【TinyDB】查詢

查詢（Query()）

數據存儲格式

1、默認使用JSON格式，只能處理簡單類型的數據，自定義類肯定搞不定。

2、如果出現了問題，可以自己寫存儲格式，可以變得更強大但是也更慢。

提示：如果多個TinyDB打開了同一個數據源（json文件），在用Query()查詢是會意外。

 1、ORM語法

開始不太懂，自己查了下：

ORM：對象關系映射（Object Relational Mapping，簡稱ORM）,
目的是想像操作對象一樣操作數據庫.因為數據庫不是面向對象的,所以需要編程進行映射.

1.1 基本操作

這里要使用上一節代碼跑完后生成的  db.json 文件。

前提條件是：實例化一個TinyDB()對象 db = TinyDB('db.json') 和一個Query()對象 User = Query() 

db = TinyDB('db.json')
User = Query()
a = db.search(User.name == 'John')
print(a) # [{'name': 'John', 'age': 22}]

入門里面已經講了，記得代碼里面還可用中文。

1.2 嵌套查詢

如果字典里面key對應的value也是字典怎么辦？這種情況應該還是蠻常見的。

db.insert({'湖北':{'宜昌':'0717'}})  # 新增一個這種情況
b = db.search(User.湖北.宜昌 == '0717') # 嵌套就是繼續在后面加'.'
print(b) # [{'湖北': {'宜昌': '0717'}}] 

1.3 特殊情況

如果要查詢的鍵里面含有python解釋器不能當成映射的符號怎么辦？比如：  + - * / %  

db.insert({'1+1':'2'})
c = db.search(User['1+1'] == '2') 那就只能用這種方法，
print(c) #[{'1+1': '2'}]

1.4 where方法

這是一種簡化的方法，先看代碼：

from tinydb import where  # 要先導入where
d = db.search(where('name')=='John')
e = db.search(Query()['name']=='John')
print(d) # [{'name': 'John', 'age': 22}] print(e) # [{'name': 'John', 'age': 22}]

發現這兩個東西結果是一樣的。結果代碼導航后一看，源碼里面赫然寫着：

def where(key):
  return Query()[key]

它就是這么寫的，按照這個思路，還可以再擴展下。我如果想直接拿到具體的文字，而不是查詢所返回的列表：

from tinydb import TinyDB, where

db = TinyDB('test.json')
db.insert({'名字':'張三','分數':'100'})
db.insert({'名字':'李四','分數':'98'})

def get_data(db,index_a, val, index_b ):
    print(db.search(where(index_a)== val)[0][index_b]) #這個[0]不能少

get_data(db,'名字', '張三', '分數') # 100
get_data(db,'分數', '100', '名字') # 張三

扯遠了，剛才往后翻了下，居然真的還有個TinyDB自帶的類似方法：  db.get(...) 。后面再講，它有特定的使用條件。

 Query() 有嵌套，那說明 where() 應該也有嵌套，畢竟 where(key) = Query()[key] 

#使用where()對字段進行嵌套查詢
db.insert({'birthday':{'year':1999,'month':'Sep','day': 11}})
f = db.search(where('birthday').year == 1999)
g = db.search(where('birthday')['year'] == 1999)
print(f) # [{'birthday': {'year': 1999, 'month': 'Sep', 'day': 11}}]
print(g) # [{'birthday': {'year': 1999, 'month': 'Sep', 'day': 11}}]

上面兩種方式都可以。

2、高級查詢

2.1 判斷是否存在 exist(...) ，返回對於字段列表（filed）

h = db.search(User.name.exists())
print(h) # [{'name': 'John', 'age': 22}, {'name': 'sheet', 'age': 23}]

2.2 正則表達式判斷 matches(...) 

i = db.search(User.name.matches('[aZ]*'))
print(i) # [{'name': 'John', 'age': 22}, {'name': 'sheet', 'age': 23}]

但是我的正則學的不好，早就忘記了，沒關系，還有更屌的！

import re
j = db.search(User.name.matches('John', flags=re.IGNORECASE))
print(j)  # [{'name': 'John', 'age': 22}]

直接用value值‘John’去匹配他的key，也就是'name'。

那如果value值很長，記不住怎么辦？

沒關系，還支持使用首字符查詢。首字符可以，前n個字符都可以，中間的切片不行。

那如果value值是個字典，怎么辦？

沒關系，還支持使用嵌套的方法。

db.insert({'中國':'湖北省','武漢':{'繼續':'加油'}})
l = db.search(User.中國.matches('湖北', flags=re.IGNORECASE))
l_1 = db.search(User.中國.matches('湖', flags=re.IGNORECASE))
l_2 = db.search(User.中國.matches('北', flags=re.IGNORECASE))
# value也是字典的話，只能嵌套查詢
m = db.search(User.武漢.matches('加油', flags=re.IGNORECASE)) 
n = db.search(User.武漢.繼續.matches('加', flags=re.IGNORECASE))
print(l) #[{'中國': '湖北省', '武漢': {'繼續': '加油'}}] print(l_1) #[{'中國': '湖北省', '武漢': {'繼續': '加油'}}] print(l_2) # [] print(m) # [] print(n) # [{'中國': '湖北省', '武漢': {'繼續': '加油'}}]

我覺得這個就有點太NB了。

2.3 自定義查詢 test(...) 

