Django：数据模型Models及其ORM
参考:https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/6216618.html
一.数据库的配置
1 django默认支持sqlite，mysql, oracle,postgresql数据库。
<1> sqlite
django默认使用sqlite的数据库，默认自带sqlite的数据库驱动 , 引擎名称：django.db.backends.sqlite3
<2> mysql
引擎名称：django.db.backends.mysql
2 mysql驱动程序
- MySQLdb(mysql python)
- mysqlclient
- MySQL
- PyMySQL(纯python的mysql驱动程序)
如果我们想要更改数据库，需要修改如下：
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'books', #你的数据库名称 'USER': 'root', #你的数据库用户名 'PASSWORD': '', #你的数据库密码 'HOST': '', #你的数据库主机，留空默认为localhost 'PORT': '3306', #你的数据库端口 } }
注意：
NAME即数据库的名字，在mysql连接前该数据库必须已经创建，而上面的sqlite数据库下的db.sqlite3则是项目自动创建 USER和PASSWORD分别是数据库的用户名和密码。 设置完后，再启动我们的Django项目前，我们需要激活我们的mysql。 然后，启动项目，会报错：no module named MySQLdb 这是因为django默认你导入的驱动是MySQLdb，可是MySQLdb对于py3有很大问题，所以我们需要的驱动是PyMySQL 所以，我们只需要找到项目名文件下的__init__,在里面写入： import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb() 问题解决！
3 添加日志说明,用于显示原生sql
对于每次创建一个对象，想显示对应的raw sql，需要在settings加上日志记录部分：
LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
2.ORM(对象关系映射)
用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换，换言之，就是用面向对象的方式去操作数据库的创建表以及增删改查等操作。
a.对应关系 类 --> 数据库表 字段 --> 列名 对象 --> 一行数据 b.表类型 单表 一对多(FK代指关系表中的一行数据;__跨表) 多对多(M2M字段) c.数据库获取数据 [obj,obj] .all .filter [{},{}] .values [(),()] .values_list
表(模型)的创建：
models.py:
class Book(models.Model): name=models.CharField(max_length=20) price=models.IntegerField() pub_date=models.DateField()class Author(models.Model): name=models.CharField(max_length=32)
分析代码：
<1> 每个数据模型都是django.db.models.Model的子类，它的父类Model包含了所有必要的和数据库交互的方法。并提供了一个简介漂亮的定义数据库字段的语法。
<2> 每个模型相当于单个数据库表（多对多关系例外，会多生成一张关系表），每个属性也是这个表中的字段。属性名就是字段名，它的类型（例如CharField）相当于数据库的字段类型（例如varchar）。大家可以留意下其它的类型都和数据库里的什么字段对应。
<3> 模型之间的三种关系：一对一，一对多，多对多。
一对一：实质就是在主外键（author_id就是foreign key）的关系基础上，给外键加了一个UNIQUE＝True的属性；
一对多：就是主外键关系；（foreign key）
多对多：(ManyToManyField) 自动创建第三张表(当然我们也可以自己创建第三张表：两个foreign key)
<4> 模型常用的字段类型参数
<1> CharField #字符串字段, 用于较短的字符串. #CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所允许的最大字符数. <2> IntegerField #用于保存一个整数. <3> FloatField # 一个浮点数. 必须 提供两个参数: # # 参数 描述 # max_digits 总位数(不包括小数点和符号) # decimal_places 小数位数 # 举例来说, 要保存最大值为 999 (小数点后保存2位),你要这样定义字段: # # models.FloatField(..., max_digits=5, decimal_places=2) # 要保存最大值一百万(小数点后保存10位)的话,你要这样定义: # # models.FloatField(..., max_digits=19, decimal_places=10) # admin 用一个文本框(<input type="text">)表示该字段保存的数据. <4> AutoField # 一个 IntegerField, 添加记录时它会自动增长. 你通常不需要直接使用这个字段; # 自定义一个主键：my_id=models.AutoField(primary_key=True) # 如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的 model. <5> BooleanField # A true/false field. admin 用 checkbox 来表示此类字段. <6> TextField # 一个容量很大的文本字段. # admin 用一个 <textarea> (文本区域)表示该字段数据.(一个多行编辑框). <7> EmailField # 一个带有检查Email合法性的 CharField,不接受 maxlength 参数. <8> DateField # 一个日期字段. 