Py西游攻关之mysql&sqlalchemy
mysql基础
一、概述
什么是数据库 ？
答：数据的仓库，如：在ATM的示例中我们创建了一个 db 目录，称其为数据库
什么是 MySQL、Oracle、SQLite、Access、MS SQL Server等 ？
答：他们均是一个软件，都有两个主要的功能：
- a. 将数据保存到文件或内存
- b. 接收特定的命令，然后对文件进行相应的操作
PS：如果有了以上软件，无须自己再去创建文件和文件夹，而是直接传递 命令 给上述软件，让其来进行文件操作，他们统称为数据库管理系统（DBMS，Database Management System）
什么是SQL ？
答：上述提到MySQL等软件可以接受命令，并做出相应的操作，由于命令中可以包含删除文件、获取文件内容等众多操作，对于编写的命令就是是SQL语句。SQL，是结构化语言（Structured Query Language）的缩写，SQL是一种专门用来与数据库通信的语言。
二、下载安装
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
想要使用MySQL来存储并操作数据，则需要做几件事情：
a. 安装MySQL服务端
b. 安装MySQL客户端
b. 【客户端】连接【服务端】
c. 【客户端】发送命令给【服务端MySQL】服务的接受命令并执行相应操作(增删改查等)
#下载 http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ #安装 windows: #点点点 Linux: yum install mysql-server Mac: #点点点
三、数据库操作
1、显示数据
#SHOW DATABASES;
默认数据库：
mysql - 用户权限相关数据
test - 用于用户测试数据
information_schema - MySQL本身架构相关数据
2、使用数据库
#USE db_name;
3、显示所有表
#SHOW TABLES;
4、用户授权
用户管理：
#创建用户 create user '用户名'@'IP地址' identified by '密码'; #删除用户 drop user '用户名'@'IP地址'; #修改用户 rename user '用户名'@'IP地址'; to '新用户名'@'IP地址';; #修改密码 set password for '用户名'@'IP地址' = Password('新密码') #PS：用户权限相关数据保存在mysql数据库的user表中，所以也可以直接对#其进行操作（不建议）
授权管理：
show grants for '用户'@'IP地址' -- 查看权限 grant 权限 on 数据库.表 to '用户'@'IP地址' -- 授权 revoke 权限 on 数据库.表 from '用户'@'IP地址' -- 取消权限
all privileges 除grant外的所有权限 select 仅查权限 select,insert 查和插入权限 ... usage 无访问权限 alter 使用alter table alter routine 使用alter procedure和drop procedure create 使用create table create routine 使用create procedure create temporary tables 使用create temporary tables create user 使用create user、drop user、rename user和revoke all privileges create view 使用create view delete 使用delete drop 使用drop table execute 使用call和存储过程 file 使用select into outfile 和 load data infile grant option 使用grant 和 revoke index 使用index insert 使用insert lock tables 使用lock table process 使用show full processlist select 使用select show databases 使用show databases show view 使用show view update 使用update reload 使用flush shutdown 使用mysqladmin shutdown(关闭MySQL) super 使用change master、kill、logs、purge、master和set global。还允许mysqladmin调试登陆 replication client 服务器位置的访问 replication slave 由复制从属使用
对于目标数据库以及内部其他： 数据库名.* 数据库中的所有 数据库名.表 指定数据库中的某张表 数据库名.存储过程 指定数据库中的存储过程 *.* 所有数据库
用户名@IP地址 用户只能在改IP下才能访问 用户名@192.168.1.% 用户只能在改IP段下才能访问(通配符%表示任意) 用户名@% 用户可以再任意IP下访问(默认IP地址为%)
grant all privileges on db1.tb1 TO '用户名'@'IP' grant select on db1.* TO '用户名'@'IP' grant select,insert on *.* TO '用户名'@'IP' revoke select on db1.tb1 from '用户名'@'IP'
四、表操作
1、创建表
create table 表名(
列名 类型 是否可以为空，
列名 类型 是否可以为空
)
#是否可空，null表示空，非字符串 not null - 不可空 null - 可空
#默认值，创建列时可以指定默认值，当插入数据时如果未主动设置，则自动添#加默认值 create table tb1( nid int not null defalut 2, num int not null )
自增，如果为某列设置自增列，插入数据时无需设置此列，默认将自增（表中只能有一个自增列） create table tb1( nid int not null auto_increment primary key, num int null ) 或 create table tb1( nid int not null auto_increment, num int null, index(nid) ) 注意：1、对于自增列，必须是索引（含主键）。 2、对于自增可以设置步长和起始值 show session variables like 'auto_inc%'; set session auto_increment_increment=2; set session auto_increment_offset=10; shwo global variables like 'auto_inc%'; set global auto_increment_increment=2; set global auto_increment_offset=10;
主键，一种特殊的唯一索引，不允许有空值，如果主键使用单个列，则它的值必须唯一，如果是多列，则其组合必须唯一。 create table tb1( nid int not null auto_increment primary key, num int null ) 或 create table tb1( nid int not null, num int not null, primary key(nid,num) )
外键，一个特殊的索引，只能是指定内容 creat table color( nid int not null primary key, name char(16) not null ) create table fruit( nid int not null primary key, smt char(32) null , color_id int not null, constraint fk_cc foreign key (color_id) references color(nid) ) 复制代码
