Comment exécuter du SQL brut dans l'application Flask-SQLAlchemy

Comment exécutez-vous le SQL brut dans SQLAlchemy?

J'ai une application web python qui s'exécute sur le flacon et s'interface avec la base de données via SQLAlchemy.

J'ai besoin d'un moyen d'exécuter le SQL brut. La requête implique plusieurs jointures de table ainsi que des vues en ligne.

J'ai essayé:

connection = db.session.connection()
connection.execute( <sql here> )

Mais je continue à recevoir des erreurs de passerelle.

As-tu essayé:

result = db.engine.execute("<sql here>")

ou:

from sqlalchemy import text

sql = text('select name from penguins')
result = db.engine.execute(sql)
names = [row[0] for row in result]
print names

Les objets de session SQL Alchemy ont leur propre executeméthode:

result = db.session.execute('SELECT * FROM my_table WHERE my_column = :val', {'val': 5})

Toutes vos requêtes d'application doivent passer par un objet session, qu'elles soient SQL brut ou non. Cela garantit que les requêtes sont correctement gérées par une transaction , ce qui permet à plusieurs requêtes dans la même demande d'être validées ou annulées en une seule unité. Sortir de la transaction en utilisant le moteur ou la connexion vous expose à un risque beaucoup plus important de bogues subtils, éventuellement difficiles à détecter, qui peuvent vous laisser des données corrompues. Chaque demande doit être associée à une seule transaction, et l'utilisation db.sessiongarantira que c'est le cas pour votre application.

Notez également qu'il executeest conçu pour les requêtes paramétrées . Utilisez des paramètres, comme :valdans l'exemple, pour toutes les entrées de la requête pour vous protéger des attaques par injection SQL. Vous pouvez fournir la valeur de ces paramètres en passant a dictcomme deuxième argument, où chaque clé est le nom du paramètre tel qu'il apparaît dans la requête. La syntaxe exacte du paramètre lui-même peut être différente selon votre base de données, mais toutes les principales bases de données relationnelles les prennent en charge sous une forme ou une autre.

En supposant que c'est une SELECTrequête, cela retournera un itérable d' RowProxyobjets.

Vous pouvez accéder à des colonnes individuelles avec une variété de techniques:

for r in result:
    print(r[0]) # Access by positional index
    print(r['my_column']) # Access by column name as a string
    r_dict = dict(r.items()) # convert to dict keyed by column names

Personnellement, je préfère convertir les résultats en namedtuples:

from collections import namedtuple

Record = namedtuple('Record', result.keys())
records = [Record(*r) for r in result.fetchall()]
for r in records:
    print(r.my_column)
    print(r)

Si vous n'utilisez pas l'extension Flask-SQLAlchemy, vous pouvez toujours utiliser facilement une session:

import sqlalchemy
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session

engine = sqlalchemy.create_engine('my connection string')
Session = scoped_session(sessionmaker(bind=engine))

s = Session()
result = s.execute('SELECT * FROM my_table WHERE my_column = :val', {'val': 5})

docs: Didacticiel SQL Expression Language - Utilisation de texte

exemple:

from sqlalchemy.sql import text

connection = engine.connect()

# recommended
cmd = 'select * from Employees where EmployeeGroup = :group'
employeeGroup = 'Staff'
employees = connection.execute(text(cmd), group = employeeGroup)

# or - wee more difficult to interpret the command
employeeGroup = 'Staff'
employees = connection.execute(
                  text('select * from Employees where EmployeeGroup = :group'), 
                  group = employeeGroup)

# or - notice the requirement to quote 'Staff'
employees = connection.execute(
                  text("select * from Employees where EmployeeGroup = 'Staff'"))


for employee in employees: logger.debug(employee)
# output
(0, 'Tim', 'Gurra', 'Staff', '991-509-9284')
(1, 'Jim', 'Carey', 'Staff', '832-252-1910')
(2, 'Lee', 'Asher', 'Staff', '897-747-1564')
(3, 'Ben', 'Hayes', 'Staff', '584-255-2631')

Vous pouvez obtenir les résultats des requêtes SQL SELECT à l'aide de from_statement()et text()comme indiqué ici . Vous n'avez pas à gérer les tuples de cette façon. À titre d'exemple pour une classe Userayant le nom de table, usersvous pouvez essayer,

from sqlalchemy.sql import text
.
.
.
user = session.query(User).from_statement(
    text("SELECT * FROM users where name=:name")).\
    params(name='ed').all()

return user

result = db.engine.execute(text("<sql here>"))

exécute le <sql here>mais ne le valide pas sauf si vous êtes en autocommitmode. Ainsi, les insertions et les mises à jour ne se refléteraient pas dans la base de données.

Pour vous engager après les modifications, faites

result = db.engine.execute(text("<sql here>").execution_options(autocommit=True))

Il s'agit d'une réponse simplifiée sur la façon d'exécuter une requête SQL à partir de Flask Shell

Tout d'abord, mappez votre module (si votre module / application est manage.py dans le dossier principal et que vous êtes dans un système d'exploitation UNIX), exécutez:

export FLASK_APP=manage

Run Flask shell

flask shell

Importez ce dont nous avons besoin ::

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)
from sqlalchemy import text

Exécutez votre requête:

result = db.engine.execute(text("<sql here>").execution_options(autocommit=True))

Cela utilise la connexion à la base de données actuellement qui a l'application.

Avez-vous essayé d'utiliser connection.execute(text( <sql here> ), <bind params here> )et de lier des paramètres comme décrit dans la documentation ? Cela peut aider à résoudre de nombreux problèmes de mise en forme des paramètres et de performances. Peut-être que l'erreur de passerelle est un délai d'attente? Les paramètres de liaison ont tendance à accélérer considérablement l'exécution des requêtes complexes.

Si vous voulez éviter les tuples, une autre méthode consiste à appeler les méthodes first, oneou all:

query = db.engine.execute("SELECT * FROM blogs "
                           "WHERE id = 1 ")

assert query.first().name == "Welcome to my blog"