用于编写可组合SQL查询的简单库
csql的Python项目详细描述
csql-可组合SQL
csql是一个Python库，可以帮助您编写更易于管理的SQL查询。您可以将查询编写为独立的小块，预览结果而不必从数据库中提取整个结果集，然后在以后的查询中引用它们。在
对于正确处理数据库参数，还有一些有用的特性。在
预期的用例用于数据分析和探索。在
示例：
fromcsqlimportQ,Parametersimportpandasaspdfromdatetimeimportdatecon=your_database_connection()
从一个简单的查询开始：
^{pr2}$| id | name | created_on | sales | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 111 | John Smith | 2020-02-05 | 32.0 |
| 2 | 112 | Amy Zhang | 2020-05-01 | 101.5 |
| 3 | 115 | Tran Thanh | 2020-03-02 | 100000.0 |
预览将下拉10行，以a）检查您刚刚编写的内容的结果，以及b）验证您的sql。在
现在，尝试构建一些新的查询，这些查询是在以前的查询基础上构建的：
q2=Q(f"""select ntile(100) over (order by sales) as ntile_100, name, salesfrom {q1}""")print(q2.preview_pd(con))^{tb2}$
q3=Q(f"""select ntile_100, min(sales), max(sales)from {q2}group by ntile_100order by ntile_100""")# this time, we'll pull the whole result instead of just previewing:result=pd.read_sql(**q3.pd(),con=con)print(result)
| ntile_100 | min(sales) | max(sales) | |
|---|---|---|---|
| 28 | 29 | 25 | 33.3 |
| 49 | 50 | 98 | 120 |
| 98 | 99 | 5004 | 100000.0 |
酷！但是，它是如何工作的？在
基本思想是通过跟踪在什么基础上构建什么，将查询转换为CTE。例如，对于显示的最后一个查询q3，实际发送到数据库的内容是：
with_subQuery0as(selectcustomers.id,first(customers.name)asname,first(created_on)ascreated_on,sum(sales.value)assalesfromcustomersjoinsalesoncustomers.id=sales.customer_idwherecreated_on>:1groupbycustomers.id),_subQuery1as(selectntile(100)over(orderbysales)asntile_100,name,salesfrom{q1})selectntile_100,min(sales),max(sales)from{q2}groupbyntile_100orderbyntile_100
这正是这个库旨在帮助您避免的那种无法维护和不可调试的怪物。在
设计说明：
我可能对此过于乐观，但目前我认为这应该适用于大多数SQL方言。它不尝试解析您的SQL，使用广泛支持的cte，并传递数字样式参数。
实际上，它根本没有与pandas联系在一起，.pd()只是一种方便的方法，可以用来构建dictpd.read_sql语句. 在
TODO/未来实验：
- 记录API（目前，只需阅读测试）
- 实现
pandas（需要输入）以外的其他预览系统！什么对你有用？）在 - 最终确定API，使其尽可能符合人机工程学，便于交互使用（需要输入！）在
- 实现一些实际存储先前结果的方法，例如，放入临时表中。（哦，这需要数据库特定的意识：（）
- 项目
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