2、删除表
drop table 表名
3、清空表
delete from 表名 truncate table 表名
4、修改表
添加列：alter table 表名 add 列名 类型
删除列：alter table 表名 drop column 列名
修改列：
alter table 表名 modify column 列名 类型; -- 类型
alter table 表名 change 原列名 新列名 类型; -- 列名，类型
添加主键：
alter table 表名 add primary key(列名);
删除主键：
alter table 表名 drop primary key;
alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;
添加外键：alter table 从表 add constraint 外键名称（形如：FK_从表_主表） foreign key 从表(外键字段) references 主表(主键字段);
删除外键：alter table 表名 drop foreign key 外键名称
修改默认值：ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i SET DEFAULT 1000;
删除默认值：ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i DROP DEFAULT;
5、基本数据类型
5、基本数据类型
MySQL的数据类型大致分为：数值、时间和字符串
http://www.runoob.com/mysql/mysql-data-types.html
五、基本操作
1、增
insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...) insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...),(值,值,值...) insert into 表 (列名,列名...) select (列名,列名...) from 表
2、删
#delete from 表 delete from 表 where id＝1 and name＝'alex'
3、改
update 表 set name ＝ 'alex' where id>1
4、查
select * from 表 select * from 表 where id > 1 select nid,name,gender as gg from 表 where id > 1
5、其他
1、条件 select * from 表 where id > 1 and name != 'alex' and num = 12; select * from 表 where id between 5 and 16; select * from 表 where id in (11,22,33) select * from 表 where id not in (11,22,33) select * from 表 where id in (select nid from 表) 2、通配符 select * from 表 where name like 'ale%' - ale开头的所有（多个字符串） select * from 表 where name like 'ale_' - ale开头的所有（一个字符） 3、限制 select * from 表 limit 5; - 前5行 select * from 表 limit 4,5; - 从第4行开始的5行 select * from 表 limit 5 offset 4 - 从第4行开始的5行 4、排序 select * from 表 order by 列 asc - 根据 “列” 从小到大排列 select * from 表 order by 列 desc - 根据 “列” 从大到小排列 select * from 表 order by 列1 desc,列2 asc - 根据 “列1” 从大到小排列，如果相同则按列2从小到大排序 5、分组 select num from 表 group by num select num,nid from 表 group by num,nid select num,nid from 表 where nid > 10 group by num,nid order nid desc select num,nid,count(*),sum(score),max(score),min(score) from 表 group by num,nid select num from 表 group by num having max(id) > 10 特别的：group by 必须在where之后，order by之前 6、连表 无对应关系则不显示 select A.num, A.name, B.name from A,B Where A.nid = B.nid 无对应关系则不显示 select A.num, A.name, B.name from A inner join B on A.nid = B.nid A表所有显示，如果B中无对应关系，则值为null select A.num, A.name, B.name from A left join B on A.nid = B.nid B表所有显示，如果B中无对应关系，则值为null select A.num, A.name, B.name from A right join B on A.nid = B.nid 7、组合 组合，自动处理重合 select nickname from A union select name from B 组合，不处理重合 select nickname from A union all select name from B
pymsql
pymsql是Python中操作MySQL的模块，其使用方法和MySQLdb几乎相同。
一、下载安装：
pip3 install pymysql
二、使用
1、执行SQL
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
# 创建连接
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# 执行SQL，并返回收影响行数
effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2'")
# 执行SQL，并返回受影响行数
#effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s", (1,))
# 执行SQL，并返回受影响行数
#effect_row = cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
# 提交，不然无法保存新建或者修改的数据
conn.commit()
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()
2、获取新创建数据自增ID
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
cursor = conn.cursor()
cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
# 获取最新自增ID
new_id = cursor.lastrowid
3、获取查询数据
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from hosts")
# 获取第一行数据
row_1 = cursor.fetchone()
# 获取前n行数据
# row_2 = cursor.fetchmany(3)
# 获取所有数据
# row_3 = cursor.fetchall()
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
