django之模型层

模型层

模型层

一.模型层前期准备

1.django自带一个sqlite3小型数据库

该数据库对时间字段不敏感，有时候会展示错乱，所以我们习惯切换成常见的数据库，比如MySQL，django orm并不会自动帮你创建库，所以要提前准备好

2.django切换MySQL数据库

"""DATABASES配置："""
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',  # 指定数据库软件名称
        'NAME': 'django01',  # 指定库名
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': '123456',
        'HOST': '127.0.0.1',
        'PORT': 3306,
        'CHARSET': 'utf8'
    }
}

3.定义模型类

class User(models.Model):
	uid = models.AutoField(primary_key=True, verbose_name='编号')
	name = models.CharField(max_length=32, verbose_name='姓名')
	age = models.IntegerField(verbose_name='年龄')
	join_time = models.DateField(auto_now_add=True)
	"""
	日期字段
		DateTimeField:年月日时分秒
		DateField:年月日

	日期字段重要参数
		auto_now:每次操作数据并保存都会自动更新当前时间
		auto_now_add:只在创建数据的那一刻自动获取当前时间 之后如果不人为更改则不变
	"""

4.执行数据库迁移命令(模型类>>>表)

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

5.模型层测试准备

默认是不允许单独测试某个py文件，如果想要测试某个py文件(主要models.py)

方式一：pycharm提供的测试环境

python console命令行测试环境

终端的形式，代码没法保存下来，关掉以后代码就没有了，不会保存下来，只是临时的

方式二：在任意空的py文件或者tests.py文件中

'''复制mange.py文件的前四行代码 放入一个空白的py文件中 但是不要放入已有的文件中'''
import os

def main():
    os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'djang04.settings')
    import django  # 这个导入文件只能放在这里，放在外面会报错
    django.setup()

    from app01 import models  # 这个导入文件也只能放在这里，放在外面会报错
    print(models.User.objects.filter())


if __name__ == '__main__':
    main()

6.ORM底层SQL语句

django orm底层还是SQL语句，我们是可以查看的

如果我们手上是一个QuerySet对象，那么可以直接点query查看SQL语句

如果想查看所有底层的SQL语句也可以在配置文件中添加日志记录

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}

二.ORM常见查询关键字

create()

创建数据，返回值就是当前创建的数据对象，可以通过点的方式去获取数据对象里面具体的某个字段的值

1.当需要查询数据主键字段值的时候 可以使用pk忽略掉数据字段真正的名字
2.在模型类中可以定义一个__str__方法 便于后续数据对象被打印展示的是查看方便
3.Queryset中如果是列表套对象那么直接for循环和索引取值但是索引不支持负数
4.虽然QuerySet支持索引但是当QuerySet没有数据的时候索引会报错 推荐使用first
	1.create()
        创建数据 返回值就是当前创建的数据对象
        ps:还可以利用类实例化对象然后调用save方法创建
  	2.update()
  	 	 更新数据
	3.delete()
		 删除数据

import os


def main():
    os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'djang04.settings')
    import django
    django.setup()

    from app01 import models
    print(models.User.objects.filter())

    res = models.User.objects.create(name='kevin', age=38)
    print(res)
    user_obj = models.User(name='oscar', age=20)
    user_obj.save()
    # 对象可以通过点的方式取值
    print(res.name)
    print(res.age)
    print(res.join_time)
    # 获取主键
    print(res.uid)
    print(res.pk)

main()

"""
查找主键的时候有俩中方式:
    1.我们可以通过主键名去使用点的方式去获取
    2.也可以通过点pk得方式去获取
        查找数据对象的主键以后我们创建表的时候可能会创建好多表，那么每个表中的主键名可能不一样，我们在要获取表对象的主键得时候，需要知道表的主键名，使用pk的话它会自动帮我们去找
"""

filter()

筛选数据，返回值是个QuerySet对象(可以看成是列表套数据对象)

