¿Cómo puedo escribir mis propias funciones de agregado con sqlalchemy?

Question

¿Cómo puedo escribir mis propias funciones de agregado con SQLAlchemy? Como un ejemplo sencillo Me gustaría utilizar numpy para calcular la varianza. Con SQLite que se vería así:

import sqlite3 as sqlite
import numpy as np

class self_written_SQLvar(object):
  def __init__(self):
    import numpy as np
    self.values = []
  def step(self, value):
    self.values.append(value)
  def finalize(self):
    return np.array(self.values).var()

cxn = sqlite.connect(':memory:')
cur = cxn.cursor()
cxn.create_aggregate("self_written_SQLvar", 1, self_written_SQLvar)
# Now - how to use it:
cur.execute("CREATE TABLE 'mytable' ('numbers' INTEGER)")
cur.execute("INSERT INTO 'mytable' VALUES (1)") 
cur.execute("INSERT INTO 'mytable' VALUES (2)") 
cur.execute("INSERT INTO 'mytable' VALUES (3)") 
cur.execute("INSERT INTO 'mytable' VALUES (4)")
a = cur.execute("SELECT avg(numbers), self_written_SQLvar(numbers) FROM mytable")
print a.fetchall()
>>> [(2.5, 1.25)]

Answer 1

La creación de nuevas funciones de agregación es dependiente de back-end, y se debe hacer directamente con la API de la conexión subrayado. SQLAlchemy no ofrece facilidad para la creación de esos.

Sin embargo después de creado sólo se puede utilizar en SQLAlchemy normalmente.

Ejemplo:

import sqlalchemy
from sqlalchemy import Column, Table, create_engine, MetaData, Integer
from sqlalchemy import func, select
from sqlalchemy.pool import StaticPool
from random import randrange
import numpy
import sqlite3

class NumpyVarAggregate(object):
  def __init__(self):
    self.values = []
  def step(self, value):
    self.values.append(value)
  def finalize(self):
    return numpy.array(self.values).var()

def sqlite_memory_engine_creator():
    con = sqlite3.connect(':memory:')
    con.create_aggregate("np_var", 1, NumpyVarAggregate)
    return con

e = create_engine('sqlite://', echo=True, poolclass=StaticPool,
                  creator=sqlite_memory_engine_creator)
m = MetaData(bind=e)
t = Table('mytable', m, 
            Column('id', Integer, primary_key=True),
            Column('number', Integer)
          )
m.create_all()

Ahora para la prueba:

# insert 30 random-valued rows
t.insert().execute([{'number': randrange(100)} for x in xrange(30)])

for row in select([func.avg(t.c.number), func.np_var(t.c.number)]).execute():
    print 'RESULT ROW: ', row

que las impresiones (con eco comunicado SQLAlchemy encendidos):

2009-06-15 14:55:34,171 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c PRAGMA 
table_info("mytable")
2009-06-15 14:55:34,174 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c ()
2009-06-15 14:55:34,175 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c 
CREATE TABLE mytable (
    id INTEGER NOT NULL, 
    number INTEGER, 
    PRIMARY KEY (id)
)
2009-06-15 14:55:34,175 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c ()
2009-06-15 14:55:34,176 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c COMMIT
2009-06-15 14:55:34,177 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c INSERT
INTO mytable (number) VALUES (?)
2009-06-15 14:55:34,177 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c [[98], 
[94], [7], [1], [79], [77], [51], [28], [85], [26], [34], [68], [15], [43], 
[52], [97], [64], [82], [11], [71], [27], [75], [60], [85], [42], [40], 
[76], [12], [81], [69]]
2009-06-15 14:55:34,178 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c COMMIT
2009-06-15 14:55:34,180 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c SELECT
avg(mytable.number) AS avg_1, np_var(mytable.number) AS np_var_1 FROM mytable
2009-06-15 14:55:34,180 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...d20c []
RESULT ROW: (55.0, 831.0)

(se usa sólo la parte de la expresión SQL SQLAlchemy) Tenga en cuenta que no hizo uso de ORM de SQLAlchemy pero se puede usar ORM igual de bien.

Answer 2

al principio usted tiene que importar funcionalidad desde la sqlalchemy

puede escribir

func.avg ( 'nombre de campo')

o func.avg ( 'nombre de campo'). Etiqueta ( 'user_deined')

o puede ir a través de información de ERM

http://www.sqlalchemy.org/docs/05 /ormtutorial.html#using-subqueries