注：在fetch数据时按照顺序进行，可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置，如：
- cursor.scroll(1,mode='relative') # 相对当前位置移动
- cursor.scroll(2,mode='absolute') # 相对绝对位置移动
4、fetch数据类型
关于默认获取的数据是元祖类型，如果想要或者字典类型的数据，即：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
# 游标设置为字典类型
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
r = cursor.execute("call p1()")
result = cursor.fetchone()
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
SQLAchemy
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：
MySQL-Python
mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
pymysql
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
MySQL-Connector
mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
cx_Oracle
oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
一、底层处理
使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作，Engine使用ConnectionPooling连接数据库，然后再通过Dialect执行SQL语句。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)
# 执行SQL
# cur = engine.execute(
# "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)"
# )
# 新插入行自增ID
# cur.lastrowid
# 执行SQL
# cur = engine.execute(
# "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),]
# )
# 执行SQL
# cur = engine.execute(
# "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)",
# host='1.1.1.99', color_id=3
# )
# 执行SQL
# cur = engine.execute('select * from hosts')
# 获取第一行数据
# cur.fetchone()
# 获取第n行数据
# cur.fetchmany(3)
# 获取所有数据
# cur.fetchall()
二、ORM功能使用
ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。 正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。 ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联，互相转换。 由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联，相应地， ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。
1 创建表
#coding:utf8 import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker print(sqlalchemy.__version__) engine = create_engine('sqlite:///dbyuan111.db', echo=True)#1 连接数据库 Base = declarative_base()#2 生成一个SQLORM基类 class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) fullname = Column(String) password = Column(String) def __repr__(self): return "<User(name='%s', fullname='%s', password='%s')>" % ( self.name, self.fullname, self.password) Base.metadata.create_all(engine) #3 创建所有表结构 ed_user = User(name='xiaoyu', fullname='Xiaoyu Liu', password='123') # print(ed_user) #3 这两行触发sessionmaker类下的__call__方法，return得到 Session实例，赋给变量session，所以session可以调用Session类下的add，add_all等方法 MySession = sessionmaker(bind=engine) session = MySession() # session.add(ed_user) # our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first() # SELECT * FROM users WHERE name="ed" LIMIT 1; # session.add_all([ # User(name='alex', fullname='Alex Li', password='456'), # User(name='alex', fullname='Alex old', password='789'), # User(name='peiqi', fullname='Peiqi Wu', password='sxsxsx')]) # session.commit() #print(">>>",session.query(User).filter_by(name='ed').first()) #print(session.query(User).all()) #order_by前不加all() # for row in session.query(User).order_by(User.id): # print('<<',row) # for row in session.query(User).filter(User.name.in_(['alex', 'wendy', 'jack'])):＃这里的名字是完全匹配 # print(row) # for row in session.query(User).filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack'])): # print(row) #print(session.query(User).filter(User.name == 'ed').count()) #from sqlalchemy import and_, or_ # for row in session.query(User).filter(and_(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones')): # print(row) # for row in session.query(User).filter(or_(User.name == 'ed', User.name == 'wendy')): # print(row)