1.括号内不写查询条件，默认就是查询所有
2.括号内可以填写条件，并且支持多个，逗号隔开，默认是and关系
    res = models.User.objects.fileter(name='jason', age=18)
    print(res)  # <QuerySet [<User: 对象jason>]>

all()

查询所有数据，返回值是一个QuerySet对象(可以看成是列表套数据对象)

res = models.user.objects.all()
print(res) # <QuerySet [<User: 对象jason>, <User: 对象kevin>, <User: 对象tony>]>

first()

获取QuerySet对象中的第一个数据对象，如果空则返回None

res = models.User.objects.all().first()
print(res)  # <QuerySet [<User: 对象jason>]>

last()

获取QuerySet对象中的最后一个数据对象，如果空则返回None

res = models.User.objects.all().last()
print(res)  # <QuerySet [<User: 对象tony>]>

get()

直接根据条件查询具体的数据对象，但是条件不存在直接报错，不推荐使用

直接根据条件查询具体的数据对象 但是条件不存在直接报错 不推荐使用

    res = models.User.objects.get(pk=2)
    print(res)  # 对象：kevin
这个方法与filter方法对比：
    res = models.User.objects.get(pk=2)
    print(res)  # 对象：kevin
    res = models.User.objects.filter(pk=2).first()
    print(res)  # 对象：kevin
    虽然看起来get方法可能更简单一点，但是不推荐使用get方法
        当查询查询条件不存在的时候：
            res = models.User.objects.get(pk=21)
            print(res)  # 直接报错
            res = models.User.objects.filter(pk=21).first()
            print(res)  # None

values()

指定查询字段，结果是QuerySet对象(可以看成是列表套字典数据)
```
res = models.User.objects.values()
    print(res)   # [{},{}]
```
value_list()

指定查询字段，结果是QuerySet对象(可以看成是列表套元组数据)
```
res = models.User.objects.all().values_list('name','age')  # [(),(),(),()]
```

order_by()

根据指定条件排序，默认是升序，字段前面加负号就是降序

res = models.User.objects.all().order_by('age')
models.User.objects.all().order_by('-age')
print(res)

count()

统计orm查询之后结果集中的数据格式

res = models.User.objects.all().count()
print(res)  # 3

distinct()

针对重复的数据进行去重，一定要注意数据对象中的主键

exclude()

针对括号内的条件取反进行数据查询QuerySet(可以看成是列表套数据对象)

res = models.User.objects.exclude(pk=2)
    print(res)  # <QuerySet [<User: 对象：jason>, <User: 对象：tony>]>

reverse()

针对已经排了序的结果做颠倒
exists()

判断查询结果集是否有数据，返回布尔值，但是几乎不用因为所有数据自带布尔值

raw()

执行SQL语句，还可以借助于模块

from django.db import connection
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("insert into user(name) VALUES ('lisa')")
cursor.execute("update user set name='lisa' WHERE name='jennie'")
cursor.execute("delete from user where name='lisa'")
cursor.execute("select * from user")
cursor.fetchone()
cursor.fetchall()

三.ORM执行SQL语句

1.ORM编写SQL语句

有时候ORM的操作效率可能偏低，我们是可以自己编写SQL的

方式1：
	models.User.objects.raw('select * from app01_user;')
    
-----------------------------------------------------
方式2：
	from django.db import connection
    cursor.execute('select name from app01_user;')
    print(cursor.fetchall)

2.神奇的双下划线查询

queryset对象可以无限制的点queryset对象的方法

<1>.比较运算符

类型属性

字段__gt 大于

字段__lt 小于

字段__gte 大于等于

字段__lte 小于等于
```
res = models.User.objects.filter(age__lte=18)
print(res)  # # <QuerySet [<User: 对象：jason>]>
```

类型	属性
字段__gt	大于
字段__lt	小于
字段__gte	大于等于
字段__lte	小于等于

<2>.成员运算符

字段__in

res = models.User.objects.filter(age__in=(18, 28, 38))
print(res)

