在 python 中使用 sqlalchemy 和 pandas 构建具有可变长度列表的 SQL 查询答案

【问题标题】：Constructing an SQL query with a list of variable length with sqlalchemy and pandas in python在 python 中使用 sqlalchemy 和 pandas 构建具有可变长度列表的 SQL 查询
【发布时间】：2016-11-05 06:41:23
【问题描述】：

我想构造一个带有IN 运算符的SQL 语句，该运算符适用于任意长度的列表。我正在使用 python、pandas 和 sqlalchemy。

例如，如果我要执行的查询是

SELECT * FROM users WHERE age IN (25, 26, 27)"

我试过了：

import pandas as pd
from sqlalchemy.sql import text

ages = (25, 26, 27)
query = text("SELECT * FROM users WHERE age IN (:x)")
df = pd.read_sql_query(query, conn, params={"x":ages})

但这会导致错误。如何正确构建查询？我希望解决方案在IN 运算符的列表中只有一个值的情况下工作，即ages = tuple(25)。

【问题讨论】：

您可能想试试this。 PS 它不适用于我的 SQLite，目前我无法将其与其他 SQL 数据库进行对比...

标签： python sql pandas sqlalchemy

【解决方案1】：

考虑为占位符构建动态 SQL 字符串，并为参数使用字典理解构建动态字典。下面假设您的 RDMS 是带有冒号命名参数的 SQLite：

import pandas as pd
from sqlalchemy.sql import text

ages = (25, 26, 27)
placeholders = ', '.join([':param'+str(i) for i in range(len(ages))])
paramdict = {'param'+str(i): ages[i] for i in range(len(ages))}

query = text("SELECT * FROM users WHERE age IN ({})".format(placeholders))
# SELECT * FROM users WHERE age IN (:param0, :param1, :param2)

df = pd.read_sql_query(query, conn, params=paramdict)

【讨论】：

【解决方案2】：

一种解决方案是使用python的字符串join()方法。

示例如下：

import pandas as pd
from sqlalchemy.sql import text

ages = (25, 26, 27)
ages = (str(n) for n in ages)
ages = ','.join(ages)
query = text("SELECT * FROM users WHERE age IN (:x)")
df = pd.read_sql_query(query, conn, params={"x":ages})

【讨论】：

这似乎不对。结果是WHERE age IN ('25, 26, 27') 而不是WHERE age IN (25, 26, 27)。