SQLAlchemy中的Query方法

在SQLAlchemy中执行查询是通过session对象的query方法完成的。query方法非常灵活，你可以根据需要使用不同的查询方式查找数据，下面一一举例。
1.直接通过映射类查找：

#Querying user instance
for instance insession.query(User).order_by(User.id):
  print instance.name,instance.fullname

这种方法只要在query方法中，将映射类作为参数，就可以查询出这个映射类代表的数据库表中的数据。其相当于下面的SQL语句：

SELECTusers.id ASusers_id, users.name ASusers_name,
users.fullname ASusers_fullname, users.password ASusers_password
FROM users ORDERBY users.id

2.通过映射类的属性字段查询：

#Querying by ORM-instrument
for name,fullnamein session.query(User.name,User.fullname):
  print name,fullname

这种方法指定了查询的具体字段，而不是像第一种方法那样把映射类的所有字段都查询出来，其相当于执行了下面的SQL语句：

SELECTusers.name ASusers_name, users.fullname ASusers_fullname
FROM users

3.query查询的结果是保存在一个元组中的，所以我们可以在query中指定返回整个的映射类对象和其中的部分属性字段：

#Querying as a Python object
for row insession.query(User,User.name).all():
  print row.User,row.name

这种查询方法可以返回一个User对象以及它的name属性字段的值，其相当于执行了下面的SQL语句：

SELECTusers.id ASusers_id, users.name ASusers_name, users.fullname ASusers_fullname, users.password ASusers_password
FROM users

其输出结果为一个元组和一个字符串：

<</span>user("ed","Ed Jones","f8x902")> ed
<</span>user("Wendy","Wendy Williams","foobar")> Wendy
<</span>user("Marry","Marry Contrary","xxg527")> Marry
<</span>user("Fred","Fred Flinstone","blah")> Fred

4.我们还可以给返回的结果起一个别名，或者叫标签：

#Querying labeled
for row insession.query(User.name.label('name_label')).all():
  print (row.name_label)

这里的关键是label方法，它的意思是把User的name字段改个名字叫name_label，其相当于执行以下的SQL语句：

SELECTusers.name ASname_label
FROM users

6.除了给映射类字段起别名，我们还可以给映射类起个别名：

#Querying with aliased
from sqlalchemy.orm import aliased
user_alias=aliased(User,name='user_alias')
for row insession.query(user_alias,user_alias.name).all():
  print row.user_alias

这里要注意的是，我们引入了aliased函数，并且给User映射类起了个别名叫user_alias。然后我们就可以在query中使用这个别名了，它相当于是User对象。上面的代码相当于执行了以下SQL语句：

SELECTuser_alias.id ASuser_alias_id, user_alias.name ASuser_alias_name,
user_alias.fullname AS user_alias_fullname,user_alias.password AS user_alias_password
FROM users ASuser_alias

7.由于query的查询返回的是一个元组，所以我们可以利用Python对数组类对象进行“分片”的操作，来限制返回的结果集范围：

#Querying with limit and offset
for u insession.query(User).order_by(User.id)[1:3]:
  print u

这里我们对返回的结果加上了[1:3]，来限制返回的结果集范围。其执行相当于下面的SQL语句：

SELECTusers.id ASusers_id, users.name ASusers_name,
users.fullname ASusers_fullname, users.password ASusers_password
FROM users ORDERBY users.id
 LIMIT ? OFFSET ?

8.前面的查询都没有涉及到子查询，也就是SQL的where子句。在SQLAlchemy框架中，query的子查询可以通过filter_by来实现：

#Qyering with filter by
for name,in session.query(User.name).filter_by(fullname='Ed Jones'):
  print name

上面的查询相当于要找出User映射表中fullname为’Ed Jones’的数据，其相当于执行了下面的SQL语句：

SELECTusers.name ASusers_name
FROM users
WHERE users.fullname = ?

9.除了filter_by之外，我们还可以使用filter方法，这种方式看起来更灵活，我们可以按照映射类对象的属性来指定查询条件：

#Querying with filter
for name,in session.query(User.name).filter(User.fullname=='Ed Jones'):
  print name

其参数与filter_by不同，这里使用了映射类名加属性字段的方式来指定查询子句参数，其相当于执行了下面的SQL语句：

SELECTusers.name ASusers_name
FROM users
WHERE users.fullname = ?

如果我们想要嵌套多个查询条件，可以嵌套多个filter：

#Querying with fully generative
for name,in session.query(User.name).filter(User.fullname=='Ed Jones').filter(User.name=='ed'):
  print name

可以看到我们在filter方法后面又嵌套了一个filter，理论上可以嵌套无数个，其相当于执行了下面的SQL语句：

SELECTusers.name ASusers_name
FROM users
WHERE users.fullname = ? AND users.name = ?

完整的示例代码如下：

fromsqlalchemy.ext.declarative importdeclarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String
from sqlalchemy import Sequence
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base=declarative_base()
from sqlalchemy import create_engine
engine=create_engine('sqlite:///:memory:',echo=True)
class User(Base):
  __tablename__='users'
  id=Column(Integer,Sequence('user_id_seq'),primary_key=True)
  name=Column(String(50))
  fullname=Column(String(50))
  password=Column(String(12))
  def__init__(self,name,fullname,password):
    self.name=name
    self.fullname=fullname
    self.password=password

  def__repr__(self):
    return '' %(self.name,self.fullname,self.password)
Base.metadata.create_all(engine)
Session=sessionmaker(bind=engine)
session=Session()
#Add on user
ed_user=User('ed','Ed Jones','edpassword')
session.add(ed_user)
#Retrive saved ed_user
our_user=session.query(User).filter_by(name='ed').first()
print 'our_user is:',our_user
print 'our_user id is:',our_user.id
print 'our_user is ed_user',our_user==ed_user

#Add multiple object
session.add_all(
  [
    User('Wendy','Wendy Williams','foobar'),
    User('Marry','Marry Contrary','xxg527'),
    User('Fred','Fred Flinstone','blah')
  ]
)
#Detective the dirty data
ed_user.password='f8x902'
print 'Dirty data',session.dirty
#Detective the new data
print 'New data',session.new
#Commit data
session.commit()
#========Querying===============
#Querying user instance
for instance insession.query(User).order_by(User.id):
  print instance.name,instance.fullname
#Querying by ORM-instrument
for name,fullnamein session.query(User.name,User.fullname):
  print name,fullname
#Querying as a Python object
for row insession.query(User,User.name).all():
  print row.User,row.name

#Querying labeled
for row insession.query(User.name.label('name_label')).all():
  print (row.name_label)
#Querying with aliased
from sqlalchemy.orm import aliased
user_alias=aliased(User,name='user_alias')
for row insession.query(user_alias,user_alias.name).all():
  print row.user_alias
#Querying with limit and offset
for u insession.query(User).order_by(User.id)[1:3]:
  print u
#Qyering with filter by
for name,in session.query(User.name).filter_by(fullname='Ed Jones'):
  print name
#Querying with filter
for name,in session.query(User.name).filter(User.fullname=='Ed Jones'):
  print name
#Querying with fully generative
for name,in session.query(User.name).filter(User.fullname=='Ed Jones').filter(User.name=='ed'):
  print name

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