<3>.范围查询(数字)

字段名__range

res = models.User.objects.filter(age__range=(18, 38))
print(res)

<4>.模糊查询

字段名__contains		不忽略大小写
字段名__icontains		忽略大小写

res = models.User.objects.filter(name__contains='j')
print(res)  # <QuerySet [<User: 对象：jason>]>
---------------------------------------------------
res = models.User.object.filter(name__icontains='j')
print(res)  # <QuerySet [<User: 对象：jason>],  <User: 对象：Jerry>]>

<5>.日期处理
```
字段__year
字段__month
字段__day
```

3.ORM外键字段的创建

MySQL外键关系复习

一对多
	外键字段建在多的一方
多对多
	外键字段统一建在第三张关系表
一对一
	建在任何一方都可以，但是建议建在查询频率较高的表中
"""
ps:
	关系的判断可以采用换位思考原则，熟练之后可以瞬间判断
"""

<1>.数据准备

创建基础表(书籍表、出版社表、作者表、作者详情)

<2>.一对多

ORM中外键字段建在多的一方
	models.ForeignKey()
会自动添加_id后缀

<3>.多对多

ORM中有三种创建多对多字段的方式
	models.ManyToManyField()
    
    方式1：直接在查询频率较高的表中填写字段即可，自动创建第三张关系表
    方式2：自己创建第三张关系表
    方式3：自己创建第三张关系表，但是还是要orm多对多字段做关联

<4>.一对一

ORM中外键字段建在查询频率较高的表中
	models.OneToOneField()
    会自动添加_id后缀
    publish = models.ForeignKey(to='Publish',on_delete=models.CASCADE)
	author_detail = models.OneToOneField(to='AuthorDetail', on_delete=models.CASCADE)
"""
django1.X针对models.ForeignKey()/models.OneToOneField()内不需要添加on_delete=models.CASCADE
django2X及以上则需要添加on_delete=models.CASCADE
"""

4.外键字段数据操作

<1>.一对多

针对一对多，插入数据可以直接填写表中的实际字段

models.Book.objects.create(title='三国演义', price=888.88, publish_id=1)
models.Book.objects.create(title='人性的弱点', price=777.55, publish_id=1)

针对一对多，插入数据也可以填写表中的类中字段名

publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=1).first()
models.Publish.objects.create(title='水浒传', price=555.66, publish=publish_obj)

<2>.一对一

一对一与一对多外键字段的操作是一致的

既可以传数字也可以传对象

<3>.多对多

models.ManToManyField(to='Author')
	add()
    	添加数据，括号内即可以填写数字也可以填写数据对象，支持多个
        方法一：
        	book_obj = models.Book.object.filter(pk=3).first()
            book_obj.author.add(1)
            book_obj.author.add(2, 3)
		方法二：
        	book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
            author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
            author_obj2 = models.Author.objects.filter(pk=4).first()
            book_obj.author.add(author_obj1, author_obj2)
---------------------------------------------------
	remove()
    	删除数据，括号内既可以填写数字，也可以填写数据对象，支持多个
        	book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
            author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
            author_obj2 = models.Author.objects.filter(pk=4).first()
            book_obj.author.remove(1)
            book_obj.author.remove(2, 3)
        book_obj.author.remove(author_obj1)
        book_obj.author.remove(author_obj1, author_obj2)
---------------------------------------------------  	set()
    	修改数据，括号内必须是可迭代对象
        	book_obj.author.set([2, ])
			book_obj.author.set([2, 3])
            book_obj.author.set([author_obj1, ])
            book_obj.author.set([author_obj1, author_obj2])
--------------------------------------------------- 
	clear()
    	清空指定数据，括号内不需要任何参数
        	book_obj.author.clear()

