class JSONPath(field[, path=None])
参数:
field ( JSONField ) – 我们打算访问的字段对象。
path ( tuple ) – 组成 JSON 路径的组件。
一种方便的 Pythonic 表示 JSON 路径的方式,用于 JSONField.
该JSONPath对象实现__getitem__,累积路径组件,它可以将其转换为相应的 json-path 表达式。
getitem(项目)
参数: 物品– 访问子键键或数组索引。
返回: aJSONPath代表新路径。
访问 JSON 数据中的子键或数组索引。返回一个 JSONPath对象,该对象公开了用于读取或修改 JSON 对象的特定部分的便捷方法。
例子:
# If metadata contains {"tags": ["list", "of", "tags"]}, we can
# extract the first tag in this way:
first_tag = Post.metadata['tags'][0]
query = (Post
.select(Post, first_tag.alias('first_tag'))
.order_by(first_tag))
set(value[, as_json=None])
参数:
value – 标量值、列表或字典。
as_json ( bool ) – 强制将值视为 JSON,在这种情况下,它将预先在 Python 中序列化为 JSON。默认情况下,列表和字典被视为要序列化的 JSON,而字符串和整数则按原样传递。
在 JSON 数据中的给定位置设置值。
使用 json1 扩展中的json_set()函数。
update(value)
参数: 数据– 一个标量值、列表或字典,用于与 JSON 数据中给定位置的数据合并。要删除特定键,请将该键设置None为更新的数据中。
使用 RFC-7396 MergePatch 算法将新数据合并到 JSON 值中,以data针对列数据应用补丁(参数)。MergePatch 可以添加、修改或删除 JSON 对象的元素,这意味着它是和update()的通用替换。MergePatch 将 JSON 数组对象视为原子对象,因此不能附加到数组,也不能修改数组的单个元素。set()remove()update()
有关更多信息和示例,请参阅 SQLite json_patch() 函数文档。
remove()
删除存储在 JSON 数据中给定位置的数据。
使用 json1 扩展中的json_type函数。
json_type()
返回一个字符串,该字符串标识存储在 JSON 数据中给定位置的值的类型。
返回的类型将是以下之一:
length()
返回存储在 JSON 数据中给定位置的数组的长度。
使用 json1 扩展中的json_array_length 函数。
children()
在给定位置公开 JSON 对象的直接后代的表值函数。另请参阅JSONField.children()。
tree()
以递归方式在给定位置公开 JSON 对象的所有后代的表值函数。另请参阅JSONField.tree()。
class SearchField([unindexed=False[, column_name=None]])
用于表示全文搜索虚拟表的模型上的列的字段类。全文搜索扩展禁止对列指定任何类型或约束。此行为由 强制执行 SearchField,如果尝试任何与全文搜索扩展不兼容的配置,则会引发异常。
文档搜索索引的示例模型(时间戳存储在表中,但其数据不可搜索):
class DocumentIndex(FTSModel):
title = SearchField()
content = SearchField()
tags = SearchField()
timestamp = SearchField(unindexed=True)
match(term)
参数: term( str ) – 全文搜索查询/术语
返回: aExpression对应于MATCH 运算符。
Sqlite 的全文搜索支持搜索整个表,包括所有索引列,或搜索单个列。该 match()方法可用于将搜索限制为单个列:
class SearchIndex(FTSModel):
title = SearchField()
body = SearchField()
# Search *only* the title field and return results ordered by
# relevance, using bm25.
query = (SearchIndex
.select(SearchIndex, SearchIndex.bm25().alias('score'))
.where(SearchIndex.title.match('python'))
.order_by(SearchIndex.bm25()))
要改为搜索所有索引列,请使用以下 FTSModel.match()方法:
