Django基础之：ORM系统单表操作

一. ORM简介

1. web开发的分工模式

DBA（数据库管理员）+应用层开发。

一般中大型公司（或者数据量巨大、读取数据的需求频繁并且追求极致效率的公司）会有专门的DBA管理数据库，编写sql语句，对于应用层开发来说，不用写sql语句，直接调用他写的接口就行。所以在这种公司一般来说，开发人员应该'供'着DBA，因为你想写入或者取出的数据需要依赖于DBA去执行，或者是你写的比较复杂的sql语句需要让DBA帮你看一下，效率行不行、是不是需要优化等等，这就需要看你们的交情或者其心情了。哈哈（开个玩笑）。
应用程序开发+sql语句编写。

这种情况多存在于小公司，没有专门设置DBA岗位，要求开发人员什么都会一些，linux、数据库、前端等等，这样成本降低并且减少由于部门之间的沟通带来的损失，提高工作流程效率。
应用程序开发+ORM。

这种模式sql不用你写，你直接写类、对象，应为你对这些更加游刃有余。然后通过你写的类、对象，等等通过相应的转换关系直接转化成对应的原生sql语句，这种转化关系就是ORM：对象-关系-映射。你直接写一个类就是创建一张表，你实例化一个对象就是增加一条数据，这样以来，既可以避开写sql语句的麻烦，而且可以提升我们的开发效率。

2. ORM

MTV或者MVC框架中包括一个重要的部分，就是ORM，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动.
ORM是“对象-关系-映射”的简称。（Object Relational Mapping，简称ORM）(将来会学一个sqlalchemy，是和他很像的，但是django的orm没有独立出来让别人去使用，虽然功能比sqlalchemy更强大，但是别人用不了)
类对象--->sql--->pymysql--->mysql服务端--->磁盘，orm其实就是将类对象的语法翻译成sql语句的一个引擎，明白orm是什么了，剩下的就是怎么使用orm，怎么来写类对象关系语句。

这样开发效率肯定是提升了，但是也有一点点缺陷就是通过ORM转化成的sql语句虽然是准确的，但是不一定是最优的。

　　原生sql和python的orm代码对比

#sql中的表                                                      

 #创建表:
     CREATE TABLE employee(                                     
                id INT PRIMARY KEY auto_increment ,                    
                name VARCHAR (20),                                      
                gender BIT default 1,                                  
                birthday DATA ,                                         
                department VARCHAR (20),                                
                salary DECIMAL (8,2) unsigned,                          
              );


  #sql中的表纪录                                                  

  #添加一条表纪录:                                                          
      INSERT employee (name,gender,birthday,salary,department)            
             VALUES   ("alex",1,"1985-12-12",8000,"保洁部");               

  #查询一条表纪录:                                                           
      SELECT * FROM employee WHERE age=24;                               

  #更新一条表纪录:                                                           
      UPDATE employee SET birthday="1989-10-24" WHERE id=1;              

  #删除一条表纪录:                                                          
      DELETE FROM employee WHERE name="alex"                             





#python的类
class Employee(models.Model):
     id=models.AutoField(primary_key=True)
     name=models.CharField(max_length=32)
     gender=models.BooleanField()
     birthday=models.DateField()
     department=models.CharField(max_length=32)
     salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)


 #python的类对象
      #添加一条表纪录:
          emp=Employee(name="alex",gender=True,birthday="1985-12-12",epartment="保洁部")
          emp.save()
      #查询一条表纪录:
          Employee.objects.filter(age=24)
      #更新一条表纪录:
          Employee.objects.filter(id=1).update(birthday="1989-10-24")
      #删除一条表纪录:
          Employee.objects.filter(name="alex").delete()

二、单表操作

1.创建表

1. 首先我们先创建一个ORM项目

在你的app01项目中models就是以后我们创建数据模型的地方。

2. 通过类创建数据表

从django.db 引入models模块，创建表通过构建一个类去设定，数据库中不区分大小写，所以你的UserInfo在数据库中直接编译成了userinfo，此类必须继承models.Model类，通过设定类的静态属性就会转化成sql语句。

from django.db import models
# Create your models here.


class UserInfo(models.Model):
    """
    下面几个类的属性通过ORM映射就对应成了：
    create table userinfo(
        id int primary key auto_increment,
        name varchar(16),
        age int,
        current_date date)
    """
    id = models.AutoField(primary_key=True)

    name = models.CharField(max_length=16)

    age = models.IntegerField()

    current_date = models.DateField()

3. 在对应的数据库中生成表结构

上面我们已经通过类构建了一个表，但是还没有对应的生成真实的数据库中的表结构，所以我们要将上面的类生成真生的数据库中的表结构。对应只有行代码。

在terminal输入指令：

python manage.py makemigrations

我这里使用的是python3.6 是因为python版本较多，环境变量python3.6指向的是python3.6.8的解释器。

然后你看你的app01下面的migrations出现一个0001_initial.py的文件，这个文件是你执行了上述指令之后产生的脚本文件，这个文件就是一个记录。

接下来我们继续输入指令：

python manage.py migrate

这个指令其实就是执行第一个指令生成的记录也就是那个脚本文件，然后就会在你对应的数据库中生成一个真正的表，生成的表名字前面会自带应用的名字，例如：你的userinfo表在数据表里面叫做：app01_userinfo。

在执行 python manager.py makemigrations时
Django 会在相应的 app 的migrations文件夹下面生成 一个python脚本文件 
    
在执行 python manager.py migrate 时 Django才会生成数据库表，那么Django是如何生成数据库表的呢?