四.ORM跨表查询

1.正反向查询概念☆

正向查询

由外键字段所在的表数据查询关联的表数据正向
反向查询

没有外键字段的表数据查询关联的表数据反向
ORM跨表查询口诀

正向查询按外键字段

反向查询按表名小写

2.基于对象的跨表查询

正向查询

<1>.查询主键为1的书籍对应的出版社名称

'''先根据条件获取数据对象'''
	book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first
'''再判断正反向的概念，由书查出版社外键字段在书所在的表中，所有是正向查询'''
	print(book_obj.publish.name)  # 出版社: 北方出版社

<2>.查询主键为4的书籍对应的作者姓名

'''先根据条件获取数据'''
	book_obj = models.Book.objects.filter(pk=4).first()
'''再判断正反向的概念，由书查作者外键字段在书所在的表中，所有是正向查询''' 
	print(book_obj.authors) # app01.Author.None
'''因为一本书可能是多个作者联合出版，此时直接点authors返回的就是None，因此要再点all()才能查的出来'''
	print(book_obj.authors.all())
'''如果指向获取作者名也可以在all后面继续点values('name')'''
	print(book_obj.authors.all().values('name'))

<3>.查询jason的电话号码

'''先根据条件获取数据'''
	author_obj = models.Author.objects.filter(name='jason').first()
'''再判断正反向的概念，由作者查作者信息外键字段在作者所在的表中，所有是正向查询'''   
	print(author_obj.author_detail.phone)

反向查询

<1>.查询北方出版社出版过的书籍

'''先根据条件获取数据'''
	publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='北方出版社').first()
'''再判断正反向的概念，由出版社查书籍外键字段在出版社所在的表中，所有是反向查询'''
	print(publish_obj.book_set.all())  # 反向查询固定格式: 表名_set
"""
注意：但凡所查的数据不止一个都需要在查询的后面加all(),否则返回的就是None
"""

<2>.查询jason写过的书籍

查询思路与上一题一致

author_obj = models.Author.objects.filter(name='jason').first()
print(author_obj.book_set.all())

<3>.查询电话号码是110的作者姓名

author_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=110).first()
print(author_detail_obj.author)
print(author_detail_obj.author.name)

3.基于双下划线的跨表查询

正向查询

<1>.查询主键为1的书籍对应的出版社名称

res = models.Book.object.filter(pk=1).values('publish__name','title')
print(res)

<2>.查询主键为4的书籍对应的作者姓名

res = models.Book.object.filter(pk=4).values('author__name','title')
print(res)

<3>.查询jason的电话号码

res = models.Author.objects.filter(name='jason').values('author_detail__phone')
print(res)

反向查询

<1>.查询北方出版社出版过的书籍名称和价格

res = models.Publish.objects.filter(name='北方出版社').values('book__title','book__price','name')
print(res)

<2>.查询jason写过的书籍名称

res = models.Author.object.filter(name='jason').vblues('book__title', 'name')
print(res)

<3>.查询电话号码110的作者姓名

res = models.Author.object.filter(phone=110).values('author__name', 'phone')
print(res)

4.跨表查询的进阶操作

正向查询

<1>.查询主键为1的书籍对应的出版社名称

res = models.Publish.objects.filter(book__pk=1).values('name')
print(res)

<2>.查询主键为4的书籍对应的作者姓名

res = models.Author.objects.filter(book__pk=4).values('name','book__title')
print(res)

<3>.3.查询jason的电话号码

res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='jason').values('phone')
print(res)

反向查询

<4>.查询北方出版社出版过的书籍名称和价格

res = models.Book.objects.filter(publish__name='北方出版社').values('title','price')
print(res)

<5>.查询jason写过的书籍名称

res = models.Book.objects.filter(authors__name='jason').values('title')
print(res)

<6>.查询电话号码是110的作者姓名

res = models.Author.objects.filter(author_detail__phone=110).values('name')
print(res)

