ODOO13之七：Odoo 13开发之记录集 – 使用模型数据

 

在上一篇文章中，我们概览了模型创建以及如何从模型中载入和导出数据。现在我们已有数据模型和相关数据，是时候学习如何编程与其进行交互 了。模型的 ORM（Object-Relational Mapping）提供了一些交互数据的方法，称为 API（Application Programming Interface）。这包括基本的增删改查(CRUD)操作，也包括一些其它操作，如数据导入导出，以及改善用户界面和体验的工具方法。它还包含一些我们在前面文章中所看到的装饰器。这些都让我们可以通过添加新的方法来调用 ORM 进行相关操作。

本文主要内容有：

• 使用 shell 命令交互式地学习 ORM API
• 理解执行环境和上下文
• 使用记录集和作用域(domain)查询数据
• 在记录集中访问数据
• 在记录中写入
• 编写记录集
• 使用底层 SQL 和数据库事务

开发准备

本文代码使用交互式 shell 命令行执行，无需使用前面章节的代码。

使用 shell 命令行

Python带有命令行界面，是研究其语法一个很好的方式。Odoo 也有类似的功能，可以交互式的测试命令的执行效果，这就是 shell 命令行。在命令行中执行以下命令并指定数据库即可使用：

~/odoo-dev/odoo/odoo-bin shell -d dev13

此时在终端上可以看到正常的服务启动信息，等到出现>>>Python提示符时即为完成，可以输入命令了。

ℹ️Odoo 9中的修改 shell 功能在9.0中才添加。Odoo 8.0可使用社区模块来添加这一功能。只需下载并放入 addons 路径即可使用，下载请见应用市场。

此处 self 表示管理员用户的记录，可通过如下命令进行确认：

>>> self
res.users(1,)
>>> self._name
'res.users'
>>> self.login
'__system__'

在以上 shell 会话中，我们检查了自己的环境：

• self命令表示res.users记录集，仅包含一条 id 为1的记录
• 查看self._name获得记录集模型名，你可能猜到了，是’res.users’
• 记录的 name 值为OdooBot
• 记录的 login 字段值为system

ℹ️Odoo 12中的修改 id 号为1的超级用户由原来的 admin 变成无法直接登录的内部系统用户。现在 admin 的 id 号为 2并且不是超级用户，但默认各应用会将其加入所有安全组。主要原因是避免用户使用超级用户账号来执行日常操作。这样的风险是该用户会跳过权限规则并导致数据的不一致，比如跨公司(cross-company)关联。现在超级用户仅用于检测问题或具体的跨公司操作。

和 Python 一样，可通过 Ctrl + D退出该命令行。此时会结束服务并返回到系统shell 命令行。

Odoo 13开发之记录集 - 使用模型数据

执行环境

Odoo shell 中包含一个 self 引用，类似于在res.users模型的方法中看到的那样。如我们所见，self 是一个记录集。记录集自带环境信息，包括浏览信息的用户以及其它上下文信息，如语言和时区。下面我们会学习执行环境中可用的属性、环境上下文的用处以及如何修改该上下文。

环境属性

我们可通过如下代码查看当前环境：

>>> self.env
<odoo.api.Environment object at 0x7f78a26026a0>

self.env 中的执行环境中有以下属性：

• env.cr是正在使用的数据库游标(cursor)
• env.user是当前用户的记录
• env.uid是会话用户 id，与env.user.id相同
• env.context是会话上下文的不可变字典

环境还提供对带有所有已安装模型注册表的访问，如self.env[‘res.partner’]返回一条对 partner 模型的引用。然后我们还可以对其使用search()或browse()方法来获取记录集：

>>> self.env['res.partner'].search([('name', 'like', 'Ad')])
res.partner(10, 35, 3)

上例中返回的res.partner模型记录集包含三条记录，id 分别为10, 35和3。记录集并没有按 id 排序，因为使用了相应模型的默认排序。就 partner 模型而言，默认的_order为display_name。

环境上下文

环境上下文是一个带有会话数据的字典，可用于客户端用户界面以及服务端 ORM 和业务逻辑中。在客户端中，它可以把信息从一个视图带到另一个视图中，比如前一个视图中活跃的记录 id，通过点击链接或按钮，可将默认值带入到下一个视图中。在服务端中，一些记录集的值会依赖于上下文提供的本地化设置。具体的例子有lang键影响可翻译字段的值。上下文还可为服务端代码提供信号。比如active_test键在设为 False 时，会改变ORM中search()方法的行为，它会忽略记录中的active标记，inactive(假删除)的记录也会被返回。

