group_by() 根据指定条件对原查询结果进行分组,返回一个新查询 执行器 all() 以列表形式返回查询的所有结果 first() 返回查询的第一个结果,如果未查到,返回 None get() 返回指定主键对应的行,如不存在,返回 None count() 返回查询结果的数量 paginate() 返回一个 Paginate 对象,它包含指定范围内的结果 新增...
count() 返回查询结果的数量 paginate() 返回一个Paginate对象,它包含指定范围内的结果 创建表: 1 db.create_all() 删除表 1 db.drop_all() 每次插入单条数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 if __name__ == '__main__': # 插入一条角色数据 role1 = Role(name='admin') db.session.add(...
from sqlalchemy import func users = User.query.group_by(User.gender).having(func.count(User.id) > 1).all() 原生SQL 查询:在需要执行复杂 SQL 语句时,可以使用 execute 方法。 python result = db.session.execute("SELECT * FROM user WHERE age > :age", {'age': 25}).fetchall()...
(2)group by子句支持单个字段分组,多个字段分组(多个字段自建用逗号隔开,没有顺序要求) (3)可以添加排序,order by放在最后 1、简单套用 #案例1、查询每个工种的最高工资 SELECT MAX(`salary`), job_id FROM`employees` GROUP BY `job_id`; #案例二、查询每个位置上的部门个数 SELECT COUNT(*),`location_...
2.x语法更加接*我们*时使用sql语句去查询数据。特别要注意的是2.x的各个方法调用都要按顺序,和sql一样,如where要在group_by前调用。 使用模型类.query()语法最大的问题是没有比较完善的语法提示。 旧版本的flask-sqlalchemy是基于sqlalchemy 1.x版本的,但是新版本依旧可以使用旧版本的查询语法。
GROUP BY 性别, 系名 HAVING COUNT(性别) > 2 --统计每个学期所开设的课程门数。 SELECT 开课学期,COUNT(开课学期) as '课程门数' FROM 课程 GROUP BY 开课学期 --查询平均分大于70且小于80的学生学号和平均分 SELECT 学号, AVG(成绩) as '平均分' ...
query.count() 3. 查询第1个用户 User.query.first() 4. 查询id为4的用户[3种方式] # filter_by直接用属性名,比较用=, filter用类名.属性名,比较用== # filter_by用于查询简单的列名,不支持比较运算符 # filter比filter_by的功能更强大,支持比较运算符,支持or_、in_等语法。 User.query.get(4) ...
• count():返回查询结果的数量。 • paginate():返回一个Paginate对象,它包含指定范围内的结果。 例如在下面的例子中,分别从关系的两端查询角色和用户之间的一对多关系。 在上述代码中执行user_rank.users表达式时,隐式查询会调用all()方法返回一个用户列表。因为query对象是隐式查询,所以无法设置更精确的查询过...
count() 结果计数 paginate() 返回一个paginate对象,包含指定范围的结果 4.1添加 1. 使用add()方法添加新数据 # 新增一条记录 user = User(username='test', email='test@example.com') db.session.add(user) db.session.commit() 2. 使用create()方法创建新数据 # 新增一条记录 user = User.create(user...
li =User.query.order_by(User.id.desc()).all()print(li) 分组from sqlalchemy import func li =db.session.query(User.role_id, func.count(User.role_id)).group_by(User.role_id).all()print(li) 6、数据的修改和删除<-返回目录 修改 ...