Python SQLAlchemy和numpy数据类型过滤_Python_Numpy_Sqlalchemy

Python SQLAlchemy和numpy数据类型过滤

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Python SQLAlchemy和numpy数据类型过滤,python,numpy,sqlalchemy,Python,Numpy,Sqlalchemy,SQLAlchemy.filter（）函数似乎无法处理numpy数据类型。如果在filter参数中使用np.int32，则无法获得所需的结果。相反，我需要将np.int32转换为int，以使查询按预期工作在下面的示例中，我从数据库查询值，通过numpy进行一些选择，然后使用减少的选择再次查询（我知道这不是一个有意义的操作，只是为了演示问题）结果是 without cast: [] with cast: [(2.1,)] without cast: [] with cast: [(2.2,

SQLAlchemy.filter（）函数似乎无法处理numpy数据类型。如果在filter参数中使用np.int32，则无法获得所需的结果。相反，我需要将np.int32转换为int，以使查询按预期工作

在下面的示例中，我从数据库查询值，通过numpy进行一些选择，然后使用减少的选择再次查询（我知道这不是一个有意义的操作，只是为了演示问题）

结果是

without cast: []
with cast: [(2.1,)] 
without cast: [] 
with cast: [(2.2,)]

我不确定，为什么numpy数据类型不起作用。我以前从未遇到过与numpy的任何兼容性问题。对我来说，这是一个相当严重的问题。当然，您可以强制转换，但由于没有警告或错误，因此很容易出现严重问题（意外丢失强制转换），因为如果您的查询不匹配，空列表当然是有效的响应

既然numpy和sqlalchemy都相当广泛，如果它们兼容的话那就太好了

我真的很奇怪，我在谷歌的任何地方都没有发现这个问题。所以也许我错过了什么或者做错了什么。感谢您的帮助

编辑：问题在于SQLITE3API，而不是sqlalchemy。但是，在sqlalchemy的帮助下，我们可以使用TypeDecorators来解决这个问题：

编辑：

下面是一个stackoverflow，它介绍了如何在不使用sqlalchemy的情况下处理这个问题。我花了几个小时从不同的角度（

where（）

子句）讨论了相同的基本问题。虽然上面的问题最终被编辑为提到了

TypeDecorator

类作为解决方案，但我想在这里实现该解决方案（使用sqlalchemy的核心API而不是ORM）。希望页面上扩展的措辞能够改善此问题的搜索结果

类似的MWE：

从pathlib导入路径
作为pd进口熊猫
从sqlalchemy导入(
创建引擎，
元数据，
桌子
专栏，
整数，
一串
选择，
插入，
)
eng=create_引擎（“sqlite://”+str（Path（）.resolve（）/“temp.db”））
md=元数据（）
tbl=表格（“用户”，md，列（“id”，整数），列（“名称”，字符串））
md.create_all（英语）
工程执行（插入（待定，（1，“千斤顶”））
stmt1=选择（tbl）。其中（tbl.c.id==1）
打印（eng.execute（stmt1.fetchall（））

按预期返回：

[（1，'Jack'）]

然而：

target_id=pd.read_sql（stmt1，eng）.loc[：，'id'].max（）
stmt2=选择（tbl）。其中（tbl.c.id==目标\U id）
打印（eng.execute（stmt2.fetchall（））

[]

由于

pandas.read\u sql

将数据存储为numpy类型，因此选择无法按预期进行

TypeDecorator

解决方案我们可以用

导入sqlalchemy.types作为类型
类整型（types.TypeDecorator）：
impl=types.Integer
cache_ok=True
def process_bind_参数（自身、值、方言）：
返回int（值）

如果我们删除上面刚刚创建的

temp.db

，并使用以下代码运行代码：

tbl = Table("users", md, Column("id", IntegerLike), Column("name", String))

诊断步骤？我们可以从中看出一点问题所在

打印（stmt1）

选择users.id、users.name
来自用户
其中users.id=：id_1

：id_1

是一个绑定参数，由底层DBAPI处理。（我不知道如何实际强制DBAPI完整地呈现语句，因此我欢迎任何提供方法的评论或编辑）

我花了几个小时从不同的角度（

where（）