Django是根据 migrations下面的脚本文件来生成数据表的
    每个migrations文件夹下面有多个脚本，那么django是如何知道该执行那个文件的呢，django有一张django-migrations表，表中记录了已经执行的脚本，那么表中没有的就是还没执行的脚本，则 执行migrate的时候就只执行表中没有记录的那些脚本。
    有时在执行 migrate 的时候如果发现没有生成相应的表，可以看看在 django-migrations表中看看 脚本是否已经执行了，
    可以删除 django-migrations 表中的记录 和 数据库中相应的 表 ， 然后重新 执行

同步执行指令的原理

那么我们的数据表创建在那个数据库中了呢？我们之前没有给Django配置数据库呀？其实Django给我们默认配置了一个小型的数据库sqlit3，下面我们就会讲到。

4. 小型数据库sqlite3

我们先简单提一下这个小型数据库sqlite3，sqlite3数据库是Django给我们提供的一个数据库，一般工作中我们不会用这个数据库，这个数据库就是为了我们测试使用的。这个数据库就在我们的目录中：

我们的数据库是分为客户端和服务端的，现在只是将uerinfo表结构存储记录到我们的客户端上了，我们连接上在本机的sqlit3的服务端，才算是真正的创建了表结构。想要使用sqlit3服务端并且启动，先要在这个位置下载并安装对应的引擎：

这样，你的sqlit3服务端已经下载并安装成功了，接下来交给大家一个骚操作，将目录里面的sqlite3，拖拽到database中，这样客户端与服务端就连接成功了，就可以看到你刚才创建的那张表了。

我们看一下，这里有你的app01_userinfo这张表（app01是你在创建userinfo表时Django帮你自动拼接上的并且全部都是小写了），还有一些蓝色区域框起来的表，我们只是创建了一张表，为什么多出这么多张表结构了呢？

因为我们当初注册app01时，其实DJango已经注册了很多其他的内置应用，当我们执行migrations指令时，这些内置应用下面的models表也就一并注册了。我们现在知道我们创建的表成功了即可，其他的以后我们会讲到。

我们点击app01_userinfo这张表看一下：

这个已经有了我们之前创建的字段了，这个与我们之前讲的Navicat可视化工具比较类似，也可以手动添加更新数据。

但是我们工作中是要与类似于MySQL这样的数据库连接的，我们不用sqlits操作，刚才只是测试一下，接下来我们把这个连接删除，配置MySQL。

5. 配置MySAL数据库

若想将模型转为mysql数据库中的表，需要在settings中配置：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME':'ormtest',     　　 　  # 要连接的数据库，连接前需要创建好
        'USER':'root',　　　　　　  # 连接数据库的用户名
        'PASSWORD':'',　　　　　　  # 连接数据库的密码
        'HOST':'127.0.0.1',       # 连接主机，默认本级
        'PORT'：3306    　　　     #  端口 默认3306
    }
}

上面是给项目中的所有的应用都配置成MySQL数据库，当然我们也可以给单个应用配置数据库：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME':'ormtest',     　　 　  # 要连接的数据库，连接前需要创建好
        'USER':'root',　　　　　　  # 连接数据库的用户名
        'PASSWORD':'',　　　　　　  # 连接数据库的密码
        'HOST':'127.0.0.1',       # 连接主机，默认本级
        'PORT'：3306    　　　     #  端口 默认3306
    }，
    'app01': { #可以为每个app都配置自己的数据，并且数据库还可以指定别的，也就是不一定就是mysql，也可以指定sqlite等其他的数据库
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME':'ormtest',     　　 　  # 要连接的数据库，连接前需要创建好
        'USER':'root',　　　　　　  # 连接数据库的用户名
        'PASSWORD':'',　　　　　　  # 连接数据库的密码
        'HOST':'127.0.0.1',       # 连接主机，默认本级
        'PORT'：3306    　　　     #  端口 默认3306
    }
}

app配置单独的数据库

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。接下来，我们要提前先给mysql创建ormtest的数据库。

从终端进入mysql，创建ormtest数据库：

create database ormtest;

