SQLAlchemy ORM - Opérateurs de filtre

Maintenant, nous allons apprendre les opérations de filtrage avec leurs codes et sorties respectifs.

Équivaut à

L'opérateur habituel utilisé est == et il applique les critères pour vérifier l'égalité.

result = session.query(Customers).filter(Customers.id == 2)

for row in result:
   print ("ID:", row.id, "Name: ",row.name, "Address:",row.address, "Email:",row.email)

SQLAlchemy enverra l'expression SQL suivante -

SELECT customers.id 
AS customers_id, customers.name 
AS customers_name, customers.address 
AS customers_address, customers.email 
AS customers_email
FROM customers
WHERE customers.id = ?

La sortie pour le code ci-dessus est la suivante -

ID: 2 Name: Komal Pande Address: Banjara Hills Secunderabad Email: [email protected]

Pas égal

L'opérateur utilisé pour pas égal est! = Et il fournit des critères non égal.

result = session.query(Customers).filter(Customers.id! = 2)

for row in result:
   print ("ID:", row.id, "Name: ",row.name, "Address:",row.address, "Email:",row.email)

L'expression SQL résultante est -

SELECT customers.id 
AS customers_id, customers.name 
AS customers_name, customers.address 
AS customers_address, customers.email 
AS customers_email
FROM customers
WHERE customers.id != ?

La sortie pour les lignes de code ci-dessus est la suivante -

ID: 1 Name: Ravi Kumar Address: Station Road Nanded Email: [email protected]
ID: 3 Name: Rajender Nath Address: Sector 40, Gurgaon Email: [email protected]
ID: 4 Name: S.M.Krishna Address: Budhwar Peth, Pune Email: [email protected]

Comme

La méthode like () elle-même produit les critères LIKE pour la clause WHERE dans l'expression SELECT.

result = session.query(Customers).filter(Customers.name.like('Ra%'))
for row in result:
   print ("ID:", row.id, "Name: ",row.name, "Address:",row.address, "Email:",row.email)

Au-dessus du code SQLAlchemy équivaut à l'expression SQL suivante -

SELECT customers.id 
AS customers_id, customers.name 
AS customers_name, customers.address 
AS customers_address, customers.email 
AS customers_email
FROM customers
WHERE customers.name LIKE ?

Et la sortie pour le code ci-dessus est -

ID: 1 Name: Ravi Kumar Address: Station Road Nanded Email: [email protected]
ID: 3 Name: Rajender Nath Address: Sector 40, Gurgaon Email: [email protected]

DANS

Cet opérateur vérifie si la valeur de la colonne appartient à une collection d'éléments dans une liste. Il est fourni par la méthode in_ ().

result = session.query(Customers).filter(Customers.id.in_([1,3]))
for row in result:
   print ("ID:", row.id, "Name: ",row.name, "Address:",row.address, "Email:",row.email)

Ici, l'expression SQL évaluée par le moteur SQLite sera la suivante -

SELECT customers.id 
AS customers_id, customers.name 
AS customers_name, customers.address 
AS customers_address, customers.email 
AS customers_email
FROM customers
WHERE customers.id IN (?, ?)

La sortie pour le code ci-dessus est la suivante -

ID: 1 Name: Ravi Kumar Address: Station Road Nanded Email: [email protected]
ID: 3 Name: Rajender Nath Address: Sector 40, Gurgaon Email: [email protected]

ET

Cette conjonction est générée soit par putting multiple commas separated criteria in the filter or using and_() method comme indiqué ci-dessous -

result = session.query(Customers).filter(Customers.id>2, Customers.name.like('Ra%'))
for row in result:
   print ("ID:", row.id, "Name: ",row.name, "Address:",row.address, "Email:",row.email)

from sqlalchemy import and_
result = session.query(Customers).filter(and_(Customers.id>2, Customers.name.like('Ra%')))

for row in result:
   print ("ID:", row.id, "Name: ",row.name, "Address:",row.address, "Email:",row.email)

Les deux approches ci-dessus aboutissent à une expression SQL similaire -

SELECT customers.id 
AS customers_id, customers.name 
AS customers_name, customers.address 
AS customers_address, customers.email 
AS customers_email
FROM customers
WHERE customers.id > ? AND customers.name LIKE ?

La sortie pour les lignes de code ci-dessus est -

ID: 3 Name: Rajender Nath Address: Sector 40, Gurgaon Email: [email protected]

OU

Cette conjonction est mise en œuvre par or_() method.

from sqlalchemy import or_
result = session.query(Customers).filter(or_(Customers.id>2, Customers.name.like('Ra%')))

for row in result:
   print ("ID:", row.id, "Name: ",row.name, "Address:",row.address, "Email:",row.email)

En conséquence, le moteur SQLite obtient l'expression SQL équivalente suivante -

SELECT customers.id 
AS customers_id, customers.name 
AS customers_name, customers.address 
AS customers_address, customers.email 
AS customers_email
FROM customers
WHERE customers.id > ? OR customers.name LIKE ?

La sortie pour le code ci-dessus est la suivante -

ID: 1 Name: Ravi Kumar Address: Station Road Nanded Email: [email protected]
ID: 3 Name: Rajender Nath Address: Sector 40, Gurgaon Email: [email protected]
ID: 4 Name: S.M.Krishna Address: Budhwar Peth, Pune Email: [email protected]