在使用 SQLAlchemy 来查询并统计 MySQL 中 JSON 字段的一个值时,你可以结合 SQLAlchemy 的 func 模块来实现 SQL 函数的调用,比如 JSON_EXTRACT ,并使用 group_by count 方法来进行分组统计。下面是如何在 SQLAlchemy 中实现这一点的基本步骤。

首先,确保你已经安装了 SQLAlchemy。如果还没有安装,可以通过 pip 安装:

pip install SQLAlchemy 

然后,你可以按照以下步骤在你的代码中实现查询和统计:

  1. 连接到数据库 :首先,创建一个数据库引擎来管理连接。

  2. 定义模型 :定义一个模型来映射到数据库中的表。

  3. 查询和统计 :使用 SQLAlchemy 的查询接口和函数来提取 JSON 字段的值,并按这个值进行分组统计。

假设我们有一个名为 users 的表,其中有一个名为 attributes 的 JSON 类型字段,我们想要按照 attributes 字段中 status 的值进行分组统计。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, JSON, func
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 定义基类
Base = declarative_base()
# 定义模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    attributes = Column(JSON)
# 创建数据库连接(替换为你的数据库连接字符串)
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/mydatabase')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 执行查询和统计
results = session.query(
    func.json_unquote(func.json_extract(User.attributes, '$.status')).label('status'),
    func.count().label('count')
).group_by('status').all()
# 打印结果
for status, count in results:
    print(f'Status: {status}, Count: {count}')
在这个示例中:
  • 我们使用 json_extract 函数来提取 attributes JSON 字段中的 status 值,并使用 json_unquote 来去除结果字符串的引号。
  • 使用 func.count() 来统计每个状态值出现的次数,并通过 group_by 方法按照状态值进行分组。
  • all() 方法用于执行查询,并获取所有结果。
class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False) userInfos = db.Column(db. JSON , unique=True, .
解决5.6以下 sqlalchemy 不支持 JSON 的问题 JSON 是一种使用相当普遍的数据协议类型,对于保存数据十分方便,但是老版本的 MySQL 又不支持 JSON 格式,所以只能使用TEXT来保存 JSON 类型的字符串。 对于字符串类型的 JSON ,在使用的时候必须进行一步转化,把字符串转化为Python 的DICT,为了能够方便的使用 SQLALCHEMY ,遂写了如下的方法: import jso...
SQLAlchemy 使用 函数 查询 MySQL 数组 字段 ,查找包含特定条件 的记录,可以按以下步骤操作:假设你有 一个 MySQL 表 ,其 包含 一个 名为 的 字段 ,该 字段 存储了 一个 JSON 数组的字符串,你希望 查询 这个数组包含特定 的记录。首先,确保你已经导入了必要的模块和函数: 导入模块和函数:建立 数据库 连接和声明基类:定义模型类:构建 查询 :执行 查询 和输出结果:关闭会话:这样,你就可以使用 SQLAlchemy 查询 包含特定条件 MySQL 数组 字段 的记录了。确保根据你的实际 数据库 连接配置和数据
MySQL 解析 json 字段 以及遍历 json 字段 MySQL 5.7版本以后支持 json 格式的 字段 类型定义、存储和使用,最近做BI开发,开发把所需数据用 JSON 的形式存储在 字段 ,本次记录下 MySQL 解析 JSON 。 官方参考:https://dev. mysql .com/doc/refman/8.0/en/ json .html 一般来说,主要是提取 json 字段 ,所以update就不写了,提取select json 使用的参数是: JSON _EXTRACT JSON _EXTRACT参数使用方式是: JSON _EXT
names = ["aaa", "bbb", "hjuhyg",...] session.query(User).filter(User.name.in_(names)) 当数据量很大时, 查询 速度会很慢, 所以想要优化 mysql 的 in 查询 时,可以使用exists,在 python ,一种方便的方法如下: 可以将 查询 转换为EXISTS格式的EXI... 快速的 查询 构建器,用于返回与兼容的结果。 目前仅支持 。 速度对于 JSON API至关重要。 与直接从 数据库 返回 JSON 相比,在获取对象并在Python服务器上对其进行序列化要慢 一个 数量级。 这是因为 当序列化发生在Python端时,使用单个 查询 很难或不可能获取复杂的对象结构。 可以通过 数据库 的单个 查询 返回任何与 JSON API兼容的对象结构。 SQLAlchemy 对象内存不足。 与其直接从 数据库 作为 JSON 直接返回数据,不如将其首先转换为Python数据类型,然后再序列化回 JSON 。 通过遵循此逻辑,直接从 数据库 返回 JSON 似乎很容易。 但是 查询 很难编写。 幸运的是,这是 SQLAlchemy - JSON -API拯救这一天的地方。 因此,与其写这样的东西: SELECT row_to_ json (main_ json _query. 让我们定义 一个 模型并设置 一个 引擎: from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine from sqlalchemy .orm import sessionmaker from sqlalchemy .ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) email = Column(S pip install sqlalchemy - json api 快速使用Flask- SQLAlchemy # Assuming Flask SQLAlchemy is db and your Flask app is app: from sqlalchemy _ json api import Flask JSON API api = Flask JSON API ( app , db ) # Or, for factory-style applications api = Flask JSON API () api . init_app ( app , db ) 无需烧瓶即可快速使用 # Assuming declarative base is result = users.find_all_users() list = model_list(result) # json ify把标准的python列表或字典或组合转魏 json ,且响应的content-type也会自动设置为application/ json a = . import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine,funcfrom sqlalchemy .ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy imp...