共有下列额外的可选参数: # Argument 描述 # auto_now 当对象被保存时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示 "last-modified" 时间戳. # auto_now_add 当对象首次被创建时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示对象创建时间. #（仅仅在admin中有意义...) <9> DateTimeField # 一个日期时间字段. 类似 DateField 支持同样的附加选项. <10> ImageField # 类似 FileField, 不过要校验上传对象是否是一个合法图片.#它有两个可选参数:height_field和width_field, # 如果提供这两个参数,则图片将按提供的高度和宽度规格保存. <11> FileField # 一个文件上传字段. #要求一个必须有的参数: upload_to, 一个用于保存上载文件的本地文件系统路径. 这个路径必须包含 strftime #formatting, #该格式将被上载文件的 date/time #替换(so that uploaded files don't fill up the given directory). # admin 用一个<input type="file">部件表示该字段保存的数据(一个文件上传部件) . #注意：在一个 model 中使用 FileField 或 ImageField 需要以下步骤: #（1）在你的 settings 文件中, 定义一个完整路径给 MEDIA_ROOT 以便让 Django在此处保存上传文件. # (出于性能考虑,这些文件并不保存到数据库.) 定义MEDIA_URL 作为该目录的公共 URL. 要确保该目录对 # WEB服务器用户帐号是可写的. #（2） 在你的 model 中添加 FileField 或 ImageField, 并确保定义了 upload_to 选项,以告诉 Django # 使用 MEDIA_ROOT 的哪个子目录保存上传文件.你的数据库中要保存的只是文件的路径(相对于 MEDIA_ROOT). # 出于习惯你一定很想使用 Django 提供的 get_<#fieldname>_url 函数.举例来说,如果你的 ImageField # 叫作 mug_shot, 你就可以在模板中以 {{ object.#get_mug_shot_url }} 这样的方式得到图像的绝对路径. <12> URLField # 用于保存 URL. 若 verify_exists 参数为 True (默认), 给定的 URL 会预先检查是否存在( 即URL是否被有效装入且 # 没有返回404响应). # admin 用一个 <input type="text"> 文本框表示该字段保存的数据(一个单行编辑框) <13> NullBooleanField # 类似 BooleanField, 不过允许 NULL 作为其中一个选项. 推荐使用这个字段而不要用 BooleanField 加 null=True 选项 # admin 用一个选择框 <select> (三个可选择的值: "Unknown", "Yes" 和 "No" ) 来表示这种字段数据. <14> SlugField # "Slug" 是一个报纸术语. slug 是某个东西的小小标记(短签), 只包含字母,数字,下划线和连字符.#它们通常用于URLs # 若你使用 Django 开发版本,你可以指定 maxlength. 若 maxlength 未指定, Django 会使用默认长度: 50. #在 # 以前的 Django 版本,没有任何办法改变50 这个长度. # 这暗示了 db_index=True. # 它接受一个额外的参数: prepopulate_from, which is a list of fields from which to auto-#populate # the slug, via JavaScript,in the object's admin form: models.SlugField # (prepopulate_from=("pre_name", "name"))prepopulate_from 不接受 DateTimeFields. <13> XMLField #一个校验值是否为合法XML的 TextField,必须提供参数: schema_path, 它是一个用来校验文本的 RelaxNG schema #的文件系统路径. <14> FilePathField # 可选项目为某个特定目录下的文件名. 支持三个特殊的参数, 其中第一个是必须提供的. # 参数 描述 # path 必需参数. 一个目录的绝对文件系统路径. FilePathField 据此得到可选项目. # Example: "/home/images". # match 可选参数. 一个正则表达式, 作为一个字符串, FilePathField 将使用它过滤文件名. # 注意这个正则表达式只会应用到 base filename 而不是 # 路径全名. Example: "foo.*\.txt^", 将匹配文件 foo23.txt 却不匹配 bar.txt 或 foo23.gif. # recursive可选参数.要么 True 要么 False. 默认值是 False. 是否包括 path 下面的全部子目录. # 这三个参数可以同时使用. # match 仅应用于 base filename, 而不是路径全名. 那么,这个例子: # FilePathField(path="/home/images", match="foo.*", recursive=True) # ...会匹配 /home/images/foo.gif 而不匹配 /home/images/foo/bar.gif <15> IPAddressField # 一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30"). <16># CommaSeparatedIntegerField # 用于存放逗号分隔的整数值. 类似 CharField, 必须要有maxlength参数.
<5> Field重要参数
<1> null ： 数据库中字段是否可以为空 <2> blank： django的 Admin 中添加数据时是否可允许空值 <3> default：设定缺省值 <4> editable：如果为假，admin模式下将不能改写。缺省为真 <5> primary_key：设置主键，如果没有设置django创建表时会自动加上： id = meta.AutoField('ID', primary_key=True) primary_key=True implies blank=False, null=False and unique=True. Only one primary key is allowed on an object. <6> unique：数据唯一 <7> verbose_name Admin中字段的显示名称 <8> validator_list：有效性检查。非有效产生 django.core.validators.ValidationError 错误 <9> db_column，db_index 如果为真将为此字段创建索引 <10>choices：一个用来选择值的2维元组。第一个值是实际存储的值，第二个用来方便进行选择。 如SEX_CHOICES= (( ‘F’,'Female’),(‘M’,'Male’),) gender = models.CharField(max_length=2,choices = SEX_CHOICES)
若要在原有的表中添加字段
例如添加一个作者字段
class Book(models.Model): name=models.CharField(max_length=20) price=models.IntegerField() pub_date=models.DateField() author=models.CharField(max_length=32,null=False) class Author(models.Model): name=models.CharField(max_length=32)
则需要在终端重新执行下列语句:
>>>python manage.py makemigrations
此时会报错
You are trying to add a non-nullable field 'author' to book without a default; we can't do that (the database needs something to populate existing rows). Please select a fix: 1) Provide a one-off default now (will be set on all existing rows with a null value for this column) 2) Quit, and let me add a default in models.py Select an option:
解决方法:
Select an option: 1 Please enter the default value now, as valid Python The datetime and django.utils.timezone modules are available, so you can do e.g. timezone.now Type 'exit' to exit this prompt >>> 'alex'
再执行此句,完成字段的添加
>>>python manage.py migrate
单表操作
表的操作(增删改查)：
-------------------------------------增(create , save) -------------------------------
方式一:
def addbook(request):
#实例一个对象==产生一个表记录 b=Book(name='python基础',price=99,author='yuan',pub_date='2017-12-12')
#将表记录保存到数据库中 b.save()
return HttpResponse("addbook")
方式二:
def addbook(request):
#在数据库中创建一条表记录 Book.objects.create(name='老男孩Linux',price=78,author='oldboy',pub_date='2016-12-12') return HttpResponse("addbook")
-----------------------------------------删（delete） ---------------------------------------------
def delete(request):
#在数据库中删除一条表记录 Book.objects.filter(author='oldboy').delete() return HttpResponse("delete")
-----------------------------------------改（update和save） ----------------------------------------
注意:
# update是QuerySet(对象集合)可以调用的方法 # get返回的是一个model实例对象,可以对属性进行重新赋值以及save方法的调用
错误方式:
def update(request): # #错误方式:集合对象不能调用save方法 # # #获取表记录,得到一个集合对象 # b=Book.objects.filter(author='oldboy') # print(b) #<QuerySet [<Book: Book object (2)>]> # print(type(b)) #<class 'django.db.models.query.QuerySet'> # # #给该记录重新赋值 # b[0].price=100
# #将该记录保存到数据库 # b[0].save() return HttpResponse("update")
方式一:
def update(request): # #方式一:get只能获取一条记录,0或者多个会报错 # # # 获取表记录,得到一条数据 # b = Book.objects.get(author='oldboy') # # 给该记录重新赋值 # b.price=100 # # 将该记录保存到数据库 # b.save() return HttpResponse("update")
方式二(推荐) :
def update(request): #方式二(推荐):可以修改多条数据 #Book.objects.filter(author='yuan').update(price=999) return HttpResponse("update")
<1> update是QuerySet对象的方法，get返回的是一个model对象，它没有update方法，而filter返回的是一个QuerySet对象(filter里面的条件可能有多个条件符合，比如name＝'alvin',可能有两个name＝'alvin'的行数据)。
<2>save()方法，这个方法会更新一行里的所有列。 而某些情况下，我们只需要更新行里的某几列。
#---------------- update方法直接设定对应属性---------------- models.Book.objects.filter(id=3).update(title="PHP") ##sql: ##UPDATE "app01_book" SET "title" = 'PHP' WHERE "app01_book"."id" = 3; args=('PHP', 3) #--------------- save方法会将所有属性重新设定一遍,效率低----------- obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0] obj.title="Python" obj.save() # SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price", # "app01_book"."color", "app01_book"."page_num", # "app01_book"."publisher_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 3 LIMIT 1; # # UPDATE "app01_book" SET "title" = 'Python', "price" = 3333, "color" = 'red', "page_num" = 556, # "publisher_id" = 1 WHERE "app01_book"."id" = 3;
在这个例子里我们可以看到Django的save()方法更新了不仅仅是title列的值，还有更新了所有的列。 若title以外的列有可能会被其他的进程所改动的情况下，只更改title列显然是更加明智的。更改某一指定的列，我们可以调用结果集（QuerySet）对象的update()方法,与之等同的SQL语句变得更高效，并且不会引起竞态条件。
此外，update()方法对于任何结果集（QuerySet）均有效，这意味着你可以同时更新多条记录update()方法会返回一个整型数值，表示受影响的记录条数。
注意，这里因为update返回的是一个整形，所以没法用query属性；对于每次创建一个对象，想显示对应的raw sql，需要在settings加上日志记录部分：
LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
---------------------------------------查（filter，value等) -------------------------------------
查询API：
# 查询相关API： # <1>filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 # <2>all(): 查询所有结果 # <3>get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。 #-----------下面的方法都是对查询的结果再进行处理:比如 objects.filter.values()-------- # <4>values(*field): 返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列 model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列 # <5>exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象 # <6>order_by(*field): 对查询结果排序 # <7>reverse(): 对查询结果反向排序 # <8>distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录 # <9>values_list(*field): 它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典序列 # <10>count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。 # <11>first(): 返回第一条记录 # <12>last(): 返回最后一条记录 # <13>exists(): 如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False
补充:
#扩展查询,有时候DJANGO的查询API不能方便的设置查询条件，提供了另外的扩展查询方法extra: #extra(select=None, where=None, params=None, tables=None,order_by=None, select_params=None (1) Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"}) (2) Blog.objects.extra( select=SortedDict([('a', '%s'), ('b', '%s')]), select_params=('one', 'two')) (3) q = Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"}) q = q.extra(order_by = ['-is_recent']) (4) Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon']
API的使用:
def select(request): #1.all():查询所有结果 book_list=Book.objects.all()
#切片操作 # book_list=book_list[0:3]
#步长为2,跳着取 # book_list=book_list[::2]
#倒着取 # book_list=book_list[::-1]
#first,last,get取到的都是一个实例对象,并非QuerySet集合对象 #2.first():查询第一条记录 b=Book.objects.first()
#3.last():查询最后一条记录 b=Book.objects.last() #4.filter():查询所有匹配的记录,将所有记录存到一个集合中 # book_list=Book.objects.filter(author='yuan')
#5.get():查询一条相匹配的记录,0条或多条会报错,该记录就是一个实例化对象 b=Book.objects.get(id=4)
#6.values():查询某一字段的值,以字典组成的集合的形式 # b=Book.objects.filter(author='yuan').values('name') # <QuerySet [{'name': 'python基础'}, {'name': 'PHP'}]>
#values是具体拿某一字段的值,不是拿一整个对象 #filter得到的是一个个对象组成的字典集合 #values得到的是一个个字段组成的字典集合 #7.values_list():查询某一字段的值,以元组组成的集合的形式 b = Book.objects.filter(author='yuan').values_list('name') #<QuerySet [('python基础',), ('PHP',)]>
#8.exclude():排除匹配的记录 book_list=Book.objects.exclude(author='yuan')
#9.order_by():查询记录并正向排序 book_list=Book.objects.order_by('price')
#10.reverse():查询记录并逆向排序 book_list=Book.objects.reverse()
#11.distinct():去重 book_list=Book.objects.all().values('name').distinct()
#12.count():计数 b=Book.objects.all().values('name').distinct().count() return render(request,'index.html',{'book_list':book_list,'b':b})
万能的双下划线
#1.大于 小于 等于 # gt-->大于; lt-->小于; gte-->大于或等于; lte-->小于或等于; book_list=Book.objects.filter(price__gt=50).values('name','price') #2. 精确匹配 book_list = Book.objects.filter(price__in=(78, 45)) #3. 范围匹配 book_list = Book.objects.filter(price__range=(70, 100)) #4. 开头匹配 book_list = Book.objects.filter(name__startswith='p') book_list = Book.objects.filter(name__istartswith='p') #5. 结尾匹配 book_list = Book.objects.filter(name__endswith='p') book_list = Book.objects.filter(name__iendswith='p') #6. 包含匹配 # contains-->区分大小写; icontains-->不区分大小写 book_list=Book.objects.filter(name__contains='P') book_list=Book.objects.filter(name__icontains='P')
多表操作
一对多：一对多的外键都是建在多的那张表上
一对多的表操作(增删改查)：
-------------------------------------增(create) -------------------------------
方式一: publish_id赋值---->赋一个id---->直接赋值
def addbook(request): # 注意:赋值时使用数据库里面的字段(publish_id),而不是models里面的属性名(publish)
Book.objects.create(name='linux运维',price=77,pub_date='2017-12-12',publish_id=2) return HttpResponse("addbook")
方式二: publish赋值---->赋一个对象---->间接赋值
def addbook(request): # 具体实现:通过publish_obj找到该记录,取该记录的id赋值给publish_id publish_obj=Publish.objects.filter(name='人民出版社')[0] Book.objects.create(name='GO',price=23,pub_date='2017-05-12',publish=publish_obj) return HttpResponse("addbook")
一对多的删与改与单表操作相同
-----------------------------------------删（delete） ---------------------------------------------
def delete(request): #在数据库中删除一条表记录 Book.objects.filter(author='oldboy').delete() return HttpResponse("delete")
-----------------------------------------改（update和save） ----------------------------------------
def update(request): #方式二(推荐):可以修改多条数据 #Book.objects.filter(author='yuan').update(price=999) return HttpResponse("update")
---------------------------------------查（filter，value等) -------------------------------------
-----------通过 对象 进行查询
方式一:正向查询: 子表(Book) ----> 外键publish ----> 主表(Publish)
def select(request): #查询方式一: 通过book表(子表) 查询 publish表(主表) 子表通过外键publish 正向查询 主表记录 #eg: 查询书籍python的出版社 book_obj=Book.objects.get(name='python') #查询本表(Book表)的记录 print(book_obj.name) #python print(book_obj.pub_date) #2020-09-04 #外键---->在一对多中,外键book_obj.publish----->一定是一个对象 print(book_obj.publish) #Publish object print(type(book_obj.publish))#<class 'app01.models.Publish'> # 通过外键查询关联表(publish表)的记录 print(book_obj.publish.name) #南方出版社 print(book_obj.publish.city) #南京 return HttpResponse("select")
方式二:反向查询: 主表(Publish) ----> book_set ----> 子表(Book)
def select(request): #查询方式二: 通过publish表(主表) 查询 book表(子表) #eg: 查询人民出版社出版过的书籍和价格 publish_obj=Publish.objects.get(name='人民出版社') ret=Book.objects.filter(publish=publish_obj).values('name','price') print(ret) #<QuerySet [{'name': 'Go', 'price': 23}, {'name': 'JAVA', 'price': 455}]> #查询方式二的优化: 主表通过 book_set 反向查询 子表记录 publish_obj = Publish.objects.get(name='人民出版社') print(publish_obj.book_set.all())#<QuerySet [<Book: Go>, <Book: JAVA>]> print(type(publish_obj.book_set.all()))#<class 'django.db.models.query.QuerySet'> print(publish_obj.book_set.all().values("name","price"))#<QuerySet [{'name': 'Go', 'price': 23}, {'name': 'JAVA', 'price': 455}]>
return HttpResponse("select")
-----------通过 双下划线 进行查询(推荐)
查询方式一:正向查询
def select(request): #正向查询:通过外键查询---->外键字段名+双下划线 #eg:查询人民出版社出版过的所有书籍的书名和价格 ret=Book.objects.filter(publish__name='人民出版社').values('name','price') print(ret)#<QuerySet [{'name': 'Go', 'price': 23}, {'name': 'JAVA', 'price': 455}]> return HttpResponse("select")
查询方式二:反向查询
def select(request): #反向查询:通过表名查询---->类名+双下划线 #eg:查询python书籍的出版社的名称
① ret=Publish.objects.filter(book__name='python').values("name") print(ret)#<QuerySet [{'name': '南方出版社'}]>
② ret=Book.objects.filter(name='python').values('publish__name') print(ret)#<QuerySet [{'publish__name': '南方出版社'}]> #eg: 查询北京的出版社出版过的所有书籍的书名 ret=Book.objects.filter(publish__city='北京').values('name') print(ret)#<QuerySet [{'name': 'Go'}, {'name': 'JAVA'}, {'name': 'linux运维'}]> #eg:查询2017年上半年出过书籍的出版社名称 ret=Book.objects.filter(pub_date__lt='2017-07-01',pub_date__gt='2017-01-01').values('publish__name') print(ret)#<QuerySet [{'publish__name': '人民出版社'}, {'publish__name': '人民出版社'}]> return HttpResponse("select")
多对多操作:推荐使用ManyToMany
1.ManyToMany:系统自动创建第三张表,models里面不存在该表 只能通过对象进行记录的添加,删除和查询
#通过ManyToMany创建的多对多关系,第三张表是由系统自动创建 #models里面没有这张表,所以不能通过book_author.object.create直接对第三张表创建记录 #只能通过book.object进行记录的创建 或者 直接对第三张表的图形界面进行记录添加
-------------------------------------增(create) -------------------------------
def select(request) #表记录的添加 book_obj=Book.objects.get(id=4) author_objs=Author.objects.all() book_obj.authors.add(*author_objs) return HttpResponse("select")
-----------------------------------------删（delete） ---------------------------------------------
def select(request) #表记录的删除 book_obj=Book.objects.get(id=4) author_obj=Author.objects.get(id=2) book_obj.authors.remove(author_obj) # book_obj.authors.remove(1)#删除authors_id=1的记录 return HttpResponse("select")
-----------------------------------------改（delete + add） ----------------------------------------
---------------------------------------查（filter，value等) -------------------------------------
方式一:
def select(request) # #表记录的查询:只能通过对象进行查询 # # #正向查询 # book_obj=Book.objects.get(id=3) # print(book_obj.authors.all())#得到该书籍的所有作者对象 # print(type(book_obj.authors.all()))#<class 'django.db.models.query.QuerySet'> # # #反向查询 # author_obj=Author.objects.get(id=2) # print(author_obj.book_set.all()) # return HttpResponse("select")
方式二(推荐):通过filter values的双下划线进行查询
def select(request): # 通过filter values的双下划线进行查询 # eg: alex出过的所有书籍名称及价格 # book_obj = Book.objects.filter(author__name='alex').values('name', 'price') # print(book_obj) return HttpResponse("select")
2.models里面自己创建第三张表
-------------------------------------增(create) -------------------------------
def add(request): #表记录的添加---->直接赋值 # Book_Author.objects.create(book_id=2,author_id=2) return HttpResponse("ad")
-----------------------------------------删（delete） ---------------------------------------------
def select(request) #表记录的删除 book_obj=Book.objects.get(id=4) author_obj=Author.objects.get(id=2) book_obj.authors.remove(author_obj) # book_obj.authors.remove(1)#删除authors_id=1的记录 return HttpResponse("select")
-----------------------------------------改（delete + add） ----------------------------------------
