PYTHON SQLALCHEMY - FUNC.COUNT MED FILTER - TECHCODEVIEW.COM

I denne artikel skal vi se, hvordan man udfører filteroperation med tællefunktion i SQLAlchemy mod en PostgreSQL-database i python

Optælling med filteroperationer udføres i forskellige metoder ved hjælp af forskellige funktioner. Sådanne slags matematiske operationer er databaseafhængige. I PostgreSQL udføres optællingen ved hjælp af en funktion kaldet count(), og filteroperationen udføres ved hjælp af filter(). I SQLAlchemy kaldes generiske funktioner som SUM, MIN, MAX ligesom konventionelle SQL-funktioner ved hjælp af func-attributten.

Nogle almindelige funktioner, der bruges i SQLAlchemy, er count, cube, current_date, current_time, max, min, mode osv.

Anvendelse: func.count(). func.group_by(), func.max()

Oprettelse af bord til demonstration

Importer nødvendige funktioner fra SQLAlchemy-pakken. Etabler forbindelse med PostgreSQL-databasen ved hjælp af create_engine()-funktionen som vist nedenfor, opret en tabel kaldet bøger med kolonnerne book_id og book_price. Indsæt post i tabellerne ved hjælp af funktionen insert() og values() som vist.

Python3

# import necessary packages> import> sqlalchemy> from> sqlalchemy> import> create_engine, MetaData, Table,> Column, Numeric, Integer, VARCHAR> from> sqlalchemy.engine> import> result> > # establish connections> engine> => create_engine(> > 'database+ dialect://username:password@host:port/databasename '> )> > # initialize the Metadata Object> meta> => MetaData(bind> => engine)> MetaData.reflect(meta)> > # create a table schema> books> => Table(> > 'books'> , meta,> > Column(> 'bookId'> , Integer, primary_key> => True> ),> > Column(> 'book_price'> , Numeric),> > Column(> 'genre'> , VARCHAR),> > Column(> 'book_name'> , VARCHAR)> )> > meta.create_all(engine)> # insert records into the table> statement1> => books.insert().values(bookId> => 1> , book_price> => 12.2> ,> > genre> => 'fiction'> ,> > book_name> => 'Old age'> )> statement2> => books.insert().values(bookId> => 2> , book_price> => 13.2> ,> > genre> => 'non-fiction'> ,> > book_name> => 'Saturn rings'> )> statement3> => books.insert().values(bookId> => 3> , book_price> => 121.6> ,> > genre> => 'fiction'> ,> > book_name> => 'Supernova'> )> statement4> => books.insert().values(bookId> => 4> , book_price> => 100> ,> > genre> => 'non-fiction'> ,> > book_name> => 'History of the world'> )> statement5> => books.insert().values(bookId> => 5> , book_price> => 1112.2> ,> > genre> => 'fiction'> ,> > book_name> => 'Sun city'> )> > # execute the insert records statement> engine.execute(statement1)> engine.execute(statement2)> engine.execute(statement3)> engine.execute(statement4)> engine.execute(statement5)>

Produktion:

Prøvetabel

Implementering af GroupBy og count i SQLAlchemy

At skrive en groupby-funktion har en lidt anden procedure end en konventionel SQL-forespørgsel, som er vist nedenfor

sqlalchemy.select([

Tabelnavn.c.kolonnenavn,

sqlalchemy.func.count(Tabelnavn.c.kolonnenavn)

]).gruppe_efter(tabelnavn.c.kolonnenavn).filter(værdi for tabelnavn.c.kolonnenavn)

Få bogtabellen fra Metadata-objektet initialiseret, mens du opretter forbindelse til databasen. Send SQL-forespørgslen til funktionen execute() og få alle resultaterne ved hjælp af fetchall()-funktionen. Brug en for-løkke til at gentage resultaterne.

Nedenstående forespørgsel returnerer antallet af bøger i forskellige genrer, hvis priser er højere end Rs. 50.

Python3

# Get the `books` table from the Metadata object> BOOKS> => meta.tables[> 'books'> ]> > # SQLAlchemy Query to GROUP BY and filter function> query> => sqlalchemy.select([> > BOOKS.c.genre,> > sqlalchemy.func.count(BOOKS.c.genre)> ]).group_by(BOOKS.c.genre).> filter> (BOOKS.c.book_price>> 50.0> )> > # Fetch all the records> result> => engine.execute(query).fetchall()> > # View the records> for> record> in> result:> > print> (>