【TinyDB】查询

查询（Query()）

数据存储格式

1、默认使用JSON格式，只能处理简单类型的数据，自定义类肯定搞不定。

2、如果出现了问题，可以自己写存储格式，可以变得更强大但是也更慢。

提示：如果多个TinyDB打开了同一个数据源（json文件），在用Query()查询是会意外。

 1、ORM语法

开始不太懂，自己查了下：

ORM：对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）,
目的是想像操作对象一样操作数据库.因为数据库不是面向对象的,所以需要编程进行映射.

1.1 基本操作

这里要使用上一节代码跑完后生成的  db.json 文件。

前提条件是：实例化一个TinyDB()对象 db = TinyDB('db.json') 和一个Query()对象 User = Query() 

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

入门里面已经讲了，记得代码里面还可用中文。

1.2 嵌套查询

如果字典里面key对应的value也是字典怎么办？这种情况应该还是蛮常见的。

db.insert({'湖北':{'宜昌':'0717'}})  # 新增一个这种情况
b = db.search(User.湖北.宜昌 == '0717') # 嵌套就是继续在后面加'.'
print(b) # [{'湖北': {'宜昌': '0717'}}] 

1.3 特殊情况

如果要查询的键里面含有python解释器不能当成映射的符号怎么办？比如：  + - * / %  

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

1.4 where方法

这是一种简化的方法，先看代码：

from tinydb import where  # 要先导入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}]

发现这两个东西结果是一样的。结果代码导航后一看，源码里面赫然写着：

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

它就是这么写的，按照这个思路，还可以再扩展下。我如果想直接拿到具体的文字，而不是查询所返回的列表：

from tinydb import TinyDB, where

db = TinyDB('test.json')
db.insert({'名字':'张三','分数':'100'})
db.insert({'名字':'李四','分数':'98'})

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

get_data(db,'名字', '张三', '分数') # 100
get_data(db,'分数', '100', '名字') # 张三

扯远了，刚才往后翻了下，居然真的还有个TinyDB自带的类似方法：  db.get(...) 。后面再讲，它有特定的使用条件。

 Query() 有嵌套，那说明 where() 应该也有嵌套，毕竟 where(key) = Query()[key] 

#使用where()对字段进行嵌套查询
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}}]

上面两种方式都可以。

2、高级查询

2.1 判断是否存在 exist(...) ，返回对于字段列表（filed）

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

2.2 正则表达式判断 matches(...) 

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

但是我的正则学的不好，早就忘记了，没关系，还有更屌的！

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值很长，记不住怎么办？

没关系，还支持使用首字符查询。首字符可以，前n个字符都可以，中间的切片不行。

那如果value值是个字典，怎么办？

没关系，还支持使用嵌套的方法。

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

我觉得这个就有点太NB了。

2.3 自定义查询 test(...) 

自己可以写一段用来判断的函数，直接作为判断条件进行使用。分带参数和不带参数两种。

# 不带参数
test_func = lambda s:s == 'John'
o = db.search(User.name.test(test_func))
print(o) # [{'name': 'John', 'age': 22}]
# 带参数
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 字段里面包含列表时 any(...)  all(...) 

上面说字段是字典时，可以嵌套查询，那如果是个列表，总不能用数字吧，比如: list[0] 。万不得已我觉得也可以。但是有更好的办法。

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

# any():只要'groups'对应的值中在['admin','sudo']里面出现，都会返回
q = db.search(User.groups.any(['admin','sudo']))
# all():完全符合查询条件['admin','user']的，才会被返回
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，而是字典的时候，就比较麻烦了。需要用多重查询。

多重查询：给列表里面的字典再实例一个 Query() 

# 多重查询，用两个Query()实例去嵌套查询
G = Query()
P = Query()
groups = db.table('groups') # 现在db里面有两张表，'-default'和'groups'
#db相当于 db.table('_default')，我们现在要查询的是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'条件的都返回
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'条件的才返回，方法名字如果换成 only可能更好理解
t = groups.search(G.permissions.all(P.type == 'read'))
print(t) # [{'name': 'user', 'permissions': [{'type': 'read'}]}]

 还是使用 any(...) 和 all(...) 方法。总结哈：

 any([...]) 是任意匹配，只要列表里面有一项能匹配到，就会返回。

 all([...]) 是全部匹配，只有列表里面全部都能匹配到，才会返回。

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

这个地方没搞太明白，我的理解是，只针对 db.insert({'name'：'john'})  这样的简单形式，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、修饰符（~，&，|）

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、记住这张表

Queries
Query().field.exists()	判断是否存在
Query().field.matches(regex)	使用正则表达式查询
Query().field.search(regex)	按指定的条件去查询
Query().field.test(func,*args)	自定义查询
Query().field.all(query|list)	任意匹配，只要列表里面有一项能匹配到，就会返回。
Query().field.any(query|list)	全部匹配，只有列表里面全部都能匹配到，才会返回。
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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