内容预告
- 别名的用法
- 函数的用法
- 分组的写法.
- case when的用法.
- exists的用法
为啥要用别名?
- 如果两个表的两列名字相同, 那么为了区分这两列, 必须使用别名.
- 如果有一列是通过运算出来的, 那么一定要给这列起个名字, 否则无法在查询结果中引用.
看别名的写法.
先把代码贴上来, 然后注释我都在代码里写了, 请大家自行阅读~ (#^.^#)
from models import *
# 别名
def query_with_column_alias():
emps = sess.query(Emp.ename.label('name')).all()
for item in emps:
print(item)
'''
output:
('SMITH',)
('ALLEN',)
('WARD',)
('JONES',)
('MARTIN',)
('BLAKE',)
('CLARK',)
('SCOTT',)
('KING',)
('TURNER',)
('ADAMS',)
('JAMES',)
('FORD',)
('MILLER',)
('KATE',)
note:
输出的结果是元祖. 请注意写法, 括号里面带一个逗号, 表明是元祖tuple, 如果没有这个逗号, 讲不被python认为是tuple.
例如:
In [1]: a = (1)
In [2]: type(a)
Out[2]: int
In [3]: b = (1,)
In [4]: type(b)
Out[4]: tuple
'''
# 别名查询, 并且在查询结果中引用.
def query_with_column_alias_and_call_it():
emps = sess.query(Emp.ename.label('name')).limit(3).all() # 请注意, limit(3)意思是查三条. 这是mysql的特殊用法.
emp1 = emps[0]
print(type(emp1)) # 我们查看一下 emp1是什么类型的.
# 如何引用name属性呢?
name1 = emp1.name # 用属性的方式引用
print('name1', name1)
name2 = emp1[0] # 用数组的方式引用.
print('name2', name2)
'''
output:
<class 'sqlalchemy.util._collections.result'>
name1 SMITH
name2 SMITH
note:
查询结果单个对象是一个实现了 tuple 的类, 既可以当数组用, 又可以当对象用.
但是这是一个冻结的数组和对象. 不可以修改. 也就是不能当普通的数组和对象用.不能添加属性和元素.
'''
# 函数的用法
def query_with_function():
from sqlalchemy import func
from sqlalchemy.sql import label
# 这次, 我想查员工的工资. 但是不显示十位和各位. 比如 9124, 我只显示为9100. 怎么做呢? 使用python的方法吗. 太笨了. 我们直接调用mysql的内置方法.
comms = sess.query(Emp.ename, Emp.comm, label('comm_trunc', func.truncate(Emp.comm, -2))).limit(3).all()
for item in comms:
print(item.ename, item.comm, item.comm_trunc)
'''
output:
SMITH 1999.00 1900
ALLEN 300.00 300
WARD 500.00 500
note:
这里的label用法的另一种写法.
之前我们直接使用 Emp.ename.label('name')
这里我们使用 label('comm_trunc', func.truncate(Emp.comm, -2)), 这是对函数的其中一种写法.
func.XXX 可以使用原生的数据库里的所有方法, 只需要加个前缀func. 既可.
喜欢原生数据方法的请大胆使用.
关于truncate方法, 请参考 https://www.w3schools.com/sql/func_mysql_truncate.asp
'''
# 分组的用法
def query_and_group():
# 本次, 我们要统计每个职业有多少员工.
from sqlalchemy import func
results = sess.query(Emp.job, func.count(Emp.empno).label('job_count')).group_by(Emp.job).all()
for item in results:
print(item.job, item.job_count)
'''
output:
ANALYST 2
CLERK 4
MANAGER 4
PRESIDENT 1
SALESMAN 4
note:
group_by的用法:
通过查看终端的打印的语句,我们看到sql是这样的
SELECT emp.job AS emp_job, count(emp.job) AS job_count
FROM emp GROUP BY emp.job
我们这样理解:
先根据job分组, 然后查看每组有多少人.
select 子查询里面, 单独查询的列, 比如select emp.job, 这个job一定是分组依据. 否则出现在select语句里面.
子查询里面的聚合函数列, 则没有限制, 可以随意使用聚合函数对任意列进行数据处理.
为什么我们本次要使用count呢?
回到我们的目的, 我们要查询每组有多少人.
label的第三种写法:
在函数后面直接使用.label这种链式写法. 我之前没想过还可以这么写, 这样写完全是我尝试出来的.
原因是, 英语文档没有细读, 不知道这么用. 其次, 英语文档读的太慢了, 英语水平有限, 无法深入挖掘sqlalchemy的用法 ￣□￣｜｜.
'''
# 分组的用法
def query_and_group_plus():
# 本次, 我们要统计每个职业有多少员工. 而且我们要增加额外的分组依据, 员工所在的位置(部门表里的loc字段), 所以我们要进行联合查询
from sqlalchemy import func
results = sess.query(Dept.loc, Emp.job, func.count(Emp.empno).label('job_count')) \
.join(Emp, Emp.deptno == Dept.deptno) \
.group_by(Dept.loc, Emp.job).all()
for item in results:
print(item.loc, item.job, item.job_count)
'''
output:
CHICAGO CLERK 1
CHICAGO MANAGER 1
CHICAGO SALESMAN 4
DALLAS ANALYST 2
DALLAS CLERK 2
DALLAS MANAGER 1
NEW YORK CLERK 1
NEW YORK MANAGER 1
NEW YORK PRESIDENT 1
note:
通过本次的查询, 大家应该可以清楚的看到各个地区各个职位的分布了. 也能从查询结果中挖掘到一些信息. 这就是统计的作用.
这次, 也告诉大家, 我们可以使用 多列进行分组统计.
'''
if __name__ == '__main__':
query_and_group_plus()
case_when和exists的语法下午补上.
SQLAlchemy官方网站
http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/contents.html
教程全部代码github地址
https://github.com/notfresh/sqlalchemy_demo