SQLAlchemy列参数的使用和query函数的使用

目录

Column常用参数

代码演示

 代码刨析

query函数的使用

基本用法

常见用法示例

查询所有记录

根据条件查询

查询第一条符合条件的记录

查询特定列的值

添加排序规则

使用聚合函数

连接查询 

使用filter_by

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Column常用参数

• primary_key：True设置某个字段为主键。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)

• autoincrement：True设置这个字段为自动增长的。

from sqlalchemy import Column, Integer, String
 
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    username = Column(String(50))

• default：设置某个字段的默认值。在发表时间这些字段上面经常用。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    status = Column(String(20), default='active')

• nullable：指定某个字段是否为空。默认值是True，就是可以为空。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50), nullable=False)

• unique：指定某个字段的值是否唯一。默认是False。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    email = Column(String(100), unique=True)

• onupdate：在数据更新的时候会调用这个参数指定的值或者函数。在第一次插入这条数据的时候，不会用onupdate的值，只会使用default的值。常用于是update_time字段（每次更新数据的时候都要更新该字段值）。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, func
 
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(50))
    last_updated = Column(DateTime, onupdate=func.now())

• server_default（服务器端默认值）：在数据库层面设置默认值，而不是在Python代码层面。

from sqlalchemy import text
 
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    created_at = Column(DateTime, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP'))

• index（索引）：指定是否为该列创建索引，以提高检索速度。

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(50), index=True)

• name：指定ORM模型中某个属性映射到表中的字段名。如果不指定，那么会使用这个属性的名字来作为字段名。如果指定了，就会使用指定的这个值作为表字段名。这个参数也可以当作位置参数，在第1个参数来指定。

title = Column(String(50),name='title',nullable=False)
title = Column('my_title',String(50),nullable=False)

代码演示

from datetime import datetime
 
 
from sqlalchemy import Column,Integer,DateTime,String
 
 
from db_util import Base,Session
 
 
class News(Base):
  __tablename__ = 't_news2'
  id = Column(Integer,primary_key = True,autoincrement = True)
  phone = Column(String(11),unique = True)
  title = Column(String(32),nullable = False)
  read_count = Column(Integer,default=1)
  create_time = Column(DateTime,default = datetime.now)
  update_time = Column(DateTime,default = datetime.now, onupdate =datetime.now ) # 当数据更新后，参数的内容才会更改
  
 
 
def create_data():
  new1 = News(phone='16866666666',title='测试列参数')
  with Session() as session:
    session.add(new1)
    session.commit()
 
 
def create_data2():
  # new1 = News(phone='16866666666',title='测试列参数') # 不允许重复
  # new1 = News(phone='16866666668') # title不能为空
  # with Session() as session:
  #   session.add(new1)
  #   session.commit()
  with Session() as session:
    new1 = session.query(News).first()  
    new1.read_count = 2
    session.commit()
 
 
if __name__ == '__main__':
  # Base.metadata.create_all()
  # create_data()
  create_data2()

 代码刨析

1. id: 主键列，自动递增。
2. phone: 字符串类型，长度为11，唯一约束。
3. title: 字符串类型，最大长度为32，不能为空。
4. read_count: 整数类型，有一个默认值为1。
5. create_time: 日期时间类型，有一个默认值为当前时间。
6. update_time: 日期时间类型，有一个默认值为当前时间，并且在更新时会自动更新为新的时间。

这个脚本中还包含了两个函数 create_data() 和 create_data2()，它们用于向数据库中插入数据。

在 create_data2() 函数中，首先获取了表中的第一个记录，然后将其read_count修改为2，并提交了事务。

请注意，在这个代码中，onupdate=datetime.now 表示在记录更新时，update_time 会被自动更新为当前时间。

query函数的使用

query 函数是 SQLAlchemy 中用于执行数据库查询操作的方法。它通常用于从数据库中检索数据。

基本用法

session.query(ModelClass)

这里的 ModelClass 定义的模型类，它对应了数据库中的表格。query 函数将返回一个查询对象，可以在该对象上继续添加过滤条件、排序规则等，最终执行查询操作以获取符合条件的数据。

常见用法示例

查询所有记录

result = session.query(User).all()

根据条件查询

result = session.query(User).filter(User.name == 'John').all()

查询第一条符合条件的记录

result = session.query(User).filter(User.name == 'John').first()

查询特定列的值

result = session.query(User.name, User.email).all()

添加排序规则

result = session.query(User).order_by(User.name).all()

使用聚合函数

from sqlalchemy import func
 
result = session.query(func.count(User.id)).scalar()

连接查询 

result = session.query(User, Address).join(Address, User.id == Address.user_id).all()

使用filter_by

result = session.query(User).filter_by(name='John').all()