sqlalchemy not like

时间: 2023-10-18 20:30:41 浏览: 47
SQLAlchemy is a powerful SQL toolkit and Object-Relational Mapping (ORM) library for Python. It provides a way to work with databases using Python code rather than writing raw SQL queries. However, it doesn't have a direct "not like" operator like some SQL dialects do. In SQLAlchemy, you can achieve the equivalent of a `not like` operation using the `not_()` function in conjunction with the `like()` function. Here's an example: ```python from sqlalchemy import not_, like query = session.query(MyTable).filter(not_(MyTable.column_name.like('%pattern%'))) ``` In this code snippet, `MyTable` refers to the table you want to query, and `column_name` is the column you want to apply the `not like` condition on. `%pattern%` is the pattern you want to exclude from the results. This construct will generate a SQL query that resembles `... WHERE column_name NOT LIKE '%pattern%'`.

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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)

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

优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

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