Python 在SQLAlchemy中以特定格式按日期分组

我有一个名为logs的表，它有一个datetime字段。 我想根据特定的日期格式选择日期和行数

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我如何使用SQLAlchemy做到这一点？

我不知道SQLAlchemy，所以我可能会偏离目标。然而，我认为你所需要的是：

SELECT date_formatter(datetime_field, "format-specification") AS dt_field, COUNT(*)
    FROM logs
    GROUP BY date_formatter(datetime_field, "format-specification")
    ORDER BY 1;

好的，也许您不需要orderby，也许最好重新指定日期表达式。可能有替代方案，例如：

SELECT dt_field, COUNT(*)
    FROM (SELECT date_formatter(datetime_field, "format-specification") AS dt_field
              FROM logs) AS necessary
    GROUP BY dt_field
    ORDER BY dt_field;

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等等等等。基本上，您可以格式化datetime字段，然后对格式化的值进行分组等操作。

当您仅按未格式化的datetime列进行分组时，计数是否会产生相同的结果？如果是这样，您可以运行查询，然后使用Python date的strftime（）方法。i、 e

query = select([logs.c.datetime, func.count(logs.c.datetime)]).group_by(logs.c.datetime)
results = session.execute(query).fetchall()
results = [(t[0].strftime("..."), t[1]) for t in results]

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我不知道一个通用的炼金术答案。大多数数据库支持某种形式的日期格式，通常通过函数。SQLAlchemy支持通过SQLAlchemy.sql.func调用函数。例如，在Postgres后端使用SQLAlchemy和一个表my_table（foo varchar（30），时间戳时），我可能会执行以下操作

my_table = metadata.tables['my_table']
foo = my_table.c['foo']
the_date = func.date_trunc('month', my_table.c['when'])
stmt = select(foo, the_date).group_by(the_date)
engine.execute(stmt)

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按截断为月份的日期分组。但请记住，在该示例中，date_trunc（）是一个Postgres datetime函数。其他数据库将有所不同。你没有提到Underlyg数据库。如果有一种独立于数据库的方法，我从未找到过。在我的例子中，我运行生产和测试aginst Postgres和单元测试aginst SQLite，并在单元测试中使用SQLite用户定义函数来模拟Postgress datetime函数

正是我需要的。。现在转到SQLite手册来查找truncate函数！在我的例子中，我认为是

STRFTIME（“%Y-%m'，when）

。