查询语法
查询一般有两种写法，db.session.query 和 <模型类>.query.<过滤方法>
db.session.query：
#查询TestCase 模型类中id = 137 的数据
db.session.query(TestCase).filter(TestCase.id == 137).first()
<模型类>.query.<过滤方法>
#查询TestCase 模型类中id = 137 的数据
query2 = TestCase.query.filter(TestCase.id==137).first()
常用的过滤方法
常用的查询方法
常用的查询操作符
LIKE（模糊查询）：
db.session.query(Note).filter(Note.body.like('%foo%'))
IN（包含）：
db.session.query(Note).filter(Note.body.in_(['foo', 'bar', 'baz']))
NOT IN（不包含）：
db.session.query(Note).filter(~Note.body.in_(['foo', 'bar', 'baz']))
AND(多个过滤条件)：
from sqlalchemy import and_
CaseSuitMiddle.query.filter(and_(CaseSuitMiddle.plan_id == plan_id, CaseSuitMiddle.case_id == tc))
# 或在filter()中加入多个表达式，使用逗号分隔
filter(Note.body == 'foo', Note.title == 'FooBar')
# 或叠加调用多个filter()/filter_by()方法
filter(Note.body == 'foo').filter(Note.title == 'FooBar')
OR:
from sqlalchemy import or_
filter(or_(Note.body == 'foo', Note.body == 'bar'))
和filter（）方法相比，filter_by（）方法更易于使用：
Note.query.filter_by(body='SHAVE').first()
count查询
-
查询Note中title等于测试的数据总数
db.session.query(Note).filter(Note.title== "测试").count()
2.进行优化后的func.count()函数： 无子查询，效率高
from sqlalchemy import func
#统计TestCase 中 run_state 等于pass 的数据总数
case_pass_amount = db.session.query(func.count(TestCase.id)).filter(TestCase.run_state == 'pass').scalar()
with_entities()方法 指定某列并去重
# 查询TestCase模型中test_interface_adree字段，过滤不为None的数据，然后with_entities去重test_interface_adree值
test_interfaces = db.session.query(TestCase.test_interface_adree).filter(
TestCase.test_interface_adree != None).with_entities(
TestCase.test_interface_adree).distinct().all()
打印出查询结果：
[('/organize/organize.organizeTree.do',), ('/test/addUser',)]
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