客户端的初始上下文长这样：

{'lang': 'en_US', 'tz': 'Europe/Brussels', 'uid': 2}

补充：服务端查看上下文命令为self.context_get()或self.env.context

• 其中 lang 键为用户语言，tz 为时区信息，uid 为当前用户 id。记录中的内容随当前依赖的上下文可能会不同：

translated字段根据活跃的 lang 语言不同值也会不同

• datetimep字段根据活跃的的 tz 时区不同时间会不同

在上一个视图中点击链接或按钮打开表单时，一个active_id键会被加入上下文，它带有原表单我们所在位置记录的 id。以列表视图为例，active_ids上下文键中包含上一个列表中所选择的记录 id 列表。

在客户端中，上下文可用于使用default_或default_search_前缀在目录视图上设置默认值或启动默认过滤器。举例如下：

设置当前用户为user_id字段默认值，使用{‘default_user_id’: uid}

在目标视图上默认启动filter_my_books过滤器，使用{‘default_search_filter_my_tasks’: 1}

修改记录集执行环境

记录集执行环境是不可变的，因此不能被修改，但我们可以创建一个变更环境并使用它来执行操作。我们通过如下方法来实现：

• model.sudo(user) 或 model.with_user(user) 中传入一条用户记录并返回该用户的环境。如未传入用户，则使用system超级用户root，这时可绕过安全规则执行指定操作。
• model.with_context() 替换原上下文为新的上下文
• model.with_context(key=value,…)修改当前上下文，为一些键设置值
• 此外还有一个env.ref()函数，传入一个外部标识符字符串并返回它的记录，请参见：  >>> self.env.ref('base.user_root') res.users(1,) 

使用记录集和作用域(domain)查询数据

在方法或 shell 会话中，self表示当前模型，并且我们仅能访问该模型的记录。要访问其它模型就需要使用self.env。例如self.env[‘res.partner’]返回一条对 Partner 模型的引用(也是一个空记录集)。我们可以使用search()或browse()来获取记录集，其中search()方法使用域表达式来定义记录选择范围。

创建记录集

search()方法接收一个域表达式并返回符合条件记录的记录集。空域[] 将返回所有记录。

ℹ️如果模型有特殊字段 active，默认只有active=True的记录才在选择范围内

还可以使用以下关键字参数：

• order是一个数据库查询语句中ORDER BY使用的字符串，通常是一个逗号分隔的字段名列表。每个字段都可接DESC关键字，用于表示倒序排列。
• limit设置获取记录的最大条数
• offset忽略前 n 前记录，可配合limit使用来一次查询指定范围记录

有时我们只要知道满足某一条件的记录条数，这时可使用search_count()来返回记录条数而非记录集。这节约了先获取记录列表再记数的开销，在还没有获取记录集且仅想知道记录条数时这样会更高效。

browse()方法接收一个 ID 列表或单个ID并返回这些记录的记录集。在我们知道 ID 并想要获取记录时这就非常方便了。

一些使用示例如下：

>>> self.env['res.partner'].search([('name', 'like', 'Pac')])
res.partner(42, 62)
>>> self.env['res.partner'].browse([42, 62])
res.partner(42, 62)

域表达式

域(domain)用于过滤数据记录。它使用一个特殊语法来供 Odoo ORM解析，生成数据库查询中的 WHERE 表达式。域表达式是一组条件组成的列表，每个条件都是一个(‘字段名’, ‘运算符’, ‘值’)组成的元组，例如，[(‘is_done’,’=’,False)]是仅带有一个条件的有效域表达式。以下是对各个元素的说明：

• 字段名：是一个待过滤字段，可使用点号标记来表示关联模型中的字段
• 值：在 Python 表达式中运行。可使用字面值，如数字、布尔值、字符串和列表，也可使用运行上下文中的字段和标识符。针对域其实有两种运行上下文：
  • 在窗口操作或字段属性等客户端中使用时，可使用原生字段值来渲染当前可用视图，但不能对其使用点标记符
  • 在服务端使用时，如安全记录规则或服务端 Python 代码中，可以对字段使用点标记符，因为当前记录是一个对象

• 运算符：可以是以下中的一个

• 常用比较运算符有<, >, <= , >=, =和!=。

• ‘=like’和’=ilike’匹配某一模式，这里下划线_匹配单个字符，百分号%匹配任意一组字符。

• ‘like’匹配’%value%’模式，’ilike’与其相似但忽略大小写。还可以使用’not like’和’not ilike’运算符。

• ‘child of’在配置支持层级关联的模型中查找层级关系中的子级值。

• ‘in’ 和’not in’用于查看给定列表的包含，所以其值为一个列表。用于to-many关联字段时，in运算符和contains运算符一样。

• ‘not in’是in的反向运算，用于查看不在列表中的值。

域表达式是一个列表并且包含多个条件元组。默认这些条件使用AND逻辑运算符连接，也就是说它仅返回满足所有条件的记录。也可以使用显式逻辑运算符 – ‘&‘符号表示 AND 运算符（默认值），管道运算符’|‘表示OR运算符。这两个运算符会作用于接下来的两项，递归执行。后面我们会一起来详细了解。

ℹ️域表达式使用了更为正式的定义方式：前缀标记法，也称波兰表达式(Polish notation)：运算符放在运算项之前。AND和OR是二元运算符，而NOT是一元运算符。

感叹号’!’表示NOT运算符，可用于下一项的运算，因此要放执行的否定项之前。例如[‘!’, (‘is_done’,’=’,True)]将过滤出所有未完成(not-don e)的记录。

下一项本身也可以是一个作用其后续项的运算符，形成一个嵌套条件。下例可以有助于我们进行理解。在服务端记录规则中，可以找到类似下面这样的域表达式：

['|',
    ('message_follower_ids', 'in', [user.partner_id.id]),
    '|',
        ('user_id', '=', user.id),
        ('user_id', '=', False)

这个域过滤出当前用户在follower列表中并且是负责人用户，或者没有负责人用户的用户集。第一个’|’或运算符作用于 follower 条件以及下一个条件的结果。下一个条件是后面两个条件的并集：用户ID是当前会话用户或未进行设置。下图是上例域表达式的抽象语法树表示：

Odoo 13开发之记录集 - 使用模型数据

在记录集中访问数据

一旦获取了数据集，就可以查看其中包含的数据了。下面的几个部分中我们就来看看如何访问记录集中的数据。我们可以获取单条记录的字段值，称为单例(singleton)。关联字段带有特殊属性，我们可通过点号标记来查看关联记录。最后我们一起思考处理日期和时间记录并进行格式转换。

访问记录中数据

记录集的一个特例是仅有一条记录，称为单例。单例仍是记录集，在需要记录集的地方均可使用。与多元素记录集不同，单例可使用点号标记访问它的字段，如：

>>> print(self.name)
OdooBot

下个例子中我们看看同一个 self 单例和记录集相同的行为，我们可对其进行遍历。它只有一条记录，所以只会打印出一个名称：

>>> for rec in self:
...     print(rec.name)
...
OdooBot

尝试访问有多条记录的记录集字段值会产生错误，所以在不确定操作的是否为单例数据集时就会产生问题。对于设计仅操作单例的方法，可在开头处使用self.ensure_one()，如果 self 不是单例时将抛出错误。

ℹ️空记录也是单例。这样很方便，因为访问字段会返回 None 而非抛出错误。对于关联字段同样如此，使用点号标记访问关联记录也不会抛出错误。

访问关联字段

如前面所见，模型可包含关联字段：many-to-one, one-to-many和many-to-many。这些字段类型的值为记录集。

对于many-to-one，其值可以是单例或空记录集。两种情况下都可以直接访问字段值。如下例中的命令是正确并安全的：

>>> self.company_id
res.company(1,)
>>> self.company_id.name
'YourCompany'
>>> self.company_id.currency_id
res.currency(1,)
>>> self.company_id.currency_id.name
'EUR'

为避免麻烦，空记录可像单例一样操作，访问其字段值不会返回错误而是返回 False。所以我们可以使用点号标记来遍历字段，而无需担心因其值为空而报错，如：

>>> self.company_id.parent_id
res.company()
>>> self.company_id.parent_id.name
False

访问时间和日期值

在记录集中，日期和日期时间值以原生 Python 对象展示，例如，在查询上次 admin 用户登录日期时：

>>> self.browse(2).login_date
datetime.datetime(2019, 1, 8, 9, 2, 54, 45546)

因为日期和日期时间是 Python 对象，它们可使用这些对象的所有功能。

ℹ️Odoo 13中的修改 date和datetime字段值以 Python 对象表示，而此前 Odoo 版本中它们以文本字符串表示。这些字段类型值仍可像此前 Odoo 版本中那样使用文本表示。