# #coding:utf8 # # import sqlalchemy # from sqlalchemy import create_engine # from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey # from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship # # # engine = create_engine('sqlite:///dbyuan2.db', echo=True) # # Base = declarative_base() # #多对多:创建第三张表 # class Author2Book(Base): # __tablename__='author2book' # # nid=Column(Integer,primary_key=True) # author_id=Column(Integer,ForeignKey("author.id")) # book_id=Column(Integer,ForeignKey("book.id")) # # # class Publisher(Base): # __tablename__ = 'publisher' # #id = Column(Integer, primary_key=True)里的数据类型一定写整型(Integer) # id = Column(Integer, primary_key=True) # name = Column(String(20)) # city = Column(String(20)) # country = Column(String(20)) # # # def __str__(self): # return self.name # # class Author(Base): # __tablename__ = 'author' # id = Column(Integer, primary_key=True) # name = Column(String(20)) # # def __str__(self): # return self.name # # class AuthorDetail(Base): # __tablename__ = 'author_detail' # # id = Column(Integer, primary_key=True) # sex = Column(String(20),default='male') # email =Column(String(20),default='123@qq.com') # address = Column(String(20),default='beijing') # birthday =Column(String(20)) # author = Column(String(20),ForeignKey('author.id'),unique=True)#一对一 # # class Book(Base): # __tablename__ = 'book' # # id = Column(Integer, primary_key=True) # title = Column(String(20)) # publisher_id = Column(String(20),ForeignKey('publisher.id'))#一对多 # publication_date = Column(String(20)) # price=Column(String(20)) # # def __str__(self): # return self.title # # # # # Base.metadata.create_all(engine) # # Session = sessionmaker(bind=engine) # session = Session() # # # b1= Book(title='PHP',publisher_id=1,publication_date='2016-8-24',price=100) # b2= Book(title='python',publisher_id=3,publication_date='2017-8-24',price=210) # b3= Book(title='java',publisher_id=2,publication_date='2018-8-24',price=90) # # a1=Author(name='alex') # a2=Author(name='alvin') # # ad1=AuthorDetail(birthday='1980-2-16',author=1) # ad2=AuthorDetail(birthday='1990-3-16',author=1) # # # p1=Publisher(name='北大出版社',city='北京',country='中国') # p2=Publisher(name='河大出版社',city='保定',country='中国') # p3=Publisher(name='中国机械出版社',city='北京',country='中国') # # ab1=Author2Book(author_id=1,book_id=1) # ab2=Author2Book(author_id=1,book_id=2) # ab3=Author2Book(author_id=2,book_id=2) # # # session.add_all([a1,a2,ad1,ad2,b1,b2,b3,p1,p2,p3,ab1,ab2,ab3]) # session.commit() #################################################### #很明显,这种建立表关系的方式不够直接和简单. #coding:utf8 import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship engine = create_engine('sqlite:///dbyuan242246.db', echo=True) Base = declarative_base() #多对多:创建第三张表 class Author2Book(Base): __tablename__='author2book' nid=Column(Integer,primary_key=True) author_id=Column(Integer,ForeignKey("author.id")) book_id=Column(Integer,ForeignKey("book.id")) class Publisher(Base): __tablename__ = 'publisher' #id = Column(Integer, primary_key=True)里的数据类型一定写整型(Integer) id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(20)) city = Column(String(20)) country = Column(String(20)) def __str__(self): return self.name class Author(Base): __tablename__ = 'author' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(20)) book_obj_list=relationship('Book',secondary=Author2Book.