深入学习SQLAlchemyFilter

一、基础使用

SQLAlchemyFilter是一个提供可扩展的SQLAlchemy查询过滤功能的库。它提供了一些简单但强大的筛选器，使查询像构建谓词一样简单。基于SQLAlchemyFilter，我们可以轻松地构建查询过滤器并对数据库进行操作。

使用SQLAlchemyFilter，我们可以定义一个过滤器，这个过滤器可以按照各种条件进行过滤数据库记录。下面是一个简单的例子：


from sqlalchemy_filter import Filter, Equal
from my_models import User

filter = Filter(User)
filter.add_condition(Equal(User.name, "Alice"))
users = filter.filter()

上述代码定义了一个Filter对象，并添加了一个条件，它只会查询 name 字段等于 ‘Alice’ 的记录。每个过滤器都基于 SQLAlchemy 的 Query 对象。

二、查询复杂条件

如果我们需要复杂的查询条件，我们可以使用 and 或者 or 连接多个过滤器。下面是一个例子：


from sqlalchemy_filter import Filter, And, Or, Equal

filter_1 = Filter(User)
filter_1.add_condition(Equal(User.name, "Alice"))

filter_2 = Filter(User)
filter_2.add_condition(Equal(User.age, 18))

filter_and = And(filter_1, filter_2)
users = filter_and.filter()

filter_or = Or(filter_1, filter_2)
users = filter_or.filter()

可以看到，filter_and 返回了数据集合中满足 filter_1 和 filter_2 条件的记录。而 filter_or 返回了数据集合中满足 filter_1 或 filter_2 条件的记录。

三、查询范围

在SQLAlchemyFilter中，我们可以使用一些条件来查询记录的范围。下面是一个例子：


from sqlalchemy_filter import Filter, Greater, Less, GreaterEqual, LessEqual

filter_1 = Filter(User)
filter_1.add_condition(Greater(User.age, 18))

filter_2 = Filter(User)
filter_2.add_condition(Less(User.age, 30))

filter_3 = Filter(User)
filter_3.add_condition(GreaterEqual(User.create_time, "2022-01-01 00:00:00"))

filter_4 = Filter(User)
filter_4.add_condition(LessEqual(User.create_time, "2022-02-01 00:00:00"))

上面的代码中使用了一些关系运算符，比如 Greater、Less、GreaterEqual 和 LessEqual。他们代表大于、小于、大于等于和小于等于这些关系运算。我们可以根据这些条件轻松地查询记录的范围。

四、自定义条件

有时，我们需要自定义条件实现特殊的查询需求。SQLAlchemyFilter也提供了自定义条件的接口，例如：


from sqlalchemy_filter import Filter, Condition
from my_models import User

class CreatedCondition(Condition):
    def __init__(self, user_create_time):
        self.user_create_time = user_create_time

    def get_expression(self, model):
        return model.create_time == self.user_create_time

filter = Filter(User)
filter.add_condition(CreatedCondition("2022-01-01 00:00:00"))
users = filter.filter()

上面的例子展示了如何自定义查询条件，其中 CreatedCondition 实现了 Condition 接口。 Condition 接口包含 get_expression 方法，它返回一个表达式。在上面的例子中，我们自定义了 get_expression并且返回根据 create_time 字段判断是否等于自定义时间的表达式。

五、复杂查询

针对一些复杂的查询需求，我们可以使用另外一种方式来实现。SQLAlchemyFilter 提供了一个 lambda 表达式作为查询条件。在这个表达式中，我们可以使用 sqlalchemy 中的所有其他功能来构建更复杂的查询条件。


from sqlalchemy_filter import Filter
from my_models import User

filter = Filter(User)
users = filter.filter(lambda q: 
        q.filter(User.age > 18).filter(User.name.like('%A%'))
    )

上述代码中，我们使用了 lambda 表达式，其中第二行的筛选条件是复合条件的一部分。您可以使用 SQLAlchemy 的其他查询语言，例如like，操作符，between，in等等来构建复杂的查询。

结论

本文中我们介绍了使用SQLAlchemyFilter提供的可扩展的SQLAlchemy查询过滤功能。我们了解了如何使用SQLAlchemyFilter提供的简单但强大的筛选器，并使查询像构建谓词一样简单。我们还了解了如何使用and或or 连接多个过滤器，如何查询记录的范围，如何自定义查询条件以及如何使用lambda表达式来进行更复杂的查询。

原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/151936.html