日期和时间在数据库中以原生的世界标准时间(UTC) 格式存储，不受时区影响。 在记录集中看到的datetime值也是 UTC格式，在客户端中向用户展示时，datetime值会根据当前会话的时间设置来转换成用户的时区。这一设置存储在上下文的tz键中，如{‘tz’: ‘Europe/Brussels’}。这一转换由客户端负责，而不是由服务端完成。

例如在布鲁塞尔(UTC+1)的用户输入13:00 AM数据库中会存储为10:00 AM UTC，而在纽约(UTC-4) 的用户查看时则为06:00 AM。

补充：请不要怀疑作者的数学是不是体育老师教的😂，布鲁塞尔为东一区，纽约为西五区，但冬令时和夏令时让这个问题变复杂了。将13:00修改为11:00应该就正确了。

ℹ️Odoo 服务日志消息时间戳使用UTC时间而非本地服务器时间

相反的转换，由会话时区转换为UTC，也需由客户端在将用户输入的datetime传回服务器时完成。日期对象可进行比较和相减来获取两个日期的时间差，时间差是一个timedelta对象。timedelta可通过date运算对date和datetime对象进行加减。这些对象由 Python 标准库datetime模块提供，以下是使用它进行的基本运算示例：

>>> from datetime import date
>>> date.today()
datetime.date(2019, 1, 13)
>>> from datetime import timedelta
>>> timedelta(days=7)
datetime.timedelta(7)
>>> date.today() + timedelta(days=7)
datetime.date(2019, 1, 19)

对于date, datetime和timedelta数据类型的完整参考请见Python 官方文档。Odoo 还在odoo.tools.date_utils模块中提供了一些额外的便利函数，这些函数有：

• start_of(value, granularity)是某个特定刻度时间区间的开始时间，这些刻度有year, quarter, month, week, day或hour
• end_of(value, granularity)是某个特定刻度时间区间的结束时间
• add(value, **kwargs)为指定值加上一个时间间隔。**kwargs参数由一个relativedelta对象来定义时间间隔。这些参数可以是years, months, weeks, days, hours, minutes等等
• subtract(value, **kwargs)为指定值减去一个时间间隔

relativedelta对象来自dateutil库，可使用months或years执行date运算（Python的timedelta标准库仅支持days）。更多内容请见相关文档。以下为上述函数的一些使用示例：

>>> from odoo.tools import date_utils
>>> from datetime import datetime
>>> date_utils.start_of(datetime.now(), 'week')
datetime.datetime(2019, 1, 7, 0, 0)
>>> date_utils.end_of(datetime.now(), 'week')
datetime.datetime(2019, 1, 13, 23, 59, 59, 999999)
>>> from datetime import date
>>> date_utils.add(date.today(), months=2)
datetime.date(2019, 3, 13)
>>> date_utils.subtract(date.today(), months=2)
datetime.date(2018, 11, 13)

这些工具方法在odoo.fields.Date和the odoo.fields.Datetime对象中也可使用，如：

• fields.Date.today()返回服务器所需格式的当前日期，它使用UTC作为一个引用。这足以计算默认值，这种情况下只需使用函数名无需添加括号。
• fields.Datetime.now() 返回服务器所需格式的当前datetime，它使用UTC作为一个引用。这足以计算默认值，
• fields.Date.context_today(record, timestamp=None)在会话上下文中返回带有当前日期的字符串。时间从记录上下文中获取。可选项timestamp参数是一个datetime对象，如果传入将不使用当前时间，而使用传入值。
• fields.Datetime.context_timestamp(record, timestamp)将原生的datetime值(无时区)转换为具体时区的datetime。时区从记录上下文中提取，因此使了前述函数名。

转换文本形式的日期和时间

在Odoo 13以前，在进行运算前我们需要对文本形式的date和datetime进行转换。有些工作可帮助我们完成文本和原生数据类型的相互转换。这在此前的 Odoo 版本中都非常有用并且在 Odoo 13中也仍然相关：我们要将给到的日期格式化为文本。为便于格式之间的转换，fields.Date和fields.Datetime都提供了如下函数：

• to_date将字符串转换为date对象
• to_datetime(value)将字符串转换为datetime对象
• to_string(value)将date或datetime对象转换为 Odoo 11及之前版本Odoo服务所需的字符串格式

函数所需的文本格式由 Odoo 通过如下方式默认预置：

• odoo.tools.DEFAULT_SERVER_DATE_FORMAT
• odoo.tools.DEFAULT_SERVER_DATETIME_FORMAT