---------------------------------------查（filter，value等) -------------------------------------
方式一:通过对象的方式 表名+_set
def select(request): #方式一: # book_obj = Book.objects.get(id=2) # print(book_obj.book_author_set.all()) # print(book_obj.book_author_set.all()[0].author) return HttpResponse("select")
方式二(推荐): 通过filter values的双下划线进行查询
def select(request): #eg: alex出过的所有书籍名称及价格 # book_obj=Book.objects.filter(book_author__author__name='alex').values('name','price') # print(book_obj) return HttpResponse("select")
---------->聚合查询和分组查询 (单关键字查询)
一组键值对就是单关键字查询, 例如 name='Go', price=77 一组键值对 and 另外一组键值对
#单关键字查询 # 仅有and，没有or # b=Book.objects.get(name="GO",price=77) #查询书籍的名称 and 价格 # print(b)
<1> aggregate(*args,**kwargs):
通过对QuerySet进行计算，返回一个聚合值的字典。aggregate()中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值。即在查询集上生成聚合。
先引入聚合函数
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max,Count
具体实现:
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max 从整个查询集生成统计值。比如，你想要计算所有在售书的平均价钱。Django的查询语法提供了一种方式描述所有 图书的集合。 >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35} aggregate()子句的参数描述了我们想要计算的聚合值，在这个例子中，是Book模型中price字段的平均值 aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的 标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定 一个名称，可以向聚合子句提供它: >>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')) {'average_price': 34.35} 如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询： >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')) {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
#聚合查询 #单表 ret1=Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) ret2=Book.objects.all().aggregate(Sum('price')) print(ret1)#{'price__avg': 161.0} print(ret2)#{'price__sum': 644} # 多表 ret1=Book.objects.filter(authors__name='alex').aggregate(alex_money=Sum('price')) ret2=Book.objects.filter(authors__name='alex').aggregate(Count('name')) print(ret1)#{'alex_money': 166} print(ret2)#{'name__count': 2}
<2> annotate(*args,**kwargs):
可以通过计算查询结果中每一个对象所关联的对象集合，从而得出总计值(也可以是平均值或总和)，即为查询集的每一项生成聚合。
eg:查询alex出的书总价格
查询各个作者出的书的总价格,这里就涉及到分组了，分组条件是authors__name
查询各个出版社最便宜的书价是多少
#分组查询 # #查询每个作者出的书的总价格 # # #1.每本书的作者名字 # Book.objects.values('authors__name') # # #2.按照名字进行分组 # Book.objects.values('authors__name').annotate() # # #3.分组后求总价格 # ret=Book.objects.values('authors__name').annotate(Sum("price")) # print(ret) # #<QuerySet [{'authors__name': 'alex', 'price__sum': 211}, {'authors__name': 'yuan', 'price__sum': 555}, # # {'authors__name': 'xialv', 'price__sum': 45}]> # 查询每个出版社出版的最低价格的书籍名称 # ret=Publish.objects.values('name').annotate(Min('book__price')) # print(ret)
---------->F查询和Q查询 (多关键字查询)
先引入F和Q
from django.db.models import F,Q
F查询: 专门获取对象中属性的值 (专门获取数据库中某字段的值)
#eg:所有书籍的提价10元 #错误方式: 仅在SQL语句中可以使用 # Book.objects.all().update(price=price+10) #使用F查询 Book.objects.all().update(price=F('price')+10)
Q查询: 与 或 非 的操作
与操作:
#与(and)操作,单关键字查询,可以不使用Q查询,结果一致 # ret=Book.objects.filter(name='Go',price=87) # print(ret)#<QuerySet [<Book: Go>]> # # ret=Book.objects.filter(Q(name='Go')&Q(price=87)) # print(ret)#<QuerySet [<Book: Go>]>
或操作:
# #或(or)操作,多关键字查询,必须使用Q查询 # ret = Book.objects.filter(Q(name='Go') | Q(price=99)) # print(ret)#<QuerySet [<Book: python>, <Book: Go>]>
非操作:
