from sqlalchemy import desc

时间: 2023-09-19 08:09:21 浏览: 74
()The desc function is used in SQLAlchemy to order query results in descending order. It is used in conjunction with the order_by method to specify the ordering of the results. For example, to order a query result by a column called "created_at" in descending order, you would use the following code: ``` from sqlalchemy import desc session.query(MyModel).order_by(desc(MyModel.created_at)) ``` This would return a query result with the most recent entries first.
相关问题

sqlalchemy 排序

在使用 SQLAlchemy 进行排序时,你可以通过 `order_by()` 方法来指定排序规则。下面是一个示例: ```python from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 创建数据库连接 engine = create_engine('sqlite:///example.db') Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 创建基类 Base = declarative_base() # 定义模型类 class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) age = Column(Integer) # 查询并排序结果 users = session.query(User).order_by(User.age.desc()).all() # 打印排序后的结果 for user in users: print(user.name, user.age) ``` 以上示例中,我们创建了一个名为 `User` 的模型类,并使用 `order_by()` 方法按照 `age` 字段进行降序排序。最后打印排序后的结果。 请注意,这只是一个简单的示例,实际使用时你需要根据自己的数据库和模型类进行相应的调整。

sqlalchemy 分页

在使用SQLAlchemy进行分页时,可以使用以下步骤: 1. 导入 `sqlalchemy` 中的 `func` 和 `asc` 或 `desc`: ```python from sqlalchemy import func, asc, desc ``` 2. 定义一个查询语句,使用 `func.count()` 统计总的记录数: ```python query = session.query(Model) total = query.count() ``` 3. 使用 `query.limit()` 和 `query.offset()` 方法进行分页: ```python page_size = 10 page = 1 offset = (page - 1) * page_size result = query.order_by(asc(Model.id)).limit(page_size).offset(offset).all() ``` 其中,`page_size` 为每页显示的记录数,`page` 为当前页码,`offset` 为偏移量,`result` 为查询结果。 4. 可以通过计算页码总数,来实现分页导航,例如: ```python total_pages = (total + page_size - 1) // page_size # 分页导航 for i in range(1, total_pages + 1): if i == page: print(f"[{i}]") else: print(f"<a href='/page/{i}'>{i}</a>") ``` 以上就是使用 SQLAlchemy 进行分页的基本步骤。

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请帮我写一段单元测试,来测试以下代码:from flask import render_template, Blueprint, request, abort from flask_login import login_required, current_user from sqlalchemy import select, between, or_, desc from flbs.sign.sign_model import OperationLog, User from flbs.extensions import db from datetime import datetime dashboard_bp = Blueprint('dashboard', __name__) @dashboard_bp.before_request @login_required def add_operation_log(): # OperationLog.add_operation_log(current_user.userid, current_user.username) pass @dashboard_bp.route('/dashboard') def dashboard(): if 'd1' not in current_user.permissions: return abort(403) page = request.args.get('page', default=1) try: page = int(page) except ValueError: page = 1 daterange = request.args.get('daterange', default=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') + ' - ' + datetime.now().strftime( '%Y-%m-%d')) date_1 = daterange[:10] date_2 = daterange[-10:] + ' 23:59:59.999999' user = request.args.get('user', '').strip() module = request.args.get('module', '').strip() sql_query = select(OperationLog).where(between(OperationLog.c_date, datetime.strptime(date_1, "%Y-%m-%d"), datetime.strptime(date_2, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f"))) if user: sql_query = sql_query.where(or_(OperationLog.userid == user, OperationLog.username == user)) if module: sql_query = sql_query.where( or_(OperationLog.endpoint.like("%" + module + "%"), OperationLog.full_path.like("%" + module + "%"))) sql_query = sql_query.order_by(desc(OperationLog.id)) # print(sql_query) paginated = db.paginate(select=sql_query, page=page, per_page=10) # 分页 pagination_query = {'daterange': daterange, 'user': user, 'module': module} return render_template('dashboard/dashboard.html', header_title='flask-sqlalchemy', tips='test pagination', user=user, daterange=daterange, module=module, paginated=paginated, endpoint=request.endpoint, total=paginated.total, full_path=request.full_path, pagination_query=pagination_query)

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 连接到数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database') # 获取所有表格的名称 with engine.connect() as conn, conn.begin(): tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列,如果不存在则添加'a'和'b'列 with engine.connect() as conn, conn.begin(): a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone() if a_column is None: conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, engine) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 with engine.connect() as conn, conn.begin(): for i in range(len(df)): conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) # 关闭连接 engine.dispose() 有5000个表格,使用多线程,线程池

import pandas as pd import pymysql # 连接到数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='database') # 获取所有表格的名称 cursor = conn.cursor() cursor.execute("SHOW TABLES") tables = cursor.fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列,如果不存在则添加'a'和'b'列 cursor.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'") a_column = cursor.fetchone() if a_column is None: cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") conn.commit() # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, conn) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 for i in range(len(df)): cursor.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) conn.commit() # 关闭连接 cursor.close() conn.close() 报错/Users/ljy/stock/daily_analyse.py:65: UserWarning: pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 objects are not tested. Please consider using SQLAlchemy. df = pd.read_sql_query(query, conn)

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谷歌文件系统下的实用网络编码技术在分布式存储中的应用

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