SQLAlchemy是一个Python的SQL工具和对象关系映射(ORM)库。它提供了一种高级的SQL查询和数据库访问的方式,同时也支持多种数据库后端。
对于浮点列按like查询,SQLAlchemy提供了like()
函数来进行模糊查询。在使用like()
函数时,需要使用cast()
函数将浮点列转换为字符串类型,然后再进行模糊查询。
以下是一个示例代码:
from sqlalchemy import create_engine, Column, Float, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.sql.expression import cast
# 创建数据库连接
engine = create_engine('数据库连接字符串')
# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 定义数据模型
Base = declarative_base()
class MyTable(Base):
__tablename__ = 'my_table'
id = Column(Integer, primary_key=True)
float_column = Column(Float)
other_column = Column(String)
# 查询浮点列按like查询的结果
results = session.query(MyTable).filter(cast(MyTable.float_column, String).like('%查询条件%')).all()
# 打印查询结果
for result in results:
print(result.float_column)
# 关闭会话
session.close()
在上述示例代码中,首先需要根据实际情况创建数据库连接字符串,并定义数据模型。然后使用cast()
函数将浮点列转换为字符串类型,并使用like()
函数进行模糊查询。最后通过query()
函数执行查询并打印结果。
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