5.双下划线补充操作

当我们想要同时跨多张相关联的表去查询获取数据，可以使用多双下划线实现：表名__表名__字段名

查询主键为4的书籍对应的作者的电话号码
res = models.Book.objects.filter(pk=4).values('authors__author_detail__phone')
print(res)

res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__book__pk=4).values('phone')
print(res)

res = models.Author.objects.filter(book__pk=4).values('author_detail__phone')
print(res)

五.聚合查询

1.聚合函数

我们常用的聚合函数有max、min、sum、avg、count

<1>.使用聚合函数之前需要导入模块

from diango.db.models import Max, Min, Sum, Avg, Count

<2>.聚合函数的使用

聚合函数通常情况下是配合分组一起使用的

<3>.关键字aggregate

没有分组之前如果单纯的使用聚合函数，需要关键字aggregate

查询所有书的平均价格

res = models.Book.object.aggregate(Avg('price'))
print(res)  # # {'price__avg': Decimal('183.117778')}

res = models.Book.object.aggregate(Max('pricr'), Min('price'), Sum('price'), Avg('price'), Count('pk'))
print(res)

六.分组查询

如果我们执行orm分组查询报错，并且有关键字 sql_mode strict mode

打开MySQL
输入>>>:show variables like '%mode%';

分组有一个特性 默认只能够直接获取分组的字段 其他字段需要使用方法
我们也可以忽略掉该特性 将sql_mode中only_full_group_by配置移除即可

示例1：

统计每一本书的作者个数
	res = models.Book.object.annotate(author_num=Count('authors__pk')).values('title', 'author_num')
    print(res)
    
"""
	1.按照整条数据分组
		models.Book.objects.annotate()	按照一条条书籍记录分组
	2.按照表中某个字段分组
		models.Book.objects.values('title').annotate()	按照annotate之前values括号中指定的字段分组
"""

1.分组查询

annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值(统计方法用聚合函数，所以使用前从django.db.models引入Avg, Max, Count, Sum(首字母大写))

2.返回值

分组后，用values取值，则返回值是QuerySet书籍类型里面为一个个字典
分组后，用values_list取值，则返回值是QuerySet数据类型里面为一个个元组

MySQL中的limit相当于ORM中的QuerySet数据类型的切片

3.分组查询关键字

annotate()  里面放聚合函数

1.values 或者 values_list 放在 annotate 前面：values 或者 values_list 是声明以什么字段分组，annotate 执行分组。
2.values 或者 values_list 放在annotate后面： annotate 表示直接以当前表的pk执行分组，values 或者 values_list 表示查询哪些字段， 并且要将 annotate 里的聚合函数起别名，在 values 或者 values_list 里写其别名。
3.filter放在 annotate 前面：表示where条件
4.filter放在annotate后面：表示having

跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表，再按单表得到思路进行分组查询

七.F与Q查询

导入模块

from django.db.models import F,Q

F查询

能够帮助你直接获取到列表中某个字段对应的数据

注意:
在操作字符串类型的数据的时候, F不能够直接做到字符串的拼接

    # 1.查询库存数大于卖出数的书籍
    '''当查询条件不是明确的 也需要从数据库中获取 就需要使用F查询'''
    from django.db.models import F
    res = models.Book.objects.filter(kucun__gt=F('maichu'))
    print(res)
    # 2.将所有书的价格涨800
    models.Book.objects.update(price=F('price') + 800)
    # 3.将所有书的名称后面追加爆款
    from django.db.models.functions import Concat
    from django.db.models import Value
    models.Book.objects.update(title=Concat(F('title'), Value('新款')))

在用ORM进行查询的时候，我们会发现当查询条件不明确的时候不能执行语句，因此需要用到F查询

Q查询

    # 查询主键是1或者价格大于2000的书籍
    res = models.Book.objects.filter(pk=1, price__gt=2000)  # 逗号默认是and关系
    from django.db.models import Q
    res = models.Book.objects.filter(Q(pk=1), Q(price__gt=2000))  # 逗号是and
    res = models.Book.objects.filter(Q(pk=1) | Q(price__gt=2000))  # |是or
    res = models.Book.objects.filter(~Q(pk=1) | Q(price__gt=2000))  # ~是not
    print(res.query)