自己可以寫一段用來判斷的函數，直接作為判斷條件進行使用。分帶參數和不帶參數兩種。

# 不帶參數
test_func = lambda s:s == 'John'
o = db.search(User.name.test(test_func))
print(o) # [{'name': 'John', 'age': 22}] # 帶參數
def test_func1(val, m, n):
    return m <= val <= n
p = db.search(User.age.test(test_func1,2,40))
print(p) #[{'name': 'John', 'age': 22}, {'name': 'sheet', 'age': 23}]

 2.3 字段里面包含列表時 any(...)  all(...) 

上面說字段是字典時，可以嵌套查詢，那如果是個列表，總不能用數字吧，比如: list[0] 。萬不得已我覺得也可以。但是有更好的辦法。

db.insert({'name': 'user1', 'groups': ['user']})
db.insert({'name': 'user2', 'groups': ['admin', 'user']})
db.insert({'name': 'user3', 'groups': ['sudo', 'user']})

# any():只要'groups'對應的值中在['admin','sudo']里面出現，都會返回
q = db.search(User.groups.any(['admin','sudo']))
# all():完全符合查詢條件['admin','user']的，才會被返回
r = db.search(User.groups.all(['admin','user']))print(q) # [{'name': 'user2', 'groups': ['admin', 'user']}, {'name': 'user3', 'groups': ['sudo', 'user']}] print(r) # [{'name': 'user2', 'groups': ['admin', 'user']}]

但是如果列表的元素不是字符串，而是字典的時候，就比較麻煩了。需要用多重查詢。

多重查詢：給列表里面的字典再實例一個 Query() 

# 多重查詢，用兩個Query()實例去嵌套查詢
G = Query()
P = Query()
groups = db.table('groups') # 現在db里面有兩張表，'-default'和'groups'
#db相當於 db.table('_default')，我們現在要查詢的是db.table('groups')
groups.insert({
        'name': 'user',
        'permissions': [{'type': 'read'}]})
groups.insert({
        'name': 'sudo',
        'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'sudo'}]})
groups.insert({
        'name': 'admin',
        'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'write'}, {'type': 'sudo'}]})

# 任意符合P.type == 'read'條件的都返回
s = groups.search(G.permissions.any(P.type == 'read'))
print(s) #[{'name': 'user', 'permissions': [{'type': 'read'}]}, 
　　　　　　 {'name': 'sudo', 'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'sudo'}]}, 
　　　　　　 {'name': 'admin', 'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'write'}, {'type': 'sudo'}]}]

# 完全符合P.type == 'read'條件的才返回，方法名字如果換成 only可能更好理解
t = groups.search(G.permissions.all(P.type == 'read'))
print(t) # [{'name': 'user', 'permissions': [{'type': 'read'}]}]

 還是使用 any(...) 和 all(...) 方法。總結哈：

 any([...]) 是任意匹配，只要列表里面有一項能匹配到，就會返回。

 all([...]) 是全部匹配，只有列表里面全部都能匹配到，才會返回。

The opposite operation, checking if a single item is contained in a list, is also possible using :one_of

這個地方沒搞太明白，我的理解是，只針對 db.insert({'name'：'john'})  這樣的簡單形式，新增的字段里面，不嵌套列表和字典。那么可以用 one_of（[...]） 。只要 [...] 有元素是 'john' ，那就返回。

db.search(User.name.one_of(['jane', 'john']))

3、修飾符（~，&，|）

print(db.search(~ (User.name == 'John'))) # 非 print(db.search((User.name == 'John') & (User.age <= 30))) #且 print(db.search((User.name == 'John') | (User.name == 'Bob'))) #或

4、記住這張表

Queries
Query().field.exists()	判斷是否存在
Query().field.matches(regex)	使用正則表達式查詢
Query().field.search(regex)	按指定的條件去查詢
Query().field.test(func,*args)	自定義查詢
Query().field.all(query|list)	任意匹配，只要列表里面有一項能匹配到，就會返回。
Query().field.any(query|list)	全部匹配，只有列表里面全部都能匹配到，才會返回。
Query().field.one_of(list)	Match if the field is contained in the list
Logical operations on queries
~ (query)	非
(query1) & (query2)	且
(query1) | (query2)	或

 

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