Flask與SQLAlchemy基礎查詢：讓你輕松掌握ORM查詢技巧
Flask和SQLAlchemy是Python中常用的Web框架和ORM庫，可以幫助開發者快速構建Web應用程序。在使用Flask和SQLAlchemy時，查詢是其中重要的一部分，下面將對查詢語言基礎、基礎查詢、查詢過濾、排序、分組和聚合、連接和子查詢進行詳細的講解，并附上相應的優質代碼示例。
查詢語言基礎
查詢語言是指用來查詢數據庫中數據的語言。SQL是最常見的查詢語言，它可以用于關系型數據庫管理系統（如MySQL、PostgreSQL、SQLite等）中。SQL有以下基本語句：
- SELECT：用于查詢數據。
- INSERT：用于插入數據。
- UPDATE：用于更新數據。
- DELETE：用于刪除數據。
在使用Flask和SQLAlchemy時，SQLAlchemy提供了一種Pythonic的查詢方式，即使用Python代碼來構建SQL查詢語句。
基礎查詢
基礎查詢是指最簡單的查詢，只涉及一張表。在SQLAlchemy中，可以通過Query對象來進行基礎查詢，如下所示：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'
db = SQLAlchemy(app)
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(50))
age = db.Column(db.Integer)
db.create_all()
# 查詢所有用戶的信息
users = db.session.query(User).all()
for user in users:
print(user.name, user.age)在上面的代碼中，首先定義了一個名為User的ORM模型，用于映射數據庫中的用戶表。然后使用db.session.query()方法創建了一個Query對象，并通過all()方法獲取所有用戶信息。
查詢過濾
查詢過濾是指根據一定的條件過濾出符合條件的數據。在SQLAlchemy中，可以使用filter()方法來實現查詢過濾，如下所示：
# 查詢年齡大于等于18歲的用戶信息
users = db.session.query(User).filter(User.age >= 18).all()
for user in users:
print(user.name, user.age)在上面的代碼中，使用filter()方法來過濾出年齡大于等于18歲的用戶信息。
排序
排序是指根據某一列對查詢結果進行排序。在SQLAlchemy中，可以使用order_by()方法來實現排序，如下所示：
# 查詢所有用戶信息，并按照年齡降序排序
users = db.session.query(User).order_by(User.age.desc()).all()
for user in users:
print(user.name, user.age)在上面的代碼中，使用order_by()方法將查詢結果按照年齡降序排列。
分組和聚合
分組和聚合是指根據某一列對數據進行分組，并對每組數據進行聚合計算。在SQLAlchemy中，可以使用`group_by`方法進行分組，并使用聚合函數對分組后的數據進行計算，如下所示：
from sqlalchemy import func
# 按照年齡分組，統計每個年齡段的用戶數量
users = db.session.query(User.age, func.count(User.id)).group_by(User.age).all()
for age, count in users:
print(age, count)在上面的代碼中，使用group_by()方法按照年齡分組，使用func.count()函數計算每個年齡段的用戶數量。
連接和子查詢
連接和子查詢是指將多張表的數據進行連接或者在一張表中進行嵌套查詢。在SQLAlchemy中，可以使用join()方法進行連接查詢，使用subquery()方法進行子查詢，如下所示：
class Order(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'))
total_price = db.Column(db.Float)
db.create_all()
# 查詢所有用戶及其對應的訂單總價
users = db.session.query(User.name, func.sum(Order.total_price)).join(Order).group_by(User.id).all()
for user, total_price in users:
print(user, total_price)
# 查詢年齡大于等于18歲的用戶及其對應的訂單總價
subquery = db.session.query(Order.user_id, func.sum(Order.total_price).label('total_price')).group_by(Order.user_id).subquery()
users = db.session.query(User.name, subquery.c.total_price).outerjoin(subquery, User.id == subquery.c.user_id).filter(User.age >= 18).all()
for user, total_price in users:
print(user, total_price)在上面的代碼中，定義了一個名為Order的ORM模型，用于映射數據庫中的訂單表。使用join()方法將用戶表和訂單表進行連接查詢，并使用group_by()方法按照用戶ID分組，計算每個用戶的訂單總價。使用subquery()方法進行子查詢，得到每個用戶的訂單總價，并在外部查詢中使用outerjoin()方法將用戶表和子查詢結果進行連接查詢，最后使用filter()方法過濾出年齡大于等于18歲的用戶信息。
以上就是對Flask和SQLAlchemy的查詢進行詳細講解的內容，并提供了相應的優質代碼示例。需要注意的是，在實際應用中，還需根據具體需求進行調整和完善。
