SQLAlchemy中的SELECT*？

Question

SELECT *在SQLAlchemy中可以做到吗？

具体来说,SELECT * WHERE foo=1？

Answer 1

今天没有人感受到SQLALchemy的ORM爱好吗？所提供的答案正确描述了SQLAlchemy提供的低级接口.为了完整性,这是更可能(对我而言)现实世界的情况,其中有一个会话实例和一个orm映射到users表的User类.

for user in session.query(User).filter_by(name='jack'):
     print user
     # ...

这会在所有列上进行显式选择.

Answer 2

以下选择适用于核心表达式语言(返回RowProxy对象):

foo_col = sqlalchemy.sql.column('foo')
s = sqlalchemy.sql.select(['*']).where(foo_col == 1)

Answer 3

其中Bar是映射到您的表的类,session是您的会话:

bars = session.query(Bar).filter(Bar.foo == 1)

Answer 4

我遇到了同样的问题，我试图从表中获取所有列作为列表，而不是获取 ORM 对象。这样我就可以将该列表转换为 pandas 数据框并显示。

有效的方法是在子查询或 cte 上使用，.c如下所示：

U = select(User).cte('U')
stmt = select(*U.c)
rows = session.execute(stmt)

然后您将获得每列的元组列表。

__table__.columns另一种选择是以相同的方式使用：

stmt = select(*User.__table__.columns)
rows = session.execute(stmt)

如果您想将结果转换为数据帧，这里有一个行：

pd.DataFrame.from_records(rows, columns=rows.keys())

Answer 5

如果您没有列出任何列,则可以获得所有列.

query = users.select()
query = query.where(users.c.name=='jack')
result = conn.execute(query)
for row in result:
    print row

应该管用.

Answer 6

原来你可以这样做：

sa.select('*', ...)

Answer 7

您也可以始终使用原始SQL：

str_sql = sql.text("YOUR STRING SQL")
#if you have some args:
args = {
    'myarg1': yourarg1
    'myarg2': yourarg2}
#then call the execute method from your connection
results = conn.execute(str_sql,args).fetchall()