本篇文章给大家带来的内容是关于python编程下sqlalchemy查询条件设置的方法介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在实际编程中需要根据各种不同的条件查询数据库记录，sqlalchemy查询条件被称为过滤器。这里列出了最常用的过滤器的使用方法。
1、等值过滤器（==）
等值过滤器用于判断某列是否等于某值，是最常用的过滤器。
session.query(Account).filter(Account.user_name=='Mark') #判断字符串类型 session.query(Account).filter(Account.salary==2000) #判断数值类型
2、不等过滤器（!=、、=）
与等值过滤器相对的是不等于过滤器，不等于过滤器可以延伸为几种形式：不等于、小于、大于、小于等于、大于等于。
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session.query(Account).filter(Account.user_name !="mark" ) #不等于字符串类型 session.query(Account).filter(Account.salary !=2000) #不等于数值类型 session.query(Account).filter(Account.salary >2000) #大于过滤器 session.query(Account).filter(Account.salary <2000) #小于过滤器 session.query(Account).filter(Account.salary <=2000) #小于等于过滤器 session.query(Account).filter(Account.salary >=2000) #大于等于过滤器
3、模糊查询（like）
模糊查询适用于只知道被查询字符串的一部分内容时，通过设置通配符的位置，可以查询出不同的结果。通配符用百分号%表示。
假设表中的数据为：
| id | user_name | title | salary |
|---|---|---|---|
| 1 | David Li | System Manager | 3000 |
| 2 | Debeca Li | Accountant | 3000 |
| 3 | David Backer | Engineer | 3000 |
| 4 | Siemon Bond | Enfineer | 4000 |
| 5 | Van Berg | General Manager | NULL |
#查询所有名字包含字母i的用户，结果包括id为1、2、3、4的4条记录
session.query(Account).filter(Account.user_name.like('%i%'))
#查询所有title中以Manager结尾的用户，结果包括id为1、5的两条记录
session.query(Account).filter(Account.title.like('%Manager'))
#查询所有名字中以Da开头的用户，结果包括id为1、3的两条记录
session.query(Account).filter(Account.user_name.like('Da%'))注意：模糊查询只适用于查询字符串类型，不适用于数值类型。
4、包括过滤器（in_）
当确切的知道要查询记录的字段内容，但是一个字段有多个内容要查询时，可以用包含过滤器。
#查询id不为1，3，5的记录，结果包含id为2，4的两条记录 session.query(Account).filter(~Account.id.in_([1,3,5])) #查询工资不为2000、3000、4000的记录，结果包含id为5的1条记录 session.query(Account).filter(~Account.id.in_([2000,3000,4000])) #查询所有title不为Engineer和Accountant记录，结果包括id为1、5的两条记录 session.query(Account).filter(~Account.title.in_(['Accountant','Engineer']))
5、判断是否为空（is NULL、is not NULL）
空值NULL是数据库字段中比较特殊的值。在SQLAlchemy中支持对字段是否为空进行判断。判断时可以用等值、不等值过滤器筛选，也可以用is、isnot进行筛选。
#查询salary为空值的记录，结果包含id为5的记录 #下面两方式效果相同 session.query(Account).filter(Account.salary==None) session.query(Account).filter(Account,salary.is_(None)) #查询salary不为空值的记录，结果包含id为1、2、3、4的记录 #下面两方式效果相同 session.query(Account).filter(Account.salary!=None) session.query(Account).filter(Account.salary.isnot(None))
6、非逻辑（~）
当需要查询不满足某条件的记录时可以使用非逻辑。
#查询id不为1、3、5的记录，结果包含id为2、4的两条记录 session.query(Account).filter(~Account.id.in_([1,3,5])) #查询工资不为2000、3000、4000的记录，结果包含id为5的1条记录 session.query(Account).filter(~Account.id.in_([2000,3000,4000])) #查询所有title不为Engineer和Accountant的记录，结果包括id为1、5的2条记录。 session.query(Account).filter(~Account.title.in(['Accountant','Engineer']))
7、与逻辑（and_）
当需要查询同时满足多个条件的记录时，需要用到与逻辑。在SQLAlchemy中与逻辑可以有3种表达方式。
以下3条语句查询结果相同，都是id为3的记录。
#直接在filter中添加多个条件即表示与逻辑 session.query(Account).filter(Account.title=='Engineer',Account.salary=3000) #用关机子and_进行逻辑查询 from sqlalchemy import and_ session.query(Account).filter(and_(Account.title=='Engineer',Account.salary=3000)) #通过多个filter的链接表示与逻辑 session.query(Account).filter(Account.title=='Engineer').filter(Account.salary=3000)
8、或逻辑（or_）
当需要查询多个条件但只需其中一个条件满足时，需要用到或逻辑。
#引入或逻辑关键字or_ from sqlalchemy import or_ #查询title是Engineer或者salary为3000的记录，返回结果为id为1、2、3、4的记录 session.query(Account).filter(or_(Account.title=='Engineer',Account.salary=3000))