__table__,backref='author_obj_list')#多对多的relationship如是写,有一个secondary def __str__(self): return self.name class AuthorDetail(Base): __tablename__ = 'author_detail' id = Column(Integer, primary_key=True) sex = Column(String(20),default='male') email =Column(String(20),default='123@qq.com') address = Column(String(20),default='beijing') birthday =Column(String(20)) author = Column(String(20),ForeignKey('author.id'),unique=True)#一对一 class Book(Base): __tablename__ = 'book' id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String(20)) publisher_id = Column(String(20),ForeignKey('publisher.id'))#一对多 publisher_obj_list=relationship('Publisher',backref='book_obj_list')#一对多的relationship如是写 publication_date = Column(String(20)) price=Column(String(20)) def __str__(self): return self.title Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() #publisher_id不用加上啦 b1= Book(title='PHP',publication_date='2016-8-24',price=100) b2= Book(title='python',publication_date='2017-8-24',price=210) b3= Book(title='java',publication_date='2018-8-24',price=90) a1=Author(name='alex') a2=Author(name='alvin') ad1=AuthorDetail(birthday='1980-2-16',author=1) ad2=AuthorDetail(birthday='1990-3-16',author=2) p1=Publisher(name='北大出版社',city='北京',country='中国') p2=Publisher(name='河大出版社',city='保定',country='中国') p3=Publisher(name='中国机械出版社',city='北京',country='中国') # ab1=Author2Book(author_id=1,book_id=1) # ab2=Author2Book(author_id=1,book_id=2) # ab3=Author2Book(author_id=2,book_id=2) #第三张表就不用插入数据了 #建立多对多的关系,增加关系用append:b1.author_obj_list.append([a1,a2]) b1.author_obj_list=[a1,a2] b2.author_obj_list=[a1,a2] b1.publisher_obj_list=p1 # b1.publisher_obj_list=[p1,p2,p3]这样会报错,因为一对多的关系,b1.publisher_obj_list不可能绑定多个对象,反过来可以,如下 p1.book_obj_list=[b1,b2,b3] ''' 大家思考:b1.publisher_obj_list=p1与p1.book_obj_list=b1效果相同吗? 其实是一样的,举个例子:书法协会作为一个团体招人,alex也想进入该协会,两个动作都可以完成这件事: 1 书法协会作为主体把alex招了进来 2 alex作为主体加入了该组织 ''' ''' 注意点: 1 ret = session.query(Users).all() 有all().first()等,ret是对象列表;没有,则是sql语句 2 关联查询 r = session.query(Book.title,Publisher.name).join(Publisher).all() r = session.query(Author2Book).join(Author).all() ''' session.add_all([a1,a2,ad1,ad2,b1,b2,b3,p1,p2,p3]) session.commit()
2 操作表
obj = Users(name="alex0", extra='sb') session.add(obj) session.add_all([ Users(name="alex1", extra='sb'), Users(name="alex2", extra='sb'), ]) session.commit()
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
session.commit()
ret = session.query(Users).all() ret = session.query(Users.name, Users.extra).all() ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all() ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()
# 条件 ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all() ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all() from sqlalchemy import and_, or_ ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all() ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all() ret = session.query(Users).filter( or_( Users.id < 2, and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3), Users.extra != "" )).all() # 通配符 ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all() # 限制 ret = session.query(Users)[1:2] # 排序 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all() ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 分组 from sqlalchemy.sql import func ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all() # 连表 ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() ret = session.query(Person).join(Favor).all() ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # 组合 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union(q2).all() q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union_all(q2).all()
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