Python 在关系的属性\映射\集合字段上筛选SQLAlchemy查询
我有两个类,Tag和Hardware,它们是用简单的父子关系定义的(参见最后的完整定义) 现在,我想使用硬件中的version字段通过属性映射集合过滤标签查询,例如:Python 在关系的属性\映射\集合字段上筛选SQLAlchemy查询,python,sqlalchemy,Python,Sqlalchemy,我有两个类,Tag和Hardware,它们是用简单的父子关系定义的(参见最后的完整定义) 现在,我想使用硬件中的version字段通过属性映射集合过滤标签查询,例如: def get_tags(order_code=None, hardware_filters=None): session = Session() query = session.query(Tag) if order_code: query = query.filter(Tag.order
def get_tags(order_code=None, hardware_filters=None):
session = Session()
query = session.query(Tag)
if order_code:
query = query.filter(Tag.order_code == order_code)
if hardware_filters:
for k, v in hardware_filters.iteritems():
query = query.filter(getattr(Tag.hardware, k).version == v)
return query.all()
但我得到:
AttributeError:与标记关联的“InstrumentedAttribute”对象和“Comparator”对象都没有属性“baseband”
如果我通过硬编码属性将其剥离,也会发生同样的情况,例如:
query.filter(Tag.hardware.baseband.version==v)
我可以这样做:
query=query.filter(Tag.hardware.any(artifact=k,version=v))
但是为什么我不能直接通过属性过滤呢
类别定义
class Tag(Base):
__tablename__ = 'tag'
tag_id = Column(Integer, primary_key=True)
order_code = Column(String, nullable=False)
version = Column(String, nullable=False)
status = Column(String, nullable=False)
comments = Column(String)
hardware = relationship(
"Hardware",
backref="tag",
collection_class=attribute_mapped_collection('artefact'),
)
__table_args__ = (
UniqueConstraint('order_code', 'version'),
)
class Hardware(Base):
__tablename__ = 'hardware'
hardware_id = Column(Integer, primary_key=True)
tag_id = Column(String, ForeignKey('tag.tag_id'))
product_id = Column(String, nullable=True)
artefact = Column(String, nullable=False)
version = Column(String, nullable=False)
当您编写查询时,我们最终编写的是SQL。您认为从表达式(如
filter(Tag.hardware.baseband)
)可以呈现什么样的SQL?这个问题没有简单的答案,SQLAlchemy也从来没有猜测过沿着多条路径进行这样的遍历是如何工作的。attribute\u mapped\u collection
的使用仅与Python中的对象操作相关,对该属性的SQL呈现方式没有影响。因此,您需要使用直接映射到SQL的构造,在本例中,ANY()似乎是一个不错的选择。感谢您的解释。我终于意识到你说的是真的;它需要用SQL表示。我最终加入了Join,因为我清楚地理解了他们。因为我对SQLAlchemy和ORM都是新手,所以我仍然对它有感觉。目前,我必须想一想“我该如何用SQL写这个?”然后试着理解SQLAlchemy文档,直到我能做到这一点。我可以看到SQLAlchemy查询如何比Python中基于文本的SQL查询更灵活、更容易组合,但我仍在努力学习。