Q查询进阶操作

可以将查询条件的字段改为字符串形式

from django.db.models import Q
q_obj = Q()  # 1.先产生q对象
q_obj.cennector = 'or'  # 默认多个条件的连接是and可以修改成or
q_obj.children.append(('pk', 1))  # 2.添加查询条件
q_obj.children.append(('price__ge', 2000))  # 支持添加多个
res = models.Book.object.filter(q_obj)  # 查询支持直接填写q对象
print(res)

八.ORM查询优化

django orm默认都是惰性查询
	当orm的语句在后续的代码中真正需要使用的时候才会执行
django orm自带limit分页
	减轻数据库端以及服务端的压力

1.ORM查询优化之only(单表)

res =models.Book.objects.only('title', 'price')
print(res)  # queryset [数据对象、数据对象]
for obj in res:
    print(obj.title)
    print(obj.price)  # 点击括号内填写的字段不走SQL查询
    print(publish_time)  # 可以点击括号内没有得到字段获取数据，但是会走SQL查询比较浪费资源

点击括号内填写的字段不走SQL查询

可以点击括号内没有得到字段获取数据，但是会走SQL查询比较浪费资源

2.ORM查询优化之defer

与only刚好相反，点击括号内的会走SQL查询，但是点击括号内没有得到的字段不走SQL语句

res =models.Book.objects.defer('title', 'price')
print(res)  # queryset [数据对象、数据对象]
for obj in res:
    print(obj.title)
    print(obj.price)  # 点击括号内填写的字段,走SQL查询比较浪费资源
    print(publish_time)  # 点击括号内没有得到字段获取数据，不会走SQL查询

点击括号内填写的字段

点击括号内没有的字段

3.ORM查询优化之select_related(多表)

select_related括号内只能接收外键字段(一对多一对一) 它会在内部自动拼表得出的数据对象在点击表中数据的时候都不会再走数据库查询

res = models.Book.objects.all()
for obj in res:
    print(obj.publish.name)  # 每次查询都需要走SQL

res = models.Book.objects.select_related('publish')  # 先连表后查询封装
print(res)
for obj in res:
	print(obj.publish.name)  # 不在走SQL查询

res1 = models.Authors.objects.select_related('author')  # 括号内不支持多对多字段，其他两个都可以
print(res1)

4.ORM查询优化之prefetch_related(多表)

prefetch_related底层其实是子查询将查询之后的结果也一次性封装到数据对象中用户在使用的时候是感觉不出来的

res = models.Book.object.prefetch_related('publish')  # 子查询
for obj in res:
	print(obj.publish.name)

额外补充个知识:当表中已经有数据的情况下添加新的字段需要指定一些参数

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    price = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)
    publish_time = models.DateTimeField(auto_now=True)

    publish = models.ForeignKey(to='Publish', on_delete=models.CASCADE)
    author = models.ManyToManyField(to='Author')
    '''
    当表中已经有数据的情况下 添加新的字段需要指定一些参数
        1.设置字段值存于为空    null=True
        2.设置字段默认值    default=1000
        3.在终端直接给出默认值
    '''
    storage_num = models.IntegerField(verbose_name='库存数', null=True)
    sale_num = models.IntegerField(verbose_name='卖出数目', default=1000)

    def __str__(self):
        return f'对象：{self.title}'

九.ORM事务操作

django orm中至少提供里三种开启事务的方式

方式一

在settings.py配置文件数据库相关添加键值对>>>:全局有效

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'day07',
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': '123',
        'HOST': '127.0.0.1',
        'PORT': '3306',
        'CHARSET': 'utf8',
        "ATOMIC_REQUESTS": True,
    }
}
'''每次请求所涉及到的orm操作同属于一个事务'''