以后工作中，一般有一个项目设置一个库，或者一个应用设置一个库，这得看自己公司具体情况。

从settings文件配置数据库：

pass

Django项目连接数据库：

　　现在必要的参数我们都配置好了，但是我们如何让你的项目连接数据库？怎么连接呢？django默认你导入的驱动是MySQLdb，可是MySQLdb 对于py3.4+版本有很大问题，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：

再次生成表记录，创建数据表

可以通过pycharm给你们提供的功能，进行构建记录以及创建数据表：

或者是通过指令的形式：

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

这样，我们在打开我们的MySQL的ormtest数据库，看看是否创建成功了：

OK，这样你的你的数据库表就匹配成功啦！

6.更多的字段和参数

　　每个字段有一些特有的参数，例如，CharField需要max_length参数来指定VARCHAR数据库字段的大小。还有一些适用于所有字段的通用参数。这些参数在文档中有详细定义，这里我们只简单介绍一些最常用的：

更多字段：

'''
 
<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> DecimalField
        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.DecimalField(..., 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.DecimalField(..., max_digits=17, decimal_places=10) #max_digits大于等于17就能存储百万以上的数了
                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(更新或者添加都行),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.
'''

更多参数：

(1)null
 
如果为True，Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False.
 
(1)blank
 
如果为True，该字段允许不填。默认为False。
要注意，这与 null 不同。null纯粹是数据库范畴的，而 blank 是数据验证范畴的。
如果一个字段的blank=True，表单的验证将允许该字段是空值。如果字段的blank=False，该字段就是必填的。

(2)default
 
字段的默认值。可以是一个值或者可调用对象。如果可调用 ，每有新对象被创建它都会被调用，如果你的字段没有设置可以为空，那么将来如果我们后添加一个字段，这个字段就要给一个default值
 
(3)primary_key
 
如果为True，那么这个字段就是模型的主键。如果你没有指定任何一个字段的primary_key=True，
Django 就会自动添加一个IntegerField字段做为主键，所以除非你想覆盖默认的主键行为，
否则没必要设置任何一个字段的primary_key=True。
 
(4)unique
 
如果该值设置为 True, 这个数据字段的值在整张表中必须是唯一的
 
(5)choices
由二元组组成的一个可迭代对象（例如，列表或元组），用来给字段提供选择项。 如果设置了choices ，默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框，<br>而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。
(6)db_index
　　如果db_index=True 则代表着为此字段设置数据库索引。


DatetimeField、DateField、TimeField这个三个时间字段，都可以设置如下属性。

(7)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。

(8)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，标识这条记录最后一次的修改时间。

关于auto_now，你需要知道的事情：

当需要更新时间的时候，我们尽量通过datetime模块来创建当前时间，并保存或者更新到数据库里面，看下面的分析：
假如我们的表结构是这样的

class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=255, unique=True, verbose_name='用户名')
    is_active = models.BooleanField(default=False, verbose_name='激活状态')

那么我们修改用户名和状态可以使用如下两种方法：

方法一：

User.objects.filter(id=1).update(username='nick',is_active=True)

方法二：

_t = User.objects.get(id=1)
_t.username='nick'
_t.is_active=True
_t.save()

方法一适合更新一批数据，类似于mysql语句update user set username='nick' where id = 1

方法二适合更新一条数据，也只能更新一条数据，当只有一条数据更新时推荐使用此方法，另外此方法还有一个好处，我们接着往下看

具有auto_now属性字段的更新
我们通常会给表添加三个默认字段 
- 自增ID，这个django已经默认加了，就像上边的建表语句，虽然只写了username和is_active两个字段，但表建好后也会有一个默认的自增id字段 
- 创建时间，用来标识这条记录的创建时间，具有auto_now_add属性，创建记录时会自动填充当前时间到此字段 
- 修改时间，用来标识这条记录最后一次的修改时间，具有auto_now属性，当记录发生变化时填充当前时间到此字段

就像下边这样的表结构

class User(models.Model):
    create_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True, verbose_name='创建时间')
    update_time = models.DateTimeField(auto_now=True, verbose_name='更新时间')
    username = models.CharField(max_length=255, unique=True, verbose_name='用户名')
    is_active = models.BooleanField(default=False, verbose_name='激活状态')

当表有字段具有auto_now属性且你希望他能自动更新时，必须使用上边方法二的更新，不然auto_now字段不会更新，也就是：

_t = User.objects.get(id=1)
_t.username='nick'
_t.is_active=True
_t.save()

json/dict类型数据更新字段
目前主流的web开放方式都讲究前后端分离，分离之后前后端交互的数据格式大都用通用的jason型，那么如何用最少的代码方便的更新json格式数据到数据库呢？同样可以使用如下两种方法：

方法一：

data = {'username':'nick','is_active':'0'}
User.objects.filter(id=1).update(**data)

