sqlalchemy使用

冬日雨林

于 2021-03-08 18:49:49 发布

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分类专栏： python

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这篇博客探讨了如何使用SQLAlchemy进行复杂查询，包括简单查询、子查询和左外连接。示例展示了如何结合函数cast和ceil对日期和时间进行转换，并通过and_进行条件过滤，最后实现不同表之间的数据关联。内容适合熟悉SQLAlchemy的Python开发者学习。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from sqlalchemy import cast, Date, TIMESTAMP, DateTime, String, BIGINT, func, and_

简单查询+子连接+函数：

dag_infos1 = session.query(DcmpLineage.dag_name.label('dag_name'), DcmpLineage.task_name.label('task_name'),
						   DcmpLineage.task_type,
						   DcmpLineage.task_dc.label('task_dc'),
						   DcmpLineage.owner.label('owner'),
						   TaskInstance.state,
						   func.cast(TaskInstance.start_date, String).label('start_date'),
						   func.cast(TaskInstance.execution_date, BIGINT).label('execution_date'),
						   func.ceil(TaskInstance.duration / 60).label('duration'), DcmpLineage.upstreams,
						   DcmpLineage.data_in, DcmpLineage.data_out) \
	.filter(DcmpLineage.dag_name == target_dag_name, DcmpLineage.dag_name == TaskInstance.dag_id,
			TaskInstance.task_id == func.concat_ws("_", DcmpLineage.task_name, DcmpLineage.task_dc)
			, DcmpLineage.owner == "{}".format(owner)) \
	.subquery('t1')

左外连接：
dag_infos = session.query(dag_infos2, dag_infos1).outerjoin(
	dag_infos1,
	and_(
		dag_infos1.c.dag_name == dag_infos2.c.dag_name,
		dag_infos1.c.task_dc == dag_infos2.c.task_dc,
		dag_infos1.c.task_name == dag_infos2.c.task_name,
		dag_infos1.c.execution_date == dag_infos2.c.execution_date
	)
)