python SQLAlchemy

>>> user.c  # 表 user 的字段column对象<sqlalchemy.sql.base.ImmutableColumnCollection object at 0x0000000002E804A8>>>> print user.c
[‘user.id‘, ‘user.name‘, ‘user.fullname‘]>>> s = select([user.c.name,user.c.fullname])>>> r = conn.execute(s)>>> r
<sqlalchemy.engine.result.ResultProxy object at 0x00000000025A7748>>>> r.rowcount  # 影响的行数5L>>> ru = r.fetchall()  
>>> ru
[(u‘hello‘, u‘hello world‘), (u‘Jack‘, u‘Jack Jone‘), (u‘Jack‘, u‘Jack Jone‘), (u‘jack‘, u‘jack Jone‘), (u‘tom‘, u‘tom Jim‘)]>>> r  
<sqlalchemy.engine.result.ResultProxy object at 0x00000000025A7748>>>> r.closed  # 只要 r.fetchall() 之后，就会自动关闭 ResultProxy 对象True

同时查询两个表

>>> s = select([user.c.name, address.c.user_id]).where(user.c.id==address.c.user_id)   # 使用了字段和字段比较的条件>>> s
<sqlalchemy.sql.selectable.Select at 0x2f03390; Select object>>>> print sSELECT "user".name, address.user_id 
FROM "user", address 
WHERE "user".id = address.user_id

操作符

>>> print user.c.id == address.c.user_id  # 返回一个编译的字符串"user".id = address.user_id>>> print user.c.id == 7"user".id = :id_1   # 编译成为带参数的sql 语句片段字符串>>> print user.c.id != 7"user".id != :id_1>>> print user.c.id > 7"user".id > :id_1>>> print user.c.id == None"user".id IS NULL>>> print user.c.id + address.c.id   # 使用两个整形的变成 +"user".id + address.id>>> print user.c.name + address.c.email  # 使用两个字符串 变成 ||"user".name || address.email

操作连接

这里的连接指条件查询的时候，逻辑运算符的连接，即 and or 和 not

print and_(
        user.c.name.like(‘j%‘),
        user.c.id == address.c.user_id,
        or_(
            address.c.email == ‘wendy@aol.com‘,
            address.c.email == ‘jack@yahoo.com‘
        ),        not_(user.c.id>5))"user".name LIKE :name_1 AND "user".id = address.user_id AND (address.email = :email_1 OR address.email = :email_2) AND "user".id <= :id_1

得到的结果为 编译的sql语句片段，下面看一个完整的例子

>>> se_sql = [(user.c.fullname +", " + address.c.email).label(‘title‘)]>>> wh_sql = and_(
              user.c.id == address.c.user_id,
              user.c.name.between(‘m‘, ‘z‘),
              or_(
                  address.c.email.like(‘%@aol.com‘),
                  address.c.email.like(‘%@msn.com‘)
              )
         )>>> print wh_sql"user".id = address.user_id AND "user".name BETWEEN :name_1 AND :name_2 AND (address.email LIKE :email_1 OR address.email LIKE :email_2)>>> s = select(se_sql).where(wh_sql)>>> print sSELECT "user".fullname || :fullname_1 || address.email AS title 
FROM "user", address 
WHERE "user".id = address.user_id AND "user".name BETWEEN :name_1 AND :name_2 AND (address.email LIKE :email_1 OR address.email LIKE :email_2)>>> r = conn.execute(s)>>> r.fetchall()

使用 raw sql 方式

遇到负责的sql语句的时候，可以使用 sqlalchemy.sql 下面的 text 函数。将字符串的sql语句包装编译成为 execute执行需要的sql对象。例如：、

>>> text_sql = "SELECT id, name, fullname FROM user WHERE id=:id"  # 原始sql语句，参数用（ ：value）表示>>> s = text(text_sql)>>> print s
SELECT id, name, fullname FROM user WHERE id=:id>>> s
<sqlalchemy.sql.elements.TextClause object at 0x0000000002587668>>>> conn.execute(s, id=3).fetchall()   # id=3 传递：id参数[(3L, u‘Jack‘, u‘Jack Jone‘)]

