SQLAlchemy — это мощная библиотека объектно-реляционного сопоставления (ORM) для Python, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для взаимодействия с базами данных. Одной из его ключевых функций является компиляция запросов, которая позволяет разработчикам писать запросы к базе данных с синтаксисом, подобным SQL, и переводить их на соответствующий язык, специфичный для базы данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы компиляции запросов в SQLAlchemy, а также приведем примеры кода, которые помогут вам полностью раскрыть его потенциал.

1. Использование метода select():
   Метод select()— это наиболее распространенный способ создания SQL-запроса в SQLAlchemy. Он позволяет вам указать столбцы, которые вы хотите получить, и применить различные условия фильтрации и упорядочивания. Вот пример:

from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Creating a select query
query = select([User]).where(User.age > 25).order_by(User.name)
# Executing the query
result = session.execute(query)

2. Использование метода filter().
   Метод filter()позволяет применять дополнительные условия к существующему запросу. Он обеспечивает более лаконичный способ добавления фильтров по сравнению с использованием метода where(). Вот пример:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Creating a base query
base_query = session.query(User)
# Adding filters
query = base_query.filter(User.age > 25, User.gender == 'female')
# Executing the query
result = query.all()

3. Применение соединений с помощью метода join().
   Метод join()позволяет выполнять соединения таблиц в ваших запросах. Он позволяет указывать связи между таблицами и получать данные из нескольких таблиц одновременно. Вот пример:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Creating a base query
base_query = session.query(User).join(User.address)
# Executing the query
result = base_query.all()

4. Агрегирование данных с помощью модуля func:
   Модуль funcв SQLAlchemy предоставляет различные функции для выполнения агрегирования, такие как COUNT, SUM, AVGи т. д. Вы можете использовать эти функции в сочетании с методом select()для получения агрегированных данных. Вот пример:

from sqlalchemy import select, func
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Creating a select query with aggregation
query = select([func.count(User.id), func.avg(User.age)])
# Executing the query
result = session.execute(query).fetchall()

Возможности компиляции запросов SQLAlchemy позволяют разработчикам писать сложные запросы к базе данных в сжатой и независимой от базы данных форме. В этой статье мы рассмотрели несколько методов, в том числе select(), filter(), join()и модуль funcс примеры кода, демонстрирующие их использование. Освоив эти методы, вы сможете использовать весь потенциал SQLAlchemy и упростить взаимодействие с базой данных в Python.