SQLAlchemy中filter函数的使用

目录

filter过滤数据

方法及使用示例

基本过滤

 多个条件的过滤

模糊查询

IN查询

空值和非空值

代码演示

代码刨析

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filter过滤数据

在SQLAlchemy中，filter 方法用于在查询中对数据进行过滤，以获取符合特定条件的记录。这方法允许你构建 SQL 查询中的 WHERE 子句，并可以组合多个条件来过滤数据。

方法及使用示例

以下对一些常用的过滤条件进行解释，并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现的：

基本过滤

使用 filter 方法来获取满足指定条件的记录。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine('mysql://user:password@localhost/dbname')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 查询用户名为'John'的用户
results = session.query(User).filter(User.name == 'John').all()

 多个条件的过滤

可以组合多个条件来过滤数据，使用 and_ 和 or_ 来构建复杂的条件表达式。

from sqlalchemy import and_, or_

# 查询用户名为'John'且年龄大于等于30的用户
results = session.query(User).filter(and_(User.name == 'John', User.age >= 30)).all()

# 查询用户名为'John'或年龄大于等于30的用户
results = session.query(User).filter(or_(User.name == 'John', User.age >= 30)).all()

模糊查询

使用 like 方法进行模糊查询。

# 查询用户名以'J'开头的用户
results = session.query(User).filter(User.name.like('J%')).all()

IN查询

使用 in_ 方法来查询某个字段是否包含在一组值中。 

values = ['John', 'Alice', 'Bob']
results = session.query(User).filter(User.name.in_(values)).all()

空值和非空值

使用 is_ 方法来查询空值或非空值。 

# 查询没有邮箱地址的用户
results = session.query(User).filter(User.email.is_(None)).all()

# 查询有邮箱地址的用户
results = session.query(User).filter(User.email.isnot(None)).all()

代码演示

from random import randint
from uuid import uuid4


from sqlalchemy import Column,Integer,String,Float,Text,and_,or_


from db_util import Base,Session


class Article(Base):
  __tablename__ = 't_article'
  id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  title = Column(String(50),nullable=False)
  price = Column(Float,nullable=False)
  content = Column(Text)
  
  def __repr__(self):
    return f""


def create_data():
  with Session() as ses:
    for i in range(10):
      if i%2 == 0:
        art = Article(title = f'title{i+1}',price=randint(1,100),content = uuid4())
      else:
        art = Article(title = f'TITLE{i+1}',price=randint(1,100))
      ses.add(art)
    ses.commit()


def query_data():
  with Session() as ses:
    # rs = ses.query(Article).filter_by(id=1).first()
    rs = ses.query(Article).filter(Article.id == 1).first()
    print(rs)


def query_data_equal():
  with Session() as ses:
    rs = ses.query(Article).filter(Article.title == 'title2').first()
    print(rs)




def query_data_not_equal():
  with Session() as ses:
    rs = ses.query(Article).filter(Article.title != 'title2').all()
    print(rs)


def query_data_like():
  with Session() as ses:
    # select * from t_article where title like 'title%';
    rs = ses.query(Article).filter(Article.title.like('title%')).all()
    for r in rs:
      print(r)


def query_data_in():
  with Session() as ses:
    rs = ses.query(Article).filter(Article.title.in_(['title1','title3','title6'])).all()
    for r in rs:
      print(r)


def query_data_not_in():
  with Session() as ses:
    rs = ses.query(Article).filter(~ Article.title.in_(['title1','title3','title6'])).all()
    for r in rs:
      print(r)


def query_data_null():
  with Session() as ses:
    rs = ses.query(Article).filter(Article.content == None).all()
    for r in rs:
      print(r)


def query_data_not_null():
  with Session() as ses:
    rs = ses.query(Article).filter(Article.content != None).all()
    for r in rs:
      print(r)


def query_data_and():
  with Session() as ses:
    # rs = ses.query(Article).filter(Article.title !='title4' and Article.price >8 ).all() 
    # rs = ses.query(Article).filter(Article.title !='title4',Article.price >50 ).all() 
    rs = ses.query(Article).filter(and_(Article.title !='title4',Article.price >50) ).all() 
    for r in rs:
      print(r)


def query_data_or():
  with Session() as ses: 
    rs = ses.query(Article).filter(or_(Article.title =='title4',Article.price >50) ).all() 
    for r in rs:
      print(r)


if __name__ == '__main__':
  # Base.metadata.create_all()
  # create_data()
  # query_data()
  # query_data_equal()
  # query_data_not_equal()
  # query_data_like()
  # query_data_in()
  # query_data_not_in()
  # query_data_null()
  # query_data_not_null()
  # query_data_and()
  query_data_or()

代码刨析

1. Article 模型类定义：

   • 你定义了一个名为 Article 的模型类，它映射到了数据库中的 t_article 表格，包括了 id、title、price 和 content 四个字段。

2. create_data 函数：

   • 该函数在数据库中插入了一些示例数据，包括了标题、价格和内容。其中，标题的命名规则是 title{i+1} 或者 TITLE{i+1}，价格是一个随机的整数，内容使用了 uuid4() 生成。

3. query_data 函数：

   • 该函数查询了 id 为 1 的记录。

4. query_data_equal 函数：

   • 该函数查询了标题等于 'title2' 的第一条记录。

5. query_data_not_equal 函数：

   • 该函数查询了标题不等于 'title2' 的所有记录。

6. query_data_like 函数：

   • 该函数查询了标题以 'title' 开头的所有记录。

7. query_data_in 函数：

   • 该函数查询了标题在 ['title1','title3','title6'] 中的所有记录。

8. query_data_not_in 函数：

   • 该函数查询了标题不在 ['title1','title3','title6'] 中的所有记录。

9. query_data_null 函数：

   • 该函数查询了内容为 None 的所有记录。

10. query_data_not_null 函数：

    • 该函数查询了内容不为 None 的所有记录。

11. query_data_and 函数：

    • 该函数查询了标题不等于 'title4' 且价格大于 50 的所有记录。

12. query_data_or 函数：

    • 该函数查询了标题等于 'title4' 或者价格大于 50 的所有记录。