连接 join

连接有join 和 outejoin 两个方法，join 有两个参数，第一个是join 的表，第二个是on 的条件，joing之后必须要配合select_from 方法

>>> print user.join(address)"user" JOIN address ON "user".id = address.user_id   # 因为开启了外键 ，所以join 能只能识别 on 条件>>> print user.join(address, address.c.user_id==user.c.id)  # 手动指定 on 条件"user" JOIN address ON address.user_id = "user".id>>> s = select([user.c.name, address.c.email]).select_from(user.join(address, user.c.id==address.c.user_id))  # 被jion的sql语句需要用 select_from方法配合>>> s
<sqlalchemy.sql.selectable.Select at 0x2eb63c8; Select object>>>> print s
SELECT "user".name, address.email 
FROM "user" JOIN address ON "user".id = address.user_id>>> conn.execute(s).fetchall()
[(u‘hello‘, u‘jack@yahoo.com‘), (u‘hello‘, u‘jack@msn.com‘), (u‘hello‘, u‘jack@yahoo.com‘), (u‘hello‘, u‘jack@msn.com‘), (u‘Jack‘, u‘www@www.org‘), (u‘Jack‘, u‘wendy@aol.com‘), (u‘Jack‘, u‘www@www.org‘), (u‘Jack‘, u‘wendy@aol.com‘)]

排序 分组 分页

排序使用 order_by 方法，分组是 group_by ，分页自然就是limit 和 offset两个方法配合

>>> s = select([user.c.name]).order_by(user.c.name)  # order_by>>> print s
SELECT "user".name 
FROM "user" ORDER BY "user".name>>> s = select([user]).order_by(user.c.name.desc())>>> print s
SELECT "user".id, "user".name, "user".fullname 
FROM "user" ORDER BY "user".name DESC>>> s = select([user]).group_by(user.c.name)       # group_by>>> print s
SELECT "user".id, "user".name, "user".fullname 
FROM "user" GROUP BY "user".name>>> s = select([user]).order_by(user.c.name.desc()).limit(1).offset(3)  # limit(1).offset(3)>>> print s
SELECT "user".id, "user".name, "user".fullname 
FROM "user" ORDER BY "user".name DESC
 LIMIT :param_1 OFFSET :param_2
[(4L, u‘jack‘, u‘jack Jone‘)]

更新 update

前面都是一些查询，更新和插入的方法很像，都是 表下面的方法，不同的是，update 多了一个 where 方法 用来选择过滤

>>> s = user.update()>>> print sUPDATE "user" SET id=:id, name=:name, fullname=:fullname>>> s = user.update().values(fullname=user.c.name)           # values 指定了更新的字段>>> print sUPDATE "user" SET fullname="user".name>>> s = user.update().where(user.c.name == ‘jack‘).values(name=‘ed‘)  # where 进行选择过滤>>> print s 
UPDATE "user" SET name=:name WHERE "user".name = :name_1>>> r = conn.execute(s)>>> print r.rowcount         # 影响行数3

还有一个高级用法，就是一次命令执行多个记录的更新，需要用到 bindparam 方法

 from sqlalchemy import bindparam

>>> s = user.update().where(user.c.name==bindparam(‘oldname‘)).values(name=bindparam(‘newname‘))   # oldname 与下面的传入的从拿书进行绑定，newname也一样>>> print sUPDATE "user" SET name=:newname WHERE "user".name = :oldname>>> u = [{‘oldname‘:‘hello‘, ‘newname‘:‘edd‘},
{‘oldname‘:‘ed‘, ‘newname‘:‘mary‘},
{‘oldname‘:‘tom‘, ‘newname‘:‘jake‘}]>>> r = conn.execute(s, u)>>> r.rowcount5L

删除 delete

删除比较容易，调用 delete方法即可，不加 where 过滤，则删除所有数据，但是不会drop掉表，等于清空了数据表

>>> r = conn.execute(address.delete()) # 清空表>>> print r
<sqlalchemy.engine.result.ResultProxy object at 0x0000000002EAF550>>>> r.rowcount8L>>> r = conn.execute(users.delete().where(users.c.name > ‘m‘)) # 删除记录>>> r.rowcount3L

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