SQLAlchemy是一个Python编程语言下的SQL工具和对象关系映射器(ORM),它提供了一种与数据库交互的高级抽象层。SQLAlchemy的过滤器表值函数是一种用于在查询中进行过滤和筛选的函数。
过滤器表值函数是SQLAlchemy中的一种特殊函数,它可以在查询中使用,用于对数据进行过滤和筛选。通过使用过滤器表值函数,可以在查询中使用各种条件和操作符来过滤数据,以满足特定的查询需求。
SQLAlchemy提供了多种过滤器表值函数,包括:
filter()
:用于添加简单的等值条件,例如filter(User.name == 'John')
。filter_by()
:用于添加简单的等值条件,但使用关键字参数的形式,例如filter_by(name='John')
。like()
:用于添加模糊匹配条件,例如filter(User.name.like('%John%'))
。ilike()
:用于添加不区分大小写的模糊匹配条件,例如filter(User.name.ilike('%john%'))
。in_()
:用于添加包含在给定列表中的条件,例如filter(User.id.in_([1, 2, 3]))
。notin_()
:用于添加不包含在给定列表中的条件,例如filter(User.id.notin_([4, 5, 6]))
。is_()
:用于添加空值判断条件,例如filter(User.name.is_(None))
。isnot()
:用于添加非空值判断条件,例如filter(User.name.isnot(None))
。between()
:用于添加范围条件,例如filter(User.age.between(18, 30))
。startswith()
:用于添加以指定字符串开头的条件,例如filter(User.name.startswith('J'))
。endswith()
:用于添加以指定字符串结尾的条件,例如filter(User.name.endswith('n'))
。这些过滤器表值函数可以根据具体的查询需求进行组合和使用,以实现更复杂的数据过滤和筛选。在使用过滤器表值函数时,可以通过链式调用的方式来添加多个条件,例如:
query = session.query(User).filter(User.age.between(18, 30)).filter(User.name.like('%John%'))
上述代码使用了between()
和like()
两个过滤器表值函数,对User
表进行了年龄范围和模糊匹配的过滤。
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