# Searches *both* the title and body and return results ordered by
# relevance, using bm25.
query = (SearchIndex
.select(SearchIndex, SearchIndex.bm25().alias('score'))
.where(SearchIndex.match('python'))
.order_by(SearchIndex.bm25()))
highlight(left ,right )
参数:
left ( str ) – 高亮的开始标签,例如’’
right ( str ) – 高亮的结束标签,例如’’
使用MATCH运算符执行搜索时,FTS5 可以返回给定列中突出显示匹配的文本。
# Search for items matching string 'python' and return the title
# highlighted with square brackets.
query = (SearchIndex
.search('python')
.select(SearchIndex.title.highlight('[', ']').alias('hi')))
for result in query:
print(result.hi)
# For example, might print:
# Learn [python] the hard way
snippet(left ,right ,over_length=‘…’,max_tokens=16 )
参数:
left ( str ) – 高亮的开始标签,例如’’
right ( str ) – 高亮的结束标签,例如’’
over_length ( str ) – 当片段超过最大标记数时要添加或附加的文本。
max_tokens ( int ) – 返回的最大令牌,必须是 1 - 64。
使用MATCH运算符执行搜索时,FTS5 可以返回带有包含给定列中突出显示的匹配项的片段的文本。
# Search for items matching string 'python' and return the title
# highlighted with square brackets.
query = (SearchIndex
.search('python')
.select(SearchIndex.title.snippet('[', ']').alias('snip')))
for result in query:
print(result.snip)
class VirtualModel
用于表示虚拟表的模型类。默认元数据设置略有不同,以匹配虚拟表经常使用的设置。
元数据选项:
arguments- 传递给虚拟表构造函数的参数。
extension_module- 用于虚拟表的扩展名。
options- 在虚拟表中应用的设置字典
构造函数。
primary_key- 默认为False,表示没有主键。
这些都以以下方式组合在一起:
CREATE VIRTUAL TABLE <table_name>
USING <extension_module>
([prefix_arguments, ...] fields, ... [arguments, ...], [options...])
class FTS5Model
与FTS5 全文搜索扩展VirtualModel一起使用的子类。
FTS5Model 子类应该正常定义,但是有一些警告:
classname fts5_installed()
返回一个布尔值,指示是否安装了 FTS5 扩展。如果未安装,将尝试加载扩展。
classmethod search(term[, weights=None[, with_score=False[, score_alias=‘score’]]])
参数:
更高的分数对应于更好的匹配。
# Simple search.
docs = DocumentIndex.search('search term')
for result in docs:
print(result.title)
# More complete example.
docs = DocumentIndex.search(
'search term',
weights={'title': 2.0, 'content': 1.0},
with_score=True,
score_alias='search_score')
for result in docs:
print(result.title, result.search_score)
classname search_bm25(term[, weights=None[, with_score=False[, score_alias=‘score’]]])
与FTS5,search_bm25()方法相同 search()。
classname rank([col1_weight , col2_weight…coln_weight])
参数: col_weight( float ) - (可选) 赋予模型第 i列的权重。默认情况下,所有列的权重为1.0.
生成一个表达式,该表达式将使用BM25 算法计算并返回搜索匹配的质量。该值可用于对搜索结果进行排序,分数越高,匹配越好。
该rank()函数接受允许您为各个列指定权重的可选参数。如果未指定权重,则认为所有列都具有同等重要性。
query = (DocumentIndex
.select(
DocumentIndex,
DocumentIndex.rank().alias('score'))
.where(DocumentIndex.match('search phrase'))
.order_by(DocumentIndex.rank()))
for search_result in query:
print(search_result.title, search_result.score)
笔记
上面的代码示例等价于调用 search()方法:
query = DocumentIndex.search('search phrase', with_score=True)
for search_result in query:
print(search_result.title, search_result.score)
classname bm25([col1_weight , col2_weight…coln_weight])
因为 FTS5 提供了对 BM25 的内置支持,所以 bm25()方法与方法相同 rank()。
classname VocabModel([table_type=‘row’|‘col’|‘instance’[,table_name=None]])
参数: