使用 SQLAlchemy 对现有表执行简单的 SELECT 语句答案

【问题标题】：Simple SELECT statement on existing table with SQLAlchemy使用 SQLAlchemy 对现有表执行简单的 SELECT 语句
【发布时间】：2022-05-09 02:39:35
【问题描述】：

互联网上没有关于 SQLAlchemy 1.0 的简单 SELECT 语句的简单几行教程。

假设我已经使用create_engine() 建立了我的数据库连接，并且我的数据库表已经存在，我想知道如何执行以下查询：

select
    name,
    age
from
    users
where
    name = 'joe'
    and
    age = 100

【问题讨论】：

标签： python mysql select sqlalchemy

【解决方案1】：

在试图弄清楚同样的事情时发现了这个。

要通过 SQLAlchemy 从表中选择数据，您需要在 SQLAlchemy 中构建该表的表示。如果 Jupyter Notebook 的响应速度有任何指示，则在执行查询之前不会填充该表示（使用现有数据库中的数据）。

您需要Table 来构建表格。您需要select 从数据库中选择数据。您需要 metadata... 的原因尚不清楚，即使在 the docs 中也是如此。

from sqlalchemy import create_engine, select, MetaData, Table, and_

engine = create_engine("dburl://user:pass@database/schema")
metadata = MetaData(bind=None)
table = Table(
    'table_name', 
    metadata, 
    autoload=True, 
    autoload_with=engine
)

stmt = select([
    table.columns.column1,
    table.columns.column2
]).where(and_(
    table.columns.column1 == 'filter1',
    table.columns.column2 == 'filter2'
))

connection = engine.connect()
results = connection.execute(stmt).fetchall()

然后您可以迭代结果。请参阅SQLAlchemy query to return only n results?，了解如何返回一行或仅几行数据，这对于较慢/较大的查询很有用。

for result in results:
    print(result)

我用本地数据库检查了这个，SQLAlchemy 结果不等于原始 SQL 结果。对于我的数据集，不同之处在于数字的格式。 SQL返回float64（例如633.07），而SQLAlchemy返回对象（我认为Decimal，例如633.0700000000。）

来自DataCamp's Introduction to Databases in Python的一些帮助

【讨论】：

Pandas 通过 read_sql 原生支持这一点

【解决方案2】：

由于原始问题在 select 语句中有两列，因此可能会使一些人混淆如何使用它来编写：

from sqlalchemy import and_  
stmt = select([users.columns.name,users.columns.age])  
stmt= stmt.where(and_(name=='joe',age==100)  
for res in connection.execute(stmt):  
    print(res)

【讨论】：

不错；我将其合并到我上面的答案中。谢谢！

【解决方案3】：

我认为以下内容将适用于查询用户数据库表

from sqlalchemy.sql import and_
s = select([users]).where(and_(users.c.name == 'joe', users.c.age == 100))
for row in conn.execute(s):
    print row

http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/tutorial.html

【讨论】：

你是如何声明引擎、数据库、连接、会话和导入语句的？