关于flask-sqlalchemy同字段多条件的过滤方法

本文介绍了使用SQLAlchemy进行数据库查询的方法,包括如何利用or_和and_实现多字段和多关键字查询,以及使用not_in等方法进行更复杂的条件过滤。

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写在sqlalchemy/sql/operator.py里

举例来说如下

from operator import or_, and_, in_
from models import User


search_kw = "%abc%"

# 单关键字多字段查询
user = (User.query.filter(or_(User.name.like(search_kw),
                              User.desc.like(search_kw))).all())

search_kw2 = "%def%"
# 多关键字单字段查询
user = (User.query.filter(and_(User.name.like(search_kw),
                               User.name.like(search_kw2))).all())

# 另一种or查询
user = User.query.filter_by(name.in_('abc', 'def)).all()

简单的说就是通过or_和and_设置多个查询条件。

 

除此之外还有:

notin_ #同字段多条件的排除过滤方法

 

(未完待续)

 

### 如何使用 Flask-SQLAlchemy 实现多表联查 在 Flask-SQLAlchemy 中,即使未显式定义外键关系,仍然能够通过 SQLAlchemy 的 `join` 方法实现多表联合查询。以下是具体方法以及示例: #### 使用 `join` 进行多表联查 SQLAlchemy 提供了灵活的 `join` 方法用于执行不类型的连接操作(如 INNER JOIN、LEFT OUTER JOIN 等)。下面是一个基于 Flask-SQLAlchemy 的多表联查实例。 假设我们有两个模型:`User` 和 `Post`,它们分别代表用户和帖子的关系。虽然这两个表之间没有外键约束,但我们仍可通过手动指定连接条件完成查询。 ```python from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(50)) class Post(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) title = db.Column(db.String(100)) user_id = db.Column(db.Integer) # 查询所有用户的帖子 query_result = db.session.query(User.name, Post.title).\ join(Post, User.id == Post.user_id).all() # 手动指定了连接条件[^4] print(query_result) ``` 上述代码展示了如何通过 `join` 方法将 `User` 表与 `Post` 表相连,并提取所需字段。这里的关键在于明确传递给 `join` 函数的第二个参数作为连接条件。 #### 不依赖外键的联查方式 如果不想或者无法在外键上建立硬性约束,则可以直接依靠 SQL 条件表达式构建逻辑上的关联。这种方式尤其适用于那些历史遗留系统或第三方数据库结构不可更改的情况。 例如,在某些场景下可能需要从多个无直接联系的表格中抽取数据并组合展示。此时可采用类似以下形式的操作: ```python result = db.session.query(TableA.column_a, TableB.column_b).\ filter(TableA.some_column == TableB.other_column).all() ``` 此片段表明即使缺乏正式声明的外键绑定,只要存在共参照项即可达成预期效果[^1]。 #### ORM 映射基础回顾 值得注意的是,为了更好地理解和运用这些高级特性,掌握 SQLAlchemy 的基本概念至关重要。特别是它的 **对象关系映射 (ORM)** 功能使得我们可以把 Python 类当作数据库里的表来对待,极大地简化了开发流程[^2]。 --- ### 总结 综上所述,借助于 SQLAlchemy 强大的 API 支持,无论是常规情况还是特殊需求下的多表联合查询都能得到妥善解决。只需合理设置过滤器及调用相应函数便可轻松获取目标记录集合。
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