深入學習SQLAlchemyFilter

一、基礎使用

SQLAlchemyFilter是一個提供可擴展的SQLAlchemy查詢過濾功能的庫。它提供了一些簡單但強大的篩選器，使查詢像構建謂詞一樣簡單。基於SQLAlchemyFilter，我們可以輕鬆地構建查詢過濾器並對數據庫進行操作。

使用SQLAlchemyFilter，我們可以定義一個過濾器，這個過濾器可以按照各種條件進行過濾數據庫記錄。下面是一個簡單的例子：

from sqlalchemy_filter import Filter, Equal
from my_models import User

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

上述代碼定義了一個Filter對象，並添加了一個條件，它只會查詢 name 字段等於 『Alice』 的記錄。每個過濾器都基於 SQLAlchemy 的 Query 對象。

二、查詢複雜條件

如果我們需要複雜的查詢條件，我們可以使用 and 或者 or 連接多個過濾器。下面是一個例子：

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 返回了數據集合中滿足 filter_1 和 filter_2 條件的記錄。而 filter_or 返回了數據集合中滿足 filter_1 或 filter_2 條件的記錄。

三、查詢範圍

在SQLAlchemyFilter中，我們可以使用一些條件來查詢記錄的範圍。下面是一個例子：

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"))

上面的代碼中使用了一些關係運算符，比如 Greater、Less、GreaterEqual 和 LessEqual。他們代表大於、小於、大於等於和小於等於這些關係運算。我們可以根據這些條件輕鬆地查詢記錄的範圍。

四、自定義條件

有時，我們需要自定義條件實現特殊的查詢需求。SQLAlchemyFilter也提供了自定義條件的接口，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義查詢條件，其中 CreatedCondition 實現了 Condition 接口。 Condition 接口包含 get_expression 方法，它返回一個表達式。在上面的例子中，我們自定義了 get_expression並且返回根據 create_time 字段判斷是否等於自定義時間的表達式。

五、複雜查詢

針對一些複雜的查詢需求，我們可以使用另外一種方式來實現。SQLAlchemyFilter 提供了一個 lambda 表達式作為查詢條件。在這個表達式中，我們可以使用 sqlalchemy 中的所有其他功能來構建更複雜的查詢條件。

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%'))
    )

上述代碼中，我們使用了 lambda 表達式，其中第二行的篩選條件是複合條件的一部分。您可以使用 SQLAlchemy 的其他查詢語言，例如like，操作符，between，in等等來構建複雜的查詢。

結論

本文中我們介紹了使用SQLAlchemyFilter提供的可擴展的SQLAlchemy查詢過濾功能。我們了解了如何使用SQLAlchemyFilter提供的簡單但強大的篩選器，並使查詢像構建謂詞一樣簡單。我們還了解了如何使用and或or 連接多個過濾器，如何查詢記錄的範圍，如何自定義查詢條件以及如何使用lambda表達式來進行更複雜的查詢。