同样这种方法不能自动更新具有auto_now属性字段的值
通常我们再变量前加一个星号(*)表示这个变量是元组/列表，加两个星号表示这个参数是字典
方法二：

data = {'username':'nick','is_active':'0'}
_t = User.objects.get(id=1)
_t.__dict__.update(**data)
_t.save()

方法二和方法一同样无法自动更新auto_now字段的值
注意这里使用到了一个__dict__方法
方法三：

_t = User.objects.get(id=1)
_t.role=Role.objects.get(id=3)
_t.save()

#想让auto_now更新数据时自动更新时间，必须使用save方法来更新数据，所以很不方便，所以这个创建时自动添加时间或者更新时间的auto_now方法我们最好就别用了，比较恶心，并且支持我们自己来给这个字段更新时间：
models.py:
class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    date1 = models.DateTimeField(auto_now=True,null=True)
    date2 = models.DateTimeField(auto_now_add=True,null=True)

views.py:
        import datetime
        models.Book.objects.filter(id=1).update(
            name='chao',
            date1=datetime.datetime.now(),
            date2=datetime.datetime.now(),
        )

关于auto_now和auto_now_add

View Code

ORM字段与实际的mysql字段对应关系

'AutoField': 'integer AUTO_INCREMENT',
    'BigAutoField': 'bigint AUTO_INCREMENT',
    'BinaryField': 'longblob',
    'BooleanField': 'bool',
    'CharField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'CommaSeparatedIntegerField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'DateField': 'date',
    'DateTimeField': 'datetime',
    'DecimalField': 'numeric(%(max_digits)s, %(decimal_places)s)',
    'DurationField': 'bigint',
    'FileField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'FilePathField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'FloatField': 'double precision',
    'IntegerField': 'integer',
    'BigIntegerField': 'bigint',
    'IPAddressField': 'char(15)',
    'GenericIPAddressField': 'char(39)',
    'NullBooleanField': 'bool',
    'OneToOneField': 'integer',
    'PositiveIntegerField': 'integer UNSIGNED',
    'PositiveSmallIntegerField': 'smallint UNSIGNED',
    'SlugField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'SmallIntegerField': 'smallint',
    'TextField': 'longtext',
    'TimeField': 'time',
    'UUIDField': 'char(32)',

2. 增：添加表记录

首先我们先要做一个简单的流程，方便我们测试：

#url:

urlpatterns = [

    url(r'^index/', views.index),
]

# views:

def index(request):

    return render(request,'index.html')

# html:
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
    <title>Bootstrap 101 Template</title>
    <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@3.3.7/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">


</head>
<body>
<h1>欢迎访问index页面</h1>


</body>
</html>

然后我们通过在index函数中构建一些逻辑，展示我们对单表的增删改查。在研究增删改查之前我们一定要明确ORM的对应关系：

在python中orm的对应关系有三种：

　　　　类 ----------> 表

　　　　类的对象 ----------> 行(记录)

　　　　类的属性 ----------> 表的字段（重点）

我们要想操作一行的数据，就应该将相应的类引入，然后通过实例化对象增加数据。接下来，我们重新创建一个数据库为orm01，创建一个student表结构，从这个表中去研究单表的操作。

这里需要注意：

1. 更改settings里面的数据库配置：orm01.

2. 在models文件中创建student类：

class Student(models.Model):

    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=16)
    age = models.IntegerField()

3. 生成记录并且创建表结构

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

接下来我们就开始研究如何增加表记录。

方式1

从index函数中操作：

def index(request):
    # 实例化一个对象这就是一条记录
    student_obj = models.Student(
        name='王阔',
        age=18
    )
    # 将此记录增加到数据表中
    student_obj.save()
    return render(request,'index.html')

查看数据表：我们添加成功了。

方式2

我们通过方式1给student表中添加了一条表记录，但是上面那种方法不灵活，接下来我们介绍一种更加灵活的方法。

models.Student.objects

objects比较特殊，我们称它为类对应的控制器，这个控制器对象可以调用数据表相应的增删改查等方法，非常灵活。

models.Student.objects.create(
        name='傻强',
        age=20
    )

这样以来我们就添加成功了：

而且我们通过查询create方法的源码可以得知：

Creates a new object with the given kwargs, saving it to the database and returning the created object.

