【Flask】Sqlalchemy limit, offset slice操作

本文介绍了使用Python的SQLAlchemy库进行数据库分页查询的方法,包括如何利用limit、offset及切片操作实现高效的数据检索。

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### limit、offset和切片操作:
1. limit:可以限制每次查询的时候只查询几条数据。
2. offset:可以限制查找数据的时候过滤掉前面多少条。
3. 切片:可以对Query对象使用切片操作,来获取想要的数据。可以使用`slice(start,stop)`方法来做切片操作。也可以使用`[start:stop]`的方式来进行切片操作。一般在实际开发中,中括号的形式是用得比较多的。示例代码如下:

 1 # coding:utf-8
 2 
 3 from datetime import datetime
 4 from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, DateTime
 5 
 6 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 7 from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship, backref
 8 
 9 HOSTNAME = '127.0.0.1'
10 PORT = 3306
11 DATABASE = 'sqlalchemy_first'
12 USERNAME = 'root'
13 PASSWORD = '123456'
14 
15 DB_URI = 'mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{dbname}?charset=utf8'.format(
16         username=USERNAME, password=PASSWORD, host=HOSTNAME, port=PORT, dbname=DATABASE
17 )
18 engine = create_engine(DB_URI)
19 Base = declarative_base(engine)
20 Session = sessionmaker(engine)
21 session = Session()
22 
23 
24 class Article(Base):
25     __tablename__ = 'article'
26     id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
27     title = Column(String(50), nullable=False)
28     createtime = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now)
29 
30     def __repr__(self):
31         return "Article<title:{}>".format(self.title)
32 
33 
34 Base.metadata.drop_all()
35 Base.metadata.create_all()
36 
37 for _ in xrange(100):
38     article = Article(title='article{}'.format(_))
39     session.add(article)
40 session.commit()
41 
42 
43 # limit
44 articles = session.query(Article).limit(10).all()
45 print articles
46 
47 # offset
48 articles = session.query(Article).offset(10).limit(10).all()
49 print articles
50 
51 # slice, sliece(start, end) 从start取到end.
52 articles = session.query(Article).slice(10, 20).all()
53 print articles
54 
55 
56 # 切片
57 articles = session.query(Article)[0:10]
58 print articles

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chen0427/p/8783817.html

Flask SQLAlchemy 是一个用于在 Flask 应用中使用 SQLAlchemy 的扩展。SQLAlchemy 是一个 Python 的 SQL 工具包和对象关系映射(ORM)库,它提供了一种高级的数据库访问方式,使得操作数据库更加方便和灵活。 使用 Flask SQLAlchemy,你可以在 Flask 应用中轻松地定义数据库模型、进行数据库迁移、执行数据库查询和操作等。它将 SQLAlchemy 的功能集成到 Flask 框架中,提供了一种更加便捷的方式来处理数据库相关的任务。 要使用 Flask SQLAlchemy,首先需要安装它。可以使用 pip 命令进行安装: ``` pip install flask_sqlalchemy ``` 安装完成后,在 Flask 应用中导入并初始化 Flask SQLAlchemy 扩展: ```python from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = '数据库连接字符串' db = SQLAlchemy(app) ``` 其中,`app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']` 是数据库的连接字符串,用于连接到数据库。你需要根据自己的数据库配置来设置该值。 接下来,你可以定义数据库模型,例如: ```python class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False) def __repr__(self): return f'<User {self.username}>' ``` 在上述代码中,我们定义了一个名为 `User` 的模型,它包含了 `id`、`username` 和 `email` 这三个字段。`db.Column` 用于定义字段的类型和约束。 接下来,你可以使用 Flask SQLAlchemy 进行数据库操作,例如插入数据、查询数据等。具体的操作可以参考 Flask SQLAlchemy 的文档和 SQLAlchemy 的文档。 需要注意的是,Flask SQLAlchemy 会自动管理数据库会话,并自动处理数据库连接、事务等细节,使得数据库操作更加简洁和安全。 希望以上信息对你有所帮助!如果有任何问题,请随时提问。
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