两种方法没有区别
print(session.query(UserDetails.lost_login,User.username).outerjoin(User,User.id==UserDetails.id).filter(UserDetails.id==User.id).all()) #outer join 查询方法

#union 联合查询
q1 = session.query(User.id)
q2 = session.query(UserDetails.id)
q1.union(q2).all()  #联合查询，有去重的功能

#子表查询
sql_0 = session.query(UserDetails.lost_login).subquery()  #subquery声明子表
print(session.query(User,sql_0.c.lost_login))  #使用子表查询

四、原生SQL查询

#SQLAlchemy虽然可以不用担心SQL问题，但有些情况看上去比较麻烦，这些时候用原生SQL会genjia更加方便

#原生SQL查询
sql_1 = """
    select * from `user`  #这里需要用反引号
"""
row = session.execute(sql_1)
print(row)
print(row.fetchone()) #得到一条
print(row.fetchmany()) #得到一个列表,里面只有一条
print(row.fetchall())  #得到所有
for i in row: #得到所有
    print(i)

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