SQLAlchemy에서 LIKE 연산자를 대체하는 방법

2024-05-09

SQLAlchemy에서 SQL "LIKE" 문과 동일한 기능 구현

LIKE 연산자 개요

SQL LIKE 연산자는 문자열 열의 일부 혹은 전체와 일치하는 레코드를 검색하는 데 사용됩니다. 와일드카드 문자 '?'와 '*'을 사용하여 패턴 매칭을 수행할 수 있습니다.

SQLAlchemy에서는 ilike() 함수를 사용하여 LIKE 연산자와 동일한 기능을 구현할 수 있습니다.

  • ilike() 함수는 대소문자 구분 없이 문자열 비교를 수행합니다.
  • like() 함수는 대소문자 구분 문자열 비교를 수행합니다.
  • LIKE 연산자와 마찬가지로 와일드카드 문자 '?'와 '*'을 사용하여 패턴 매칭을 수행할 수 있습니다.

예시 코드

다음은 ilike() 함수를 사용하여 특정 패턴을 포함하는 이름을 가진 모든 사용자 레코드를 검색하는 예시 코드입니다.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

# 특정 패턴을 포함하는 이름을 가진 모든 사용자 레코드 검색
users = User.query.filter(User.name.ilike('%kim%')).all()

# 검색 결과 출력
for user in users:
    print(user.id, user.name)

참고: 위 코드는 SQLAlchemy ORM을 사용하는 예시입니다.

문의사항:

  • 다른 질문이 있으면 언제든지 문의하십시오.
  • 특정 예시나 코드가 필요하거나, 해당 코드의 작동 방식을 더 자세히 알고 싶다면 알려주십시오.



예제 코드: SQLAlchemy에서 ilike() 함수를 사용하여 특정 패턴을 포함하는 이름을 가진 모든 사용자 레코드 검색하기

다음은 ilike() 함수를 사용하여 특정 패턴을 포함하는 이름을 가진 모든 사용자 레코드를 검색하는 예제 코드입니다.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer

# 데이터베이스 연결 설정
engine = create_engine('sqlite:///database.db')

# 기본 클래스 정의
Base = declarative_base()

# 사용자 테이블 정의
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

# 특정 패턴을 포함하는 이름을 가진 모든 사용자 레코드 검색
users = User.query.filter(User.name.ilike('%kim%')).all()

# 검색 결과 출력
for user in users:
    print(user.id, user.name)

설명:

  1. 라이브러리 불러오기:
    • sqlalchemy 모듈에서 create_enginedeclarative_base 함수를 불러옵니다.
    • sqlalchemy.ext.declarative 모듈에서 Column, String, Integer 클래스를 불러옵니다.
  2. 데이터베이스 연결 설정:
    • create_engine() 함수를 사용하여 SQLite 데이터베이스에 연결을 설정합니다. 연결 문자열은 sqlite:///database.db이며, 이는 현재 디렉토리에 database.db라는 이름의 SQLite 데이터베이스 파일을 사용한다는 의미입니다.
  3. 기본 클래스 정의:
    • declarative_base() 함수를 사용하여 기본 클래스를 정의합니다. 이 기본 클래스는 모든 테이블 클래스의 기반이 됩니다.
  4. 사용자 테이블 정의:
    • User 클래스를 정의하여 사용자 테이블을 나타냅니다.
    • id 열은 기본 키이며 Integer 데이터 형식입니다.
    • name 열은 사용자 이름이며 String(255) 데이터 형식입니다.
  5. 사용자 검색:
    • User.query.filter() 메서드를 사용하여 User 테이블에서 쿼리를 생성합니다.
    • User.name.ilike('%kim%') 식을 사용하여 이름 열에 '%kim%' 패턴이 포함된 레코드를 필터링합니다.
    • all() 메서드를 사용하여 검색 결과를 모두 가져옵니다.
  6. 검색 결과 출력:
    • for 루프를 사용하여 검색된 각 사용자 레코드의 ID와 이름을 출력합니다.

참고:

  • 이 예제에서는 SQLite 데이터베이스를 사용하지만, 다른 데이터베이스를 사용하도록 쉽게 변경할 수 있습니다.
  • ilike() 함수 외에도 SQLAlchemy에는 다양한 문자열 비교 함수가 제공됩니다. 자세한 내용은 SQLAlchemy 문서를 참조하십시오.

문의사항:

  • 다른 질문이 있으면 언제든지 문의하십시오.
  • 특정 예시나 코드가 필요하거나, 해당 코드의 작동 방식을 더 자세히 알고 싶다면 알려주십시오.