他可以创建一个新的对象保存到相应的数据表中，并且返回这个新创建的对象。那么接下来我们查看一下他的返回值并输入一下：

这样它既向我们的数据表中添加了值，又将创建的对象返回了：

new_obj = models.Student.objects.create(
        name='志远',
        age=19
    )
print(new_obj)  # Student object
print(new_obj.name)  # 志远

那么，以后我们就将这中（models类的对象）称之为model对象。（很重要一定要记住）

方式3：批量创建

我们以后工作中肯定会让你批量插入很多数据，怎么解决？有同学肯定会说循环create，但是每次create都需要操作数据库，这是一个IO操作，如果这样的话数据量越大，你的效率越低。所以针对这种情况我们可以通过批量创建。

假如我们依次插入20条数据：

obj_list = [models.Student(name=f'乔妹儿{i}', age=20) for i in range(1, 21)]
models.Student.objects.bulk_create(obj_list)

方式4:更新或增加

orm还有一种方法是对一条表记录进行更新或者增加的操作：有则更新无则增加，类似于字典的这个操作dic['name'] = 'barry'。

models.Student.objects.update_or_create(
        name='乔妹儿1',  # 筛选条件
        defaults={  # 需要更新或者增加的值
            'age': 1000,
        }

    )

3. 简单的查询

本来我们应该研究删除表记录，但是我们这里先要研究几个简单的查询，因为这些查询返回两种特殊的对象，对于不同的对象他们的删、改的的方法不同。

1.all()全部取出

通过all从orm取出来的是一个QuerySet类型，这里面有很多个Student类的对象也就是model对象，这个QuerySet类似于列表，但是不同与列表，后面我们会详细对比讨论，在这里我们知道可以循环遍历取值即可。

index函数： 
all_objs = models.Student.objects.all()
    print(all_objs)  # QuerySet类型 这里面有很多个Student类的对象也就是model对象。
    '''
    < QuerySet[ < Student: Student
    object >, < Student: Student
    object >, < Student: Student
    object >,...'...(remaining elements truncated)...']>
    '''
    # 通过遍历可以获取每个对象的name属性
    for i in all_objs:
        print(i.name)

model对象与queryset集合是我们经常用的两个对象，一定要分清楚。

上面我们for循环遍历时，每次都需要.name获取name属性，比较麻烦，我们可以不可以直接打印对象获取对应的姓名呢？这就要想到特殊的双下方法__str__.我们可以在Student类中定一个__str__方法，这样以后我们就可以用于调试了。

class Student(models.Model):

    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=16)
    age = models.IntegerField()

    def __str__(self):
        return self.name

2.filter(条件) 条件查询

通过条件查询获取结果，返回的也是QuerySet类型，如果查询不到内容不会报错，返回一个空的QuerySet集合。

objs = models.Student.objects.filter(age=20)
print(objs)
'''
<QuerySet [<Student: 傻强>, <Student: 乔妹儿2>, <Student: 乔妹儿3>, <Student: 乔妹儿4>, <Student: 乔妹儿5>, <Student: 乔妹儿6>, <Student: 乔妹儿7>, <Student: 乔妹儿8>, <Student: 乔妹儿9>, <Student: 乔妹儿10>, <Student: 乔妹儿11>, <Student: 乔妹儿12>, <Student: 乔妹儿13>, <Student: 乔妹儿14>, <Student: 乔妹儿15>, <Student: 乔妹儿16>, <Student: 乔妹儿17>, <Student: 乔妹儿18>, <Student: 乔妹儿19>, <Student: 乔妹儿20>]>
'''
objs = models.Student.objects.filter(id=2)
print(objs)  # <QuerySet [<Student: 傻强>]>
print(objs[0].id)  # 2 可以通过索引取值

objs = models.Student.objects.filter(name='太白')
print(objs) # <QuerySet []>

3.get(条件) 条件查询

这个get比较特殊，它返回的是model对象，通过get条件查询，查询的结果有且只有1个。

　　如果超过一个则报错为：get() returned more than one Student -- it returned 2(有几个显示几个)!

　　如果没有则报错为：Student matching query does not exist.

# obj = models.Student.objects.get(name='太白')  # 报错：Student matching query does not exist.
# obj = models.Student.objects.get(age=20)  # get() returned more than one Student -- it returned 20!
obj = models.Student.objects.get(id=1)
print(obj)  # model对象

所以一般如果我们使用get条件查询，前提一定要确定你的条件锁定的就是一条行记录。

4. 删：删除行记录

删除就要从你的对象性质来讨论了。

1. 调用model对象删除

这样就是删除单条记录

models.Student.objects.get(id=20).delete()

2.调用QuerySet集合删除

这样就是批量删除记录，满足条件的记录都会被删除。

models.Student.objects.filter(age=20).delete()

　　(等学到外键的时候再说) 在 Django 删除对象时，会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为，换句话说，删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。例如：　

b = Blog.objects.get(pk=1)
# This will delete the Blog and all of its Entry objects.
b.delete()

　　要注意的是： delete() 方法是 QuerySet 上的方法，但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用 Entry.objects.delete() 方法导致所有的记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象，那么你必须显式地调用：

Entry.objects.all().delete()

　　如果不想级联删除，可以设置为:

    
pubHouse = models.ForeignKey(to='Publisher', on_delete=models.SET_NULL, blank=True, null=True)

5.改：更新行记录

更新记录的方法只有一个就是update，此方法只能用于QuerySet集合，model对象是不可以使用的。也就是说update可以进行批量更新的操作，并且他会返回一个更新的行记录数量的返回值。

