この記事では、Python で PostgreSQL データベースに対して SQLAlchemy の count 関数を使用してフィルター操作を実行する方法を説明します。

フィルター操作によるカウントは、さまざまな関数を使用したさまざまな方法で実行されます。このような数学的演算はデータベースに依存します。 PostgreSQLではカウントはcount()という関数で行い、フィルタ操作はfilter()で行います。 SQLAlchemy では、SUM、MIN、MAX などの汎用関数は、func 属性を使用して従来の SQL 関数と同様に呼び出されます。

SQLAlchemy で使用される一般的な関数には、count、cube、current_date、current_time、max、min、mode などがあります。

使用法： func.count()。 func.group_by()、func.max()

デモンストレーション用のテーブルの作成

SQLAlchemy パッケージから必要な関数をインポートします。以下に示すように、create_engine() 関数を使用して PostgreSQL データベースとの接続を確立し、列 book_id と book_price を持つ book という名前のテーブルを作成します。図に示すように、insert() 関数と value() 関数を使用してテーブルにレコードを挿入します。

Python3

出力：

サンプルテーブル

SQLAlchemy での GroupBy と count の実装

groupby 関数の作成手順は、以下に示す従来の SQL クエリの手順とは少し異なります。

sqlalchemy.select([

テーブル名.c.列名、

sqlalchemy.func.count(テーブル名.c.列名)

]).group_by(テーブル名.c.列名).filter(テーブル名.c.列名の値)

データベースへの接続中に初期化されたメタデータ オブジェクトからブックス テーブルを取得します。 SQL クエリをexecute() 関数に渡し、fetchall() 関数を使用してすべての結果を取得します。 for ループを使用して結果を反復処理します。

以下のクエリは、価格が Rs を超える、さまざまなジャンルの書籍の数を返します。 50.

Python3

出力：

カウントおよびフィルター関数の出力