1. 返回列表和標(biāo)量(Scalar)
前面我們注意到Query對(duì)象可以返回可迭代的值(iterator value)，然后我們可以通過for in來查詢。不過Query對(duì)象的all()、one()以及first()方法將返回非迭代值(non-iterator value)，比如說all()返回的是一個(gè)列表：
>>> query = session.query(User).\
>>> filter(User.name.like('%ed')).order_by(User.id)
>>> query.all()
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE users.name LIKE ? ORDER BY users.id
('%ed',)
[User('ed','Ed Jones', 'f8s7ccs'), User('fred','Fred Flinstone', 'blah')]
first()方法限制并僅作為標(biāo)量返回結(jié)果集的第一條記錄：
>>> query.first()
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE users.name LIKE ? ORDER BY users.id
LIMIT ? OFFSET ?
('%ed', 1, 0)
one()方法，完整的提取所有的記錄行，并且如果沒有明確的一條記錄行(沒有找到這條記錄)或者結(jié)果中存在多條記錄行，將會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤異常NoResultFound或者M(jìn)ultipleResultsFound：
>>> from sqlalchemy.orm.exc import MultipleResultsFound
>>> try:
... user = query.one()
... except MultipleResultsFound, e:
... print e
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE users.name LIKE ? ORDER BY users.id
('%ed',)
Multiple rows were found for one()
>>> from sqlalchemy.orm.exc import NoResultFound
>>> try:
... user = query.filter(User.id == 99).one()
... except NoResultFound, e:
... print e
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE users.name LIKE ? AND users.id = ? ORDER BY users.id
('%ed', 99)
No row was found for one()
2. 使用原義SQL (Literal SQL)
Query對(duì)象能夠靈活的使用原義SQL查詢字符串作為查詢參數(shù)，比如我們之前用過的filter()和order_by()方法：
>>> for user in session.query(User).\
... filter("id<224").\
... order_by("id").all():
... print user.name
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE id<224 ORDER BY id
()
ed
wendy
mary
fred
當(dāng)然很多人可能會(huì)和我感覺一樣，會(huì)有些不適應(yīng)，因?yàn)槭褂肙RM就是為了擺脫SQL語句的，沒想到現(xiàn)在又看到SQL的影子了。呵呵，SQLAlchemy也要照顧到使用上的靈活性嘛，畢竟有些查詢語句直接編入要容易得多。
當(dāng)然綁定參數(shù)也可以用基于字符串的SQL指派，使用冒號(hào)來標(biāo)記替代參數(shù)，然后再使用params()方法指定相應(yīng)的值：
>>> session.query(User).filter("id<:value and name=:name").\
... params(value=224, name='fred').order_by(User.id).one()
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE id
到這里，SQL語句的樣子已經(jīng)初見端倪了，其實(shí)我們可以更極端一點(diǎn)，直接使用SQL語句，什么？這樣就失去ORM的價(jià)值了！別急，這里只是介紹一下支持這種用法，當(dāng)然我建議不到萬不得已，盡量不要這樣寫，因?yàn)榭赡軙?huì)有兼容的問題，畢竟各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL方言不一樣。不過有一點(diǎn)需要注意的是，如果要直接使用原生SQL語句，在被query()所查詢的映射類中，你必須保證語句所指代的列仍然被映射類所管理，比如接下來的例子：
>>> session.query(User).from_statement(
... "SELECT * FROM users where name=:name").\
... params(name='ed').all()
SELECT * FROM users where name=?
('ed',)
[
]
我們還可以在query()中直接使用列名來指派我們想要的列而擺脫映射類的束縛：
>>> session.query("id", "name", "thenumber12").\
... from_statement("SELECT id, name, 12 as "
... "thenumber12 FROM users where name=:name").\
... params(name='ed').all()
SELECT id, name, 12 as thenumber12 FROM users where name=?
('ed',)
[(1, u'ed', 12)]
3. 計(jì)數(shù) (Counting)
對(duì)于Query來說，計(jì)數(shù)功能也有個(gè)單獨(dú)的方法稱為count()：
>>> session.query(User).filter(User.name.like('%ed')).count()
SELECT count(*) AS count_1
FROM (SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE users.name LIKE ?) AS anon_1
('%ed',)
2
count()方法被用于確定返回的結(jié)果集中有多少行，讓我們觀察一下產(chǎn)生的SQL語句，SQLAlchemy先是取出符合條件的所有行集合，然后再通過SELECT count(*)來統(tǒng)計(jì)有多少行。當(dāng)然有點(diǎn)SQL知識(shí)的同學(xué)可能知道這條語句可以以更精簡(jiǎn)的方式寫出來，比如SELECT count(*) FROM table，當(dāng)然現(xiàn)代版本的SQLAlchemy不會(huì)去揣摩這樣的想法。
假使我們要讓查詢語句更加精煉或者要明確要統(tǒng)計(jì)的列，我們可以通過表達(dá)式func.count()直接使用count函數(shù)，比如下面的例子介紹統(tǒng)計(jì)并返回每個(gè)唯一的用戶名字：
>>> from sqlalchemy import func
>>> session.query(func.count(User.name), User.name).group_by(User.name).all()
SELECT count(users.name) AS count_1, users.name AS users_name
FROM users GROUP BY users.name
()
[(1, u'ed'), (1, u'fred'), (1, u'mary'), (1, u'wendy')]
對(duì)于剛才提到的簡(jiǎn)單SELECT count(*) FROM table語句，我們可以通過下面的例子來實(shí)現(xiàn)：
>>> session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
SELECT count(?) AS count_1
FROM users
('*',)
4
當(dāng)然如果我們直接統(tǒng)計(jì)User的主鍵，上面的語句可以更加簡(jiǎn)練，我們可以省去select_from()方法：
>>> session.query(func.count(User.id)).scalar()
SELECT count(users.id) AS count_1
FROM users
()
4
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