SQLAlchemy에서 LIKE 연산자를 대체하는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

ilike() 함수는 LIKE 연산자와 동일한 기능을 제공하며, 대소문자 구분 없이 문자열 비교를 수행합니다.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

# 특정 패턴을 포함하는 이름을 가진 모든 사용자 레코드 검색
users = User.query.filter(User.name.ilike('%kim%')).all()

REGEXP 함수는 POSIX 정규식을 사용하여 문자열 비교를 수행합니다. LIKE 연산자보다 더 강력하지만, 성능이 느릴 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer
import re

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

# 특정 패턴을 포함하는 이름을 가진 모든 사용자 레코드 검색
pattern = r'%kim%'
users = User.query.filter(User.name.regexp(pattern)).all()

startswith() 및 endswith() 함수 사용:

문자열이 특정 문자열로 시작하거나 끝나는지 확인하려면 startswith()endswith() 함수를 사용할 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

# 이름이 'kim'으로 시작하는 모든 사용자 레코드 검색
users = User.query.filter(User.name.startswith('kim')).all()

# 이름이 'kim'으로 끝나는 모든 사용자 레코드 검색
users = User.query.filter(User.name.endswith('kim')).all()

하위 문자열 검색:

contains() 함수를 사용하여 문자열이 특정 하위 문자열을 포함하는지 확인할 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

# 이름에 'kim'이 포함된 모든 사용자 레코드 검색
users = User.query.filter(User.name.contains('kim')).all()

어떤 방법을 사용해야 할까요?

사용해야 할 방법은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.

  • 대소문자 구분 없이 문자열 비교가 필요한 경우 ilike() 함수를 사용하는 것이 좋습니다.
  • 더 강력한 패턴 매칭이 필요한 경우 REGEXP 함수를 사용할 수 있습니다.
  • 문자열이 특정 문자열로 시작하거나 끝나는지 확인해야 하는 경우 startswith()endswith() 함수를 사용할 수 있습니다.
  • 문자열이 특정 하위 문자열을 포함하는지 확인해야 하는 경우 contains() 함수를 사용할 수 있습니다.

참고:

  • SQLAlchemy 문서에서 문자열 비교 함수에 대한 자세한 내용을 참조하십시오.
  • 특정 상황에 대한 도움이 필요하면 언제든지 문의하십시오.

python sqlalchemy


파이썬 문자열에서 부분 문자열 추출하기

슬라이싱파이썬 문자열은 리스트와 유사하게 작동하며, 슬라이싱을 사용하여 부분 문자열을 추출할 수 있습니다. 슬라이싱은 문자열의 시작 인덱스와 끝 인덱스를 지정하여 원하는 부분을 추출하는 방법입니다.str. find() 및 str...


NumPy 배열의 모든 요소를 키에 따라 번역하는 방법: 대체 방법

사전 사용사전을 사용하여 요소를 키에 매핑할 수 있습니다. 다음은 예제입니다.numpy. vectorize 함수를 사용하여 함수를 배열에 벡터화할 수 있습니다. 다음은 예제입니다.위의 두 방법 모두 NumPy 배열의 모든 요소를 키에 따라 번역하는 데 사용할 수 있습니다...


Pandas 데이터프레임에서 문자열 패턴을 기반으로 행 필터링하기

다음과 같은 다양한 방법을 사용하여 문자열 패턴을 기반으로 Pandas 데이터프레임 행을 필터링할 수 있습니다.방법 1: str. contains() 메서드 사용str. contains() 메서드는 Series 객체에서 특정 패턴을 포함하는 행을 선택하는 데 유용합니다...


"python", "numpy", "keras"와 관련된 "How to fix 'Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False' for imdb.load_data() function ?" 문제 해결 방법

keras. datasets. imdb. load_data() 함수를 사용하여 IMDB 데이터 세트를 로드하려고 할 때 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다.원인:넘파이 1.16. 3 버전부터 np. load() 함수의 기본값으로 allow_pickle 매개변수가 False로 설정되었습니다...


데이터 분석 입문: 파이썬, 팬더스, 아파치 스파크를 활용한 배열 데이터 처리

1 데이터 준비먼저 NumPy 라이브러리를 사용하여 샘플 배열을 생성합니다.2 Pandas DataFrame으로 변환다음으로 NumPy 배열을 Pandas DataFrame으로 변환합니다.value_counts() 함수를 사용하여 배열의 각 값과 해당 값의 개수를 계산합니다...


python sqlalchemy