使用SQLAlchemy在现有表上的简单SELECT语句

Question

在互联网上没有任何地方存在一个SELECT关于SQLAlchemy 1.0 的简单语句的简单的几行教程.

假设我已经建立了数据库连接create_engine(),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

Answer 1

在试图弄清楚同一件事时发现了这一点。

这是我的答案。我很想知道我是否/在哪里错了，或者这是否现在已经内置在熊猫中了。

要通过SQLAlchemy从表中选择数据，您需要在SQLAlchemy中构建该表的表示形式。如果Jupyter Notebook的响应速度有任何指示，则直到执行a /查询之前，该表示才会被填充（使用现有数据库中的数据）。

您需要Table建立一个表。您需要select从数据库中选择数据。您metadata甚至由于文档（http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/metadata.html#sqlalchemy.schema.MetaData）中的原因尚不清楚。

from sqlalchemy import create_engine, select, MetaData, Table

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]).where(table.columns.column_name == 'filter')

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

然后，您可以遍历结果。

for result in results:
    print(result)

我使用本地数据库进行了检查，SQLAlchemy结果与原始SQL结果不相等。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的返回的对象（我想Decimal，如633.0700000000。）

来自此处的一些帮助：https : //www.datacamp.com/courses/introduction-to-relational-databases-in-python

Answer 2

坚持使用 SQL 炼金术来解决这个问题似乎过于复杂。相反，您可以做的是将 SQL alchemy 引擎组件传递给 pandas.read_sql(sql,conn)。 https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sql.html

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

engine = create_engine(.....)
sql = "select name, age from users where name = 'joe' and age = 100"
df = pd.read_sql(sql,con=engine)