I denne artikkelen skal vi se hvordan du utfører filteroperasjon med tellefunksjon i SQLAlchemy mot en PostgreSQL-database i python
Telling med filteroperasjoner utføres på forskjellige metoder ved bruk av forskjellige funksjoner. Slike typer matematiske operasjoner er databaseavhengige. I PostgreSQL utføres tellingen ved hjelp av en funksjon kalt count(), og filteroperasjonen utføres ved hjelp av filter(). I SQLAlchemy blir generiske funksjoner som SUM, MIN, MAX påkalt som konvensjonelle SQL-funksjoner ved å bruke func-attributtet.
Noen vanlige funksjoner som brukes i SQLAlchemy er count, cube, current_date, current_time, max, min, mode etc.
Bruk: func.count(). func.group_by(), func.max()
Lage bord for demonstrasjon
Importer nødvendige funksjoner fra SQLAlchemy-pakken. Etabler forbindelse med PostgreSQL-databasen ved å bruke create_engine()-funksjonen som vist nedenfor, lag en tabell kalt bøker med kolonnene book_id og book_price. Sett inn post i tabellene ved å bruke funksjonen insert() og values() som vist.
Python3
hashmap i java
java xor
# 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)> |
>
>
Produksjon:
Eksempeltabell
Implementering av GroupBy og count i SQLAlchemy
Å skrive en groupby-funksjon har en litt annen prosedyre enn den for en konvensjonell SQL-spørring som er vist nedenfor
linux mint kanel vs mate
sqlalchemy.select([
Tabellnavn.c.kolonnenavn,
sqlalchemy.func.count(Tabellnavn.c.kolonnenavn)
]).group_by(Tablename.c.column_name).filter(Tablename.c.column_name verdi)
Få boktabellen fra Metadata-objektet initialisert mens du kobler til databasen. Send SQL-spørringen til execute()-funksjonen og få alle resultatene ved å bruke fetchall()-funksjonen. Bruk en for-løkke for å iterere gjennom resultatene.
Spørsmålet nedenfor returnerer antallet bøker i forskjellige sjangere hvis priser er høyere enn Rs. 50.
Python3
understrek med css
tilfeldig verdigenerator i java
# 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)> |
>
>
Produksjon:
Utgangen fra Count and filter-funksjonen