SQLAlchemy 是一个强大的 Python ORM（对象关系映射）工具，它提供了多种方法来执行数据库查询操作。以下是 SQLAlchemy 中常用的查询方法的总结：
session.query()：使用
session.query(Model)来创建一个查询对象，其中 Model 是你要查询的数据库模型类。filter()：在查询对象上使用
filter()方法可以添加过滤条件，例如filter(Model.column == value)。all()：使用
all()方法可以获取查询的所有结果，并以列表的形式返回。first()：使用
first()方法可以获取查询结果的第一条记录。get()：使用
get(primary_key_value)方法可以根据主键值直接获取相应的记录。filter_by()：使用
filter_by(column=value)方法可以根据指定列的数值进行过滤。join()：使用
join()方法可以进行表的内连接查询。outerjoin()：使用
outerjoin()方法可以进行表的外连接查询。group_by()：使用
group_by()方法可以按指定列分组查询。order_by()：使用
order_by()方法可以对查询结果进行排序。count()：使用
count()方法可以统计查询结果的数量。delete()：使用
delete()方法可以删除满足条件的记录。update()：使用
update()方法可以更新满足条件的记录。
from sqlalchemy.orm import declarative_base,sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine, ForeignKey
from sqlalchemy import Column, Integer, String
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
age = Column(Integer)
class Address(Base):
__tablename__ = 'addresses'
id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
street = Column(String)
city = Column(String)
# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///users_addresses_example.db')
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 清空 User 表数据
session.query(User).delete()
session.commit()
# 清空 Address 表数据
session.query(Address).delete()
session.commit()
# 插入数据到 User 表
user1 = User(name='Alice', age=25)
user2 = User(name='Bob', age=30)
user3 = User(name='Charlie', age=22)
user4 = User(name='pemp', age=34)
user5 = User(name='pita', age=39)
session.add_all([user1, user2, user3, user4, user5])
session.commit()
# 插入数据到 Address 表
address1 = Address(user_id=user1.id, street='123 Main St', city='New York')
address2 = Address(user_id=user2.id, street='456 Park Ave', city='Los Angeles')
address3 = Address(user_id=user3.id, street='789 Elm St', city='Chicago')
session.add_all([address1, address2, address3])
session.commit()
# 进行表的联合查询
result = session.query(User, Address).join(Address, User.id == Address.user_id).all()
for user, address in result:
print(f"User: {user.name}, Age: {user.age}, Address: {address.street}, {address.city}")
print('*'*40)
from sqlalchemy import and_
# 进行表的外连接查询
# outerjoin外连接查询将返回左表User的所有记录，以及右表Address 表中与左表记录关联的数据，如果没有匹配的记录，则右表数据部分为 NULL。
# result = session.query(User.id, Address.id).outerjoin(Address, User.id == Address.user_id).all()
# # 找出没有关联的记录
# unassociated_records = [(user_id, address_id) for user_id, address_id in result if address_id is None]
# print("User 和 Address 表中没有关联的 ID：")
# for user_id, _ in unassociated_records:
# print(f"独立User ID: {user_id}")
# 进行表的外连接查询
result = session.query(User, Address).outerjoin(Address, User.id == Address.user_id).all()
for user, address in result:
if address is None:
print(f"独立User: {user.name}, Age: {user.age}, Address: None")
else:
print(f"User(关联ID): {user.name}, Age: {user.age}, Address: {address.street}, {address.city}")
# 关闭会话
session.close()from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String,select
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base
from sqlalchemy import func
# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///users_example.db')
Base = declarative_base()
# 定义模型类
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
age = Column(Integer)
# 创建数据表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建 Session 类
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 事先清空数据
session.query(User).delete()
session.commit()
# 插入更多数据
users_data = [
{'name': 'Charlie', 'age': 28},
{'name': 'David', 'age': 32},
{'name': 'Eve', 'age': 27},
{'name': 'gemm', 'age': 43},
{'name': 'riyu', 'age': 43}
]
for user_data in users_data:
user = User(**user_data)
session.add(user)
session.commit()
# 查询数据
query = session.query(User)
# 使用 filter() 方法添加过滤条件
result = query.filter(User.age > 25).all()
print("年龄大于25的用户：", [(user.name, user.age) for user in result])
# 使用 func.group_concat() 函数将同一年龄下的用户名合并成一个字符串
result = session.query(User.age, func.group_concat(User.name)).group_by(User.age).all()
print("按年龄分组查询：")
for age, names in result:
name_list = names.split(',')
print(f"年龄 {age} 的用户有：{', '.join(name_list)}")
# # 使用 group_by() 方法按年龄分组查询
# result = query.with_entities(User.age, func.group_concat(User.name)).group_by(User.age).all()
# print("按年龄分组查询：")
# for age, names in result:
# name_list = names.split(',')
# print(f"年龄 {age} 的用户有：{', '.join(name_list)}")
# 使用 order_by() 方法对结果进行排序
result = query.order_by(User.age).all()
print("按年龄排序：", [(user.name, user.age) for user in result])
# 统计查询结果的数量
count = query.count()
print("查询结果的数量：", count)
# 删除满足条件的记录
session.query(User).filter(User.name == 'Charlie').delete()
session.commit()
# 更新满足条件的记录
session.query(User).filter(User.name == 'David').update({User.age: 35})
session.commit()
# 执行 SELECT 查询
# 使用 select(User) 会创建一个 SELECT 查询，查询的对象是 User 这个表格（模型类）。这意味着你将检索 User 表中的所有列
with engine.connect() as connection:
stmt = select(User).where(User.age > 25)
result = connection.execute(stmt)
for row in result:
print(row)--------------- 中
sqlalchemyselect 函数的参数可以是一个或多个表达式，用于指定要查询的列。它接受一个可迭代对象作为参数，该可迭代对象包含要选择的列或其他表达式。
以下是 select 函数的基本语法：
select(columns, whereclause=None, from_obj=[], **kwargs)
columns：要选择的列或其他表达式，可以是一个或多个。select(User模型类)whereclause：可选参数，用于指定 WHERE 子句中的条件表达式。from_obj：可选参数，用于指定查询的来源表（FROM 子句）。**kwargs：其他可选参数，例如group_by、having、order_by等。
在使用 select 函数时，你至少需要提供一个 columns 参数来指定要选择的列。其他参数都是可选的，根据实际需要来决定是否使用。
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session.scalars() 方法是 SQLAlchemy 中用于执行查询并返回标量值（Scalar）的方法。在 ORM 查询中，当你只需要获取一列数据的值而不是整个对象时，可以使用 session.scalars() 方法。
from sqlalchemy import select
# 创建一个 SELECT 查询，选择名字为 "spongebob" 或 "sandy" 的用户的 id 列
stmt = select(User.id).where(User.name.in_(["spongebob", "sandy"]))
# 使用会话执行查询
with Session(engine) as session:
# 执行查询并返回标量值
for user_id in session.scalars(stmt):
print(user_id)