# 我先增加了一条name一样的行记录 
'''
# models.Student.objects.create(
       name='乔妹儿1',
       age=100    )

'''

count = models.Student.objects.filter(name='乔妹儿1').update(age=20)
print(count)  # 2 更新了2条

6.查：查看(获取)行记录

查询是数据库增删改查的重中之重，方法非常多，大家一定要好好练习。前三个我们都练习过了可以在练习一遍。

1.all()全部取出

通过object控制器调用，返回QuerySet类型。

index函数： 
all_objs = models.Student.objects.all()
    print(all_objs)  # QuerySet类型 这里面有很多个Student类的对象也就是model对象。
    '''
    < QuerySet[ < Student: Student
    object >, < Student: Student
    object >, < Student: Student
    object >,...'...(remaining elements truncated)...']>
    '''
    # 通过遍历可以获取每个对象的name属性
    for i in all_objs:
        print(i.name)

model对象与queryset集合是我们经常用的两个对象，一定要分清楚。

2.filter(条件) 条件查询

通过object控制器调用，返回QuerySet类型。

通过条件查询获取结果，返回的也是QuerySet类型，如果查询不到内容不会报错，返回一个空的QuerySet集合。

objs = models.Student.objects.filter(age=20)
print(objs)
'''
<QuerySet [<Student: 傻强>, <Student: 乔妹儿2>, <Student: 乔妹儿3>, <Student: 乔妹儿4>, <Student: 乔妹儿5>, <Student: 乔妹儿6>, <Student: 乔妹儿7>, <Student: 乔妹儿8>, <Student: 乔妹儿9>, <Student: 乔妹儿10>, <Student: 乔妹儿11>, <Student: 乔妹儿12>, <Student: 乔妹儿13>, <Student: 乔妹儿14>, <Student: 乔妹儿15>, <Student: 乔妹儿16>, <Student: 乔妹儿17>, <Student: 乔妹儿18>, <Student: 乔妹儿19>, <Student: 乔妹儿20>]>
'''
objs = models.Student.objects.filter(id=2)
print(objs)  # <QuerySet [<Student: 傻强>]>
print(objs[0].id)  # 2 可以通过索引取值

objs = models.Student.objects.filter(name='太白')
print(objs) # <QuerySet []>

还可以进行多条件查询：

# 先插入一些数据：
'''
    models.Student.objects.create(
        name='董伟华',
        age=19
    )
    models.Student.objects.create(
        name='周泽波',
        age=21
    )
    models.Student.objects.create(
        name='健身哥',
        age=18
    )
    models.Student.objects.create(
        name='张雨薇',
        age=20
    )
    models.Student.objects.create(
        name='王天琪',
        age=21
    )
    models.Student.objects.create(
        name='梁晨',
        age=18
    )
    models.Student.objects.create(
        name='扛把子',
        age=22
    )
    models.Student.objects.create(
        name='齐佳乐',
        age=20
    )
    '''
    objs = models.Student.objects.filter(name='健身哥', age=18)
    print(objs)  # <QuerySet [<Student: 健身哥>]>

还可以通过打散字典的形式进行筛选

models.Student.objects.filter(**{'id':27,'name':'健身哥','age':18}).update(age=20)

注意：

　　1. 一定要记住每个方法是通过哪种类型调用，以及返回哪种类型。这样我们方便可以通过链式点的操作进行复杂查询。

　　2. filter一种是关键字形式，一个是字符串形式，很重要，这两个就可以解决不同的需求了。

3.get(条件) 条件查询

通过object控制器调用，返回model对象

这个get比较特殊，它返回的是model对象，通过get条件查询，查询的结果有且只有1个。

　　如果超过一个则报错为：get() returned more than one Student -- it returned 2(有几个显示几个)!

　　如果没有则报错为：Student matching query does not exist.

# obj = models.Student.objects.get(name='太白')  # 报错：Student matching query does not exist.
# obj = models.Student.objects.get(age=20)  # get() returned more than one Student -- it returned 20!
obj = models.Student.objects.get(id=1)
print(obj)  # model对象

所以一般如果我们使用get条件查询，前提一定要确定你的条件锁定的就是一条行记录。

4.exclude排除

通过object对象或者QuerySet集合调用，返回QuserySet集合。

下面我们演示了上面说到的链式点操作，可以一直进行点的操作，因为此方法可以QuerySet集合调用，并且返回的还是QuerySet集合。

objs = models.Student.objects.exclude(id=1)
print(objs)

# 排除id为1的行记录，将剩下所有的返回

objs = models.Student.objects.filter(age=20).exclude(name='齐佳乐')
print(objs)  # <QuerySet [<Student: 乔妹儿1>, <Student: 乔妹儿1>, <Student: 健身哥>, <Student: 张雨薇>]>
objs = models.Student.objects.filter(age=20).exclude(name='齐佳乐').exclude(name='健身哥')
print(objs)  # <QuerySet [<Student: 乔妹儿1>, <Student: 乔妹儿1>,  <Student: 张雨薇>]>

