У цій статті ми побачимо, як виконати операцію фільтрування за допомогою функції count у SQLAlchemy проти бази даних PostgreSQL у python
Операції підрахунку з фільтром виконуються різними методами з використанням різних функцій. Такі типи математичних операцій залежать від бази даних. У PostgreSQL підрахунок виконується за допомогою функції count(), а операція фільтрування виконується за допомогою filter(). У SQLAlchemy такі загальні функції, як SUM, MIN, MAX, викликаються як звичайні функції SQL за допомогою атрибута func.
Деякі поширені функції, які використовуються в SQLAlchemy: count, cube, current_date, current_time, max, min, mode тощо.
Використання: func.count(). func.group_by(), func.max()
алфавіт чисел
Створення таблиці для демонстрації
Імпортуйте необхідні функції з пакета SQLAlchemy. Встановіть з’єднання з базою даних PostgreSQL за допомогою функції create_engine(), як показано нижче, створіть таблицю під назвою books зі стовпцями book_id і book_price. Вставте запис у таблиці за допомогою функції insert() і values(), як показано.
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)> |
java додати до масиву
>
>
Вихід:
Зразок таблиці
Реалізація GroupBy та count у SQLAlchemy
Процедура написання функції groupby дещо відрізняється від процедури звичайного SQL-запиту, яка показана нижче
відмінність тигра і лева
sqlalchemy.select([
Tablename.c.column_name,
sqlalchemy.func.count(Tablename.c.column_name)
перетворити логічне значення в рядок]).group_by(Tablename.c.column_name).filter(Tablename.c.column_name значення)
Отримайте таблицю книг з об’єкта метаданих, ініціалізованого під час підключення до бази даних. Передайте SQL-запит у функцію execute() і отримайте всі результати за допомогою функції fetchall(). Використовуйте цикл for для перегляду результатів.
Наведений нижче запит повертає кількість книг різних жанрів, ціни яких вищі за рупій. 50.
Python3
jvm
# 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>(>'
'>, record)> |
>
>
Вихід:
Результат функції підрахунку та фільтрування