@创建日期:2020.03.31 @修改日期:2020.03.31 文章目录1. 字段 分组、 统计 和排序2. 按DateTime 字段 的年或月进行group_by 查询 3. query.filter()的常用方法4. 高级 查询 1. 字段 分组、 统计 和排序 在调用func.count()函数时,count选择没有Null的 字段 ,以选择id为最好,其次为常量 (func.count(1))。 如果选择fu...
最近使用开辟的过程 出现了 一个 小问题,顺便记录一下原因和方法--格式资料       最近,给自己开辟的软件平台开辟第三方调用的API,如果返回结果集是 json 格式,其他语言开辟就绝对便利一些,网上找了好多资料没有找到特殊合适的,最后下决心根据网上的资料转变自己写 一个 通用的。     此方法,主要应用场景是,Python 数据库 框架 sqlalchemy 查询 结果,转化成 json 格式。
python程序实现 MySQL 数据库 连接表1,设计fastapi数据接口模型,对应读取表1 update 字段 最新更新的日期所对应的数据信息,以接口的形式将数据信息返回 json 文件,但返回发数据都显示的是string,如何解决
要在Python程序 实现 MySQL 数据库 连接并操作数据,可以使用`py mysql `或` sqlalchemy `等库。针对你的需求,我们可以创建 一个 FastAPI应用,定义数据模型,并从 MySQL 数据库 读取`update` 字段 最新更新日期对应的数据信息,然后以 JSON 格式通过接口返回。如果返回的数据都显示为字符串,通常是因为数据类型没有在模型 定义为正确的类型,因此返回的 JSON 字段 默认都是字符串类型。 下面是 一个 简单的实现示例: 1. 安装必要的库: ```bash pip install fastapi py mysql uvicorn 2. 创建FastAPI应用并定义数据模型: ```python from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import py mysql from datetime import datetime app = FastAPI() class DataModel(BaseModel): id: int content: str update: datetime # 假设 数据库 配置如下 db_config = { 'host': 'localhost', 'user': 'your_username', 'password': 'your_password', 'db': 'your_database', 'charset': 'utf8mb4', 'cursorclass': py mysql .cursors.DictCursor # 获取最新更新的数据信息 @app.get("/latest_update/") async def get_latest_update(): # 连接 数据库 connection = py mysql .connect(**db_config) with connection.cursor() as cursor: # 查询 最新更新日期 cursor.execute("SELECT MAX(update) FROM table1") result = cursor.fetchone() latest_update_date = result['MAX(update)'] # 如果有更新日期,则 查询 对应数据 if latest_update_date: cursor.execute("SELECT id, content, update FROM table1 WHERE update = %s", (latest_update_date,)) result = cursor.fetchone() if result: data = DataModel(**result) return data.dict() # 返回字典而非模型实例以避免默认为字符串 return {"message": "No data available for the latest update."} except py mysql . MySQL Error as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) finally: connection.close() 3. 运行FastAPI应用: ```bash uvicorn your_script_name:app --reload 请注意,这里的代码只是 一个 示例,你需要根据实际情况调整 数据库 配置、 查询 逻辑以及错误处理。
ssh: Could not resolve hostname ssh.github.com: Temporary failure in name resolutionfatal: Could no 所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。 所以网上的celery博客教程虽然很多,但是并不能学会使用,因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好,博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。 celery消费任务不执行或者报错NotRegistered,与很多方面有关系,如果要别人排错,至少要发以下6方面的截图,因为与一下6点关系很大。 1)整个项目目录结构, 2)@task入参 ,3)celery的配置,4)celery的配置 include ,5)cmd命令行启动参数 --queues= 的值,6)用户在启动cmd命令行时候,用户所在的文件夹。 在不规范的文件夹路径下,使用celery难度很高,一般教程都没教。 [项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。 此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/ , 从用法调用难度,用户所需代码量,超高并发性能,qps控频精确程度,支持的中间件类型,任务控制方式,稳定程度等19个方面全方位超过celery。发布性能提高1000%,消费性能提高2000%。 python万能分布式函数调度框架funboost支持python所有类型的并发模式和一切知名消息队列中间件,python函数加速器,框架包罗万象,万能编程功能宝典,一统编程思维,与业务不绑定,适用范围广。 funboot能支持celery作为中间件,用户可以使用funboost的极简api来使用celery核心调度,不用手动复杂的配置操作celery funboost 自动化操作celery https://github.com/ydf0509/funboost_support_celery_demo pip install funboost 修改git历史提交中的用户信息 噜啦噜黑: 谢谢鼓励,我会持续输出优质原创作品,期待共赢 GitLab分支合并策略Fast-forward(快进)和Rebase(变基)的区别 CSDN-Ada助手: 恭喜您写了第11篇博客!标题为“GitLab分支合并策略Fast-forward(快进)和Rebase(变基)的区别”,这是一个非常有价值的主题。了解不同的分支合并策略对于GitLab的使用者来说是非常重要的。 在标题中提到了Fast-forward和Rebase这两种合并策略,这是一个很好的切入点。接下来,我建议您可以进一步探讨每种策略的优缺点,并分享一些实际应用中的案例或者最佳实践。 同时,您也可以考虑扩展一下主题,例如介绍其他常见的合并策略,或者分享一些GitLab中的其他功能和技巧。这样可以为读者提供更全面的知识和帮助。 继续保持创作,并期待您的下一篇博客!请谦虚地接受我的建议,希望对您有所帮助。 配置加载方案 CSDN-Ada助手: 恭喜您撰写了第12篇博客,题为“配置加载方案”。您对配置加载的探索和分享非常有价值,帮助读者更好地理解和应用相关概念。不过,在未来的创作中,或许您可以考虑探讨一些与配置加载方案相关的实践案例,从而为读者提供更直观和实用的参考。期待您继续保持创作的势头,并感谢您一直以来的辛勤付出!