5.order_by排序

通过object对象或者QuerySet集合调用，返回QuserySet集合。

# object对象调用
objs = models.Student.objects.order_by('age')  # 通过姓名升序排列
print(objs)

# queryset集合调用
objs = models.Student.objects.all().order_by('age')  # 通过姓名升序排列
print(objs)

通过年龄升序排列,相同年龄的按照id降序排列：

objs = models.Student.objects.all().order_by('age', '-id')
print(objs)

打印结果：
<QuerySet [<Student: id:30 name:梁晨 age:18>, <Student: id:1 name:王阔 age:18>, <Student: id:25 name:董伟华 age:19>, <Student: id:3 name:志远 age:19>, <Student: id:32 name:齐佳乐 age:20>, <Student: id:28 name:张雨薇 age:20>, <Student: id:27 name:健身哥 age:20>, <Student: id:24 name:乔妹儿1 age:20>, <Student: id:4 name:乔妹儿1 age:20>, <Student: id:29 name:王天琪 age:21>, <Student: id:26 name:周泽波 age:21>, <Student: id:31 name:扛把子 age:22>]>

6.reverse反转

通过order_by返回的QuerySet集合调用，返回一个QuerySet集合。

objs = models.Student.objects.reverse()
print(objs)  # 这样没有作用，all filter等都没有作用
objs = models.Student.objects.order_by('id').reverse()  # 只能通过order_by返回的QuerySet集合调用
print(objs)

7.count计数

通过QuerySet集合调用，返回一个元素个数。

num = models.Student.objects.all().count()
print(num)  # 12
num = models.Student.objects.filter(age=20).count()
print(num)  # 5

8.first返回第一个model对象

通过QuerySet集合调用，返回第一个model对象

obj = models.Student.objects.filter(age=20).first()
print(obj)

9.last返回最后一个model对象

通过QuerySet集合调用，返回最后一个model对象

obj = models.Student.objects.filter(age=20).last()
print(obj)

10.exists判断是否存在

通过QuerySet集合调用，返回bool值

flag = models.Student.objects.filter(age=25).exists()
print(flag)  # False

这里我们要说一句，他的效率是高的，尤其是作为if判断的条件。

# 虽然说你可以通过下面的方式判断，但是如果这个集合一下取出上百万条数据，那么你的效率就很低的，而exists翻译成sql语句是limit=1，也就是说它只看第一个对象存不存在就返回bool值了。
if Queryset集合：
    pass

我们也可以通过配置settings，每次执行orm语句时都将相应的sql语句展示出来，这样可以查看一下exists().

settings配置：

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

再次执行一次：

11.values_list

通过QuerySet集合调用，返回一个QuerySet集合

但是这个QuerySet集合比较特殊，这个里面的元素不是model对象，而是元组的形式。

query_tuple = models.Student.objects.filter(age=20).values_list()
print(query_tuple)
# <QuerySet [(4, '乔妹儿1', 20), (24, '乔妹儿1', 20), (27, '健身哥', 20), (28, '张雨薇', 20), (32, '齐佳乐', 20)]>
query_tuple = models.Student.objects.filter(age=20).values_list().exclude(name='齐佳乐')
print(query_tuple)
# < QuerySet[(4, '乔妹儿1', 20), (24, '乔妹儿1', 20), (27, '健身哥', 20), (28, '张雨薇', 20)] >

还可以指定想获取的字段：

query_tuple = models.Student.objects.filter(age=20).values_list('name','age')
print(query_tuple)
# <QuerySet [('乔妹儿1', 20), ('乔妹儿1', 20), ('健身哥', 20), ('张雨薇', 20), ('齐佳乐', 20)]>

12.values

通过QuerySet集合调用，返回一个QuerySet集合

但是这个QuerySet集合比较特殊，这个里面的元素不是model对象，而是字典的形式。

query_dict = models.Student.objects.filter(age=19).values()
print(query_dict)  # <QuerySet [{'id': 3, 'name': '志远', 'age': 19}, {'id': 25, 'name': '董伟华', 'age': 19}]>
query_dict = models.Student.objects.filter(age=19).values('name', 'age')
print(query_dict)  # <QuerySet [{'name': '志远', 'age': 19}, {'name': '董伟华', 'age': 19}]>

13.distinct去重

通过QuerySet集合调用，返回一个QuerySet集合

这里要注意一点：无论是all还是filter 你对整个对象去重是没有意义的，只要有一个字段不同，都不是重复的。

query_objs = models.Student.objects.filter(age=20).distinct()
print(query_objs)
# <QuerySet [<Student: id:4 name:乔妹儿1 age:20>, <Student: id:24 name:乔妹儿1 age:20>, <Student: id:27 name:健身哥 age:20>, <Student: id:28 name:张雨薇 age:20>, <Student: id:32 name:齐佳乐 age:20>]>