方式二

使用orm提供的装饰器>>>:局部有效

先导入装饰器所需要的模块

from django.db import transaction

然后使用装饰器开启事务

@transaction.atomic
def index():pass

方式三

with上下文管理>>>:局部有效

from django.db import transaction

def reg():
    with transaction.atomic():
        pass

十.ORM常用字段类型

AutoField(int自增列)

int自增列，必须填入参数primary_key=True。当model中如果没有自增列，则会自动创建一个列名为id的列

CharField(varchar)

verbose_name：字段的注释

max_length：字符长度

IntegerField(int)

一个整数类型，-2147483648 to 2147483647。(一般不用它来存手机号(位数也不够)，直接用字符串存，)

BigIntergerField(bigint)

长整型(有符号的) -9223372036854775808 ～ 9223372036854775807

DecimalField(decimal)

max_digits=8：总共位数

decimal_places=2：小数位

EmailField(vachar(254))

邮箱字段类型，本质还是vachar

DateField(date)

日期字段，日期格式 YYYY-MM-DD,相当于Python中的datetime.date()

DateTimeField(datetime)

日期时间字段，格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]，相当于Python中的datetime.datetime()实例。 auto_now:每次修改数据的时候都会自动更新当前时间 auto_now_add:只在创建数据的时候记录创建时间后续不会自动修改了

BooleanField(Field)(布尔值类型)

该字段传布尔值(False/Ture)数据库里面存0/1

TextField(Field)(文本类型)

该字段可以用来存大段内容(文章)没有字数限制

FileField(Field)(字符类型)

upload_to = “/data”

给该字段传一个文件对象，会自动将文件保存到/data目录下然后将文件路径保存到数据库中

/data/a.txt

ForeignKey()

外键

OneToOneField

一对一关系

ManyToManyField

多对多关系

ORM还支持自定义字段

django orm除了给你提供了很多字段类型之外，还支持你自定义字段

# 定义char类型

# 字段类内部都继承Field
class MyCharField(models.Field):
    # 字符类型都必须有max_length表示字符长度
    def __init__(self,max_length, *args, **kwargs):
        self.max_length = max_length
        # 调用父类的init方法
        super().__init__(max_length=max_length, *args, **kwargs)  # 一定要是关键字的形式传入

    def db_type(self, connection):
        # 返回真真正的数据类型及各种约束条件
        return 'char(%s)' % self.max_length

# 自定义字段使用
myfield = MyCharField(max_length=16,null=True)  # 可以为空

十一.ORM常用参数

1.字段参数

primary_key

主键

verbose_name

字段注释

max_length

字段长度

max_digits

小数总共多少位

decimal_places

小数点后面的位数

null

允许字段为空

default

字段默认值

unique

唯一值

db_index

给字段添加索引

2.DateField与DateTimeField参数

auto_now_add

配置auto_now_add=True,创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库。

auto_now

配置上auto_now=True,每次更新数据记录的时候会更新该字段

3.choices

当某个字段的可能性能够被列举完全的情况下使用(性别、学历、工作状态。。。)

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    info = MyCharField(max_length=64)
    # 提前列举好对应关系
    gender_choice = (
    	(1, '男性'),
        (2, '女性'),
        (3, '其他').
    )
    gender = models.IntegerField(choices=gender_choice,null=True)
user_obj = User.objects.filter(pk=1).first()
user_obj.gender 
user_obj.get_gender_display()

