SQLAlchemy中的分组和计数函数

在本文中，我们将看到如何在 SQLAlchemy 中针对Python中的 PostgreSQL 数据库执行 Groupby 和 count函数。

Group by 和 count 操作使用不同的功能以不同的方法执行。这种数学运算是依赖于数据库的。在 PostgreSQL 中，Group by 使用名为 group_by() 的函数执行，计数操作使用 count() 执行。在 SQLAlchemy 中，像使用 func 属性的常规 SQL 函数一样调用 SUM、MIN、MAX 等通用函数。

SQLAlchemy 中使用的一些常用函数是count、cube、current_date、current_time、max、min、mode 等。

Usage: func.count(). func.group_by(), func.max()

创建演示表：

从 SQLAlchemy 包中导入必要的函数。然后使用 create_engine()函数与 PostgreSQL 数据库建立连接，如下所示，创建一个名为 books 的表，其中包含 book_id 和 book_price 列。

如图所示，使用 insert() 和 values()函数将记录插入表中。

Python3

# import necessary packages
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine, MetaData,
Table, Column, Numeric, Integer, VARCHAR
from sqlalchemy.engine import result
 
# establish connections
engine = create_engine(
    "database+dialect://username:password@host:port/databasename")
 
# initialize the Metadata Object
meta = MetaData(bind=engine)
MetaData.reflect(meta)
 
# create a table schema
books = Table(
    'books', meta,
    Column('bookId', Integer, primary_key=True),
    Column('book_price', Numeric),
    Column('genre', VARCHAR),
    Column('book_name', VARCHAR)
)
 
meta.create_all(engine)
 
# insert records into the table
statement1 = books.insert().values(bookId=1, book_price=12.2,
                                   genre='fiction',
                                   book_name='Old age')
statement2 = books.insert().values(bookId=2, book_price=13.2,
                                   genre='non-fiction',
                                   book_name='Saturn rings')
statement3 = books.insert().values(bookId=3, book_price=121.6,
                                   genre='fiction',
                                   book_name='Supernova')
statement4 = books.insert().values(bookId=4, book_price=100,
                                   genre='non-fiction',
                                   book_name='History of the world')
statement5 = books.insert().values(bookId=5, book_price=1112.2,
                                   genre='fiction',
                                   book_name='Sun city')
 
# execute the insert records statement
engine.execute(statement1)
engine.execute(statement2)
engine.execute(statement3)
engine.execute(statement4)
engine.execute(statement5)

输出：

样品表

在 SQLAlchemy 中实现 GroupBy 和 count

编写 groupby函数的过程与传统 SQL 查询的过程略有不同，如下所示 -

sqlalchemy.select([
Tablename.c.column_name,
sqlalchemy.func.count(Tablename.c.column_name)
]).group_by(Tablename.c.column_name) 

在连接到数据库时从初始化的 Metadata 对象中获取 books 表，并将 SQL 查询传递给 execute()函数，并使用 fetchall()函数获取所有结果，并使用 for 循环遍历结果。

以下查询返回所有类型的书籍数量：

Python3

# Get the `books` table from the
# Metadata object
BOOKS = meta.tables['books']
 
# Write a SQL query using groupby
# and count function
query = sqlalchemy.select([
    BOOKS.c.genre,
    sqlalchemy.func.count(BOOKS.c.genre)
]).group_by(BOOKS.c.genre)
 
# get all the records
result = engine.execute(query).fetchall()
 
# print all the records
for i in result:
    print("\n", i)

输出：

groupby 和 count函数的结果