所以这个去重一般都用于values或者values_list。

query_objs = models.Student.objects.filter(age=20).values('age').distinct()
print(query_objs) # <QuerySet [{'age': 20}]>

14.基于双下划线的模糊查询

我们在使用filter方法时，一直在使用 = 条件，但是没有使用过> < >=等条件，这是因为ORM不支持这种写法，不用着急，我们可以根据另一种写法去实现。

query_objs = models.Student.objects.filter(age__gt=19)  # 大于
query_objs = models.Student.objects.filter(age__gte=19)  # 大于等于
query_objs = models.Student.objects.filter(age__lt=20)  # 小于
query_objs = models.Student.objects.filter(age__lte=20)  # 小于等于
query_objs = models.Student.objects.filter(age__range=[18, 20])  # 范围 左右都包含
query_objs = models.Student.objects.filter(name__contains='xiao')  # 针对字符串类型，内容含有
query_objs = models.Student.objects.filter(name__icontains='xiao')  # 针对字符串类型，内容含有 不区分大小写
query_objs = models.Student.objects.filter(name__startswith='x')  # 匹配以x开头
query_objs = models.Student.objects.filter(name__istartswith='x')  # 匹配以x开头，不区分大小写
query_objs = models.Student.objects.filter(name__endswith='o')  # 匹配以x结尾
query_objs = models.Student.objects.filter(name__iendswith='o')  # 匹配以x结尾，不区分大小写

15.日期

日期这个字段查询起来比较特殊，我们单独拿出来讲解，现在我们要重新创建一个表。

class Birthday(models.Model):

    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=16)
    date = models.DateField()

    def __str__(self):
        return self.name

别忘了生成记录以及创建到数据库中。

查看一下表结构：

注意date字段，这个字段要求的是date类型，我们如果存放的是datetime类型也是可以的，只不过只是显示年月日。

接下来我们给表中插入一些数据：

import datetime

    models.Birthday.objects.create(name='太白1', date=datetime.datetime.now())
    models.Birthday.objects.create(name='太白2', date='2000-04-25')
    models.Birthday.objects.create(name='太白3', date='2000-06-25')
    models.Birthday.objects.create(name='太白4', date='2000-08-26')
    models.Birthday.objects.create(name='太白5', date='2000-12-28')
    models.Birthday.objects.create(name='太白6', date='2001-03-26')
    models.Birthday.objects.create(name='太白7', date='2001-08-30')
    models.Birthday.objects.create(name='太白8', date='2003-01-13')
    models.Birthday.objects.create(name='太白9', date='2005-10-01')

对应的数据库的数据为：

查询2000年出生的人，这样写就会报错了：

 query_objs = models.Birthday.objects.filter(date='2000')
 print(query_objs)  
 # "'2000' value has an invalid date format. It must be in YYYY-MM-DD format."]

查询2000年出生的人：

query_objs = models.Birthday.objects.filter(date__year='2000')
print(query_objs)  # <QuerySet [<Birthday: 太白2>, <Birthday: 太白3>, <Birthday: 太白4>, <Birthday: 太白5>]>

查询2000年4月出生的人：

query_objs = models.Birthday.objects.filter(date__year='2000',date__month='04')
print(query_objs)  # <QuerySet [<Birthday: 太白2>]>

查询2000年大于4月小于12月出生的人：

query_objs = models.Birthday.objects.filter(date__year='2000', date__month__gt='04',date__month__lt='12')
print(query_objs)  # <QuerySet [<Birthday: 太白3>, <Birthday: 太白4>]>

posted @ 2020-02-27 15:54 太白*金星阅读(3108) 评论(0) 编辑收藏举报

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太白金星

Django基础之：ORM系统 单表操作

一. ORM简介

1. web开发的分工模式

2. ORM

二、单表操作

1.创建表

1. 首先我们先创建一个ORM项目

2. 通过类创建数据表

3. 在对应的数据库中生成表结构

4. 小型数据库sqlite3

5. 配置MySAL数据库

6.更多的字段和参数

2. 增：添加表记录

方式1

方式2

方式3：批量创建

方式4:更新或增加

3. 简单的查询

1.all()全部取出

2.filter(条件) 条件查询

3.get(条件) 条件查询

4. 删：删除行记录

1. 调用model对象删除

2.调用QuerySet集合删除

5.改：更新行记录

6.查：查看(获取)行记录

1.all()全部取出

2.filter(条件) 条件查询

3.get(条件) 条件查询

4.exclude排除

5.order_by排序

6.reverse反转

7.count计数

8.first返回第一个model对象

9.last返回最后一个model对象

10.exists判断是否存在

11.values_list

12.values

13.distinct去重

14.基于双下划线的模糊查询

15.日期

公告

Django基础之：ORM系统单表操作