# #非(~)操作,多关键字查询,必须使用Ｑ查询 # ret = Book.objects.filter(Q(name='Go') | ~Q(price=99)) # print(ret) # <QuerySet [<Book: linux运维>, <Book: Go>, <Book: JAVA>, <Book: 月子>]>
双下划线操作使用:
# #双下划线操作 # ret = Book.objects.filter(Q(name__contains='G')) # print(ret)#<QuerySet [<Book: Go>]>
组合查询: Q查询必须在单关键字查询的前面
#组合查询:Q查询必须在单关键字查询的前面 # ret=Book.objects.filter(price=87,Q(name="GO")) #报错 ret=Book.objects.filter(Q(name="GO"),price=87) print(ret)
惰性机制：不使用时不进行数据库操作，使用时才进行数据库操作
# Django给Queryset这个数据类型提供了一个缓存空间 # QuerySet集合对象在初次使用时,会执行对应的SQL语句,并把查询到的记录存储到缓存空间中 # QuerySet集合对象在非初次使用时,直接到缓存空间取数据,不需要执行SQL语句
QuerySet的实例
# 获得Queryset集合，里面是一堆SQL语句，并未进行数据库操作 ret=Book.objects.filter(id=3)
# 使用Queryset集合，显示结果，此时才进行数据库操作,将记录缓存到Queryset的缓存空间中 print(ret) # #for循环两次，此时的SQL语句只执行了一遍 ret = Book.objects.filter(price=87) for i in ret: print(i) for i in ret: print(i) # # 两次for循环之间进行数据修改，不影响ret中的值，除非进行ret的再次（赋值）查询 ret = Book.objects.filter(price=87) for i in ret: print(i.price) Book.objects.all().update(price=100) #数据库修改记录,没有影响到上面ret的缓存 # ret = Book.objects.filter(price=100) #ret重新赋值,使用时重新执行SQL语句,更新ret缓存 for i in ret: print(i.price) # #如果仅想知道Queryset中是否有值，不想将数据缓存到Queryset缓存中的话 # #exist()方法:执行SQL语句,但是不会把记录缓存到缓存空间中,找到记录即返回True ret = Book.objects.filter(price=100) if ret.exists(): print("OK") #迭代器:节省内存 ret = Book.objects.filter(price=100) ret=ret.iterator() print(ret)#<generator object QuerySet._iterator at 0x00000174FE175660> for i in ret: print(i.name)
QuerySet的特点:
<1> 可迭代的
<2> 可切片
#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...] #QuerySet: 可迭代 # for obj in objs:#每一obj就是一个行对象 # print("obj:",obj) # QuerySet: 可切片 # print(objs[1]) # print(objs[1:4]) # print(objs[::-1])
QuerySet的高效使用：
<1>Django的queryset是惰性的 Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），通过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得 到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave") 上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数， 这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。 <2>要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql. 为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式) obj=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) # if obj: # print("ok") <3>queryset是具有cache的 当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行 （evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset， 你不需要重复运行通用的查询。 obj=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) ## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO") ## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) #LOGGING只会打印一次 <4> 简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据： obj = Book.objects.filter(id=4) # exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。 if obj.exists(): print("hello world!") <5>当queryset非常巨大时，cache会成为问题 处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。 objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存 for obj in objs: print(obj.name) #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 for obj in objs: print(obj.name) #当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询 总结: queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 会造成额外的数据库查询。
原生SQL语句
from django.db import connection,connections cursor = connection.cursor() #cursor = connections['default'].cursor() cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""",[1]) row = cursor.fetchone()
浙公网安备 33010602011771号