4.字段参数

to

设置关联的表

to_field

设置要关联的字段

on_delete

当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为

1.models.CASCADE
	级联操作，当主表中被连接的一条数据删除时，从表中所有与之关联的数据同时被删除
2.models.SET_NULL
	当主表中的一行数据删除时，从表中所有与之关联的数据的相关字段设置为null，此时注意定义外键时，这个字段必须可以允许为空
3.models.PORTECT
	当主表中的一行数据删除时，由于表中相关字段是手保护的外键，所以都不允许删除
4.models.SET_DEFAULT
	当主表中的一行数据删除时，从表中所有相关的数据的关联字段设置为默认值，此时注意定义外键时，这个外键字段应该有一个默认值
5.models.SET()
	当主表中的一条数据删除时，从表中所有的关联数据字段设置为SET()中设置的值，与models.SET_DEFAULT相似，只不过此时从表中的相关字段不需要设置default参数
6.models.DO_NOTHING
	什么都不做，一切都看数据库级别的约束，注意数据库级别的默认约束为RESTRICT,这个约束与django中的models.PROTECT相似

十二.多对多三种创建方式

1.自动创建

authors = models.ManyToManyField(to='Author')
"""
优势：第三张表自动创建，并且提供了add、remove、set、clear四种操作
劣势：第三张表无法创建更多的字段，扩展性较差
"""

2.手动创建

class Book(models.Model):
	title = models.CharField(max_length=32)
class Author(models.Model):
	name = models.CharField(max_length=32)
class Book2Author(models.Model):
	book = models.ForeignKey(to='Book')
	author = models.ForeignKey('Author')
	others = models.CharField(max_length=32)
	join_time = models.DateField(auto_now_add=True)
"""
优势：第三张表完全由自己创建，扩展性强
劣势：编写繁琐，并且不在支持add、remove、set、clear以及正反向概念
"""

3.半自动创建

class Book(models.Model):
	title = models.CharField(max_length=32)
	authors = models.ManyToManyField(to='Author',
					through='Book2Author',
					through_fields=('book','author')
					)
class Author(models.Model):
	name = models.CharField(max_length=32)
class Book2Author(models.Model):
	book = models.ForeignKey(to='Book', on_delete=models.CASCADE)
	other = models.CharField(max_length=32)
	join_time = models.DateField(auto_now_add=True)
"""
优势：第三张表完全由自己创建，扩展性强，正反向概念依然清晰可用
劣势：编写繁琐不再支持add、remove、set、clear
"""

posted @ 2022-12-14 20:23 dear丹阅读(47) 评论(0) 编辑收藏举报

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Dear丹

django之模型层

模型层

一.模型层前期准备

1.django自带一个sqlite3小型数据库

2.django切换MySQL数据库

3.定义模型类

4.执行数据库迁移命令(模型类>>>表)

5.模型层测试准备

方式一：pycharm提供的测试环境

方式二：在任意空的py文件或者tests.py文件中

6.ORM底层SQL语句

二.ORM常见查询关键字

create()

filter()

all()

first()

last()

get()

values()

value_list()

order_by()

count()

distinct()

exclude()

reverse()

exists()

raw()

三.ORM执行SQL语句

1.ORM编写SQL语句

2.神奇的双下划线查询

<1>.比较运算符

<2>.成员运算符

<3>.范围查询(数字)

<4>.模糊查询

<5>.日期处理

3.ORM外键字段的创建

MySQL外键关系复习

<1>.数据准备

<2>.一对多

<3>.多对多

<4>.一对一

4.外键字段数据操作

<1>.一对多

<2>.一对一

<3>.多对多

四.ORM跨表查询

1.正反向查询概念☆

2.基于对象的跨表查询

正向查询

反向查询

3.基于双下划线的跨表查询

正向查询

反向查询

4.跨表查询的进阶操作

正向查询

反向查询

5.双下划线补充操作

五.聚合查询

1.聚合函数

<1>.使用聚合函数之前需要导入模块

<2>.聚合函数的使用

<3>.关键字aggregate

六.分组查询

1.分组查询

2.返回值

3.分组查询关键字

七.F与Q查询

F查询

Q查询

Q查询进阶操作

八.ORM查询优化

1.ORM查询优化之only(单表)

2.ORM查询优化之defer

3.ORM查询优化之select_related(多表)

4.ORM查询优化之prefetch_related(多表)

九.ORM事务操作

方式一

方式二

方式三