它们分别与%Y-%m-%d和%Y-%m-%d %H:%M:%S相对应。from_string用法示例如下：

>>> from odoo import fields
>>> fields.Datetime.to_datetime('2019-01-13 13:48:50')
datetime.datetime(2019, 1, 13, 13, 48, 50)

对于其它的日期和时间格式，可使用datetime对象中的strptime方法：

>>> from datetime import datetime
>>> datetime.strptime('1/1/2019', '%d/%m/%Y')
datetime.datetime(2019, 1, 1, 0, 0)

在记录中写入

有两种写入记录的方式：使用对象形式直接分配和使用write() 方法。第一种很简单但一次只能操作一条记录，效率较低。因为每次分配都执行一次写操作，会产生冗余的重复计算。第二种要求写入关联字段时使用特殊语法，但每条命令可写入多个字段和记录，记录计算更为高效。

使用对象形式分配值写入

记录集实施活跃记录模式。也就是说我们可以为其分配值，并且会将这些修改在数据库中持久化存储。这是一种操作数据的易于理解和便捷的方式，但一次只能操作一个字段和一条记录。如：

>>> root = self.env['res.users'].browse(1)
>>> print(root.name)
OdooBot
>>> root.name = 'Superuser'
>>> print(root.name)
Superuser

虽然使用的是活跃记录模式，也可以通过分配记录值来设置关联字段。对于many-to-one字段，分配的值必须是单条记录（单例）。对于to-many字段，也可以通过一条记录集分配，来替换关联记录列表为新列表（如果有的话），这里允许任何大小的记录集。

通过 write()方法写入

我们还可以使用write()方法来同时更新多条记录中的多个字段，仅需一条数据库命令。所以在重视效果时就应优先考虑这一方式。write() 接收一个字典来进行字段和值的映射。这会更新记录集中的所有记录并且没有返回值，如：

>>> Partner = self.env['res.partner']
>>> recs = Partner.search( [('name', 'ilike', 'Azure')] )
>>> recs.write({'comment': 'Hello!'})
True

与对象形式的分配不同，使用write() 方法时我们不能直接为关联字段分配记录集对象。取而代之的是，我们需要使用所需的记录ID来从记录集中进行提取。在写入many-to-one字段时，写入的值必须是关联记录的ID。例如，我们不用self.write({‘user_id’: self.env.user})，而应使用self.write({‘user_id’: self.env.user.id})。

在写入to-many字段时，写入的值必须使用和 XML 数据文件相同的特殊语法，这在第五章 Odoo 13开发之导入、导出以及模块数据中有介绍。比如，我们设置图书作者列表为author1和author2，这是两条 Partner 记录。| 管道运算符可拼接记录来创建一个记录集，因此使用对象形式的分配可以这么写：

publisher.child_ids = author1 | author2

使用write()方法，同样的操作如下：

book.write( { 'child_ids': [(6, 0, [author1.id, author2.id])] } )

回顾第五章 Odoo 13开发之导入、导出以及模块数据的写入语法，最常用的命令如下：

• (4, id, _)添加一条记录
• (6, _, [ids])

写入日期和时间值

从 Odoo 12开始，不论是直接分配还是使用 write()方法，日期和时间字段都可以 Python 原生数据类型写入。我们仍可以使用文本形式值写入日期和时间：

>>> demo = self.search([('login', '=', 'demo')])
>>> demo.login_date
False
>>> demo.login_date = '2019-01-01 09:00:00'
>>> demo.login_date
datetime.datetime(2019, 1, 1, 9, 0)

创建和删除记录

write()方法用于向已有记录写入日期，但我们还需要创建和删除记录。这通过create()和unlink()模型方法实现。create()接收所需创建记录字段和值组成的字典，语法与 write()一致。没错，默认值会被自动应用，如下所示：

>>> Partner = self.env['res.partner']
>>> new = Partner.create({'name': 'ACME', 'is_company': True})
>>> print(new)
res.partner(64,)
>>> print(new.active) # active标记默认为 True
True

unlink()方法会删除记录集中的记录，如下所示：

>>> rec = Partner.search([('name', '=', 'ACME')])
>>> rec.unlink()
2019-01-13 06:32:48,601 2613 INFO dev13 odoo.models.unlink: User #1 deleted mail.message records with IDs: [28]
2019-01-13 06:32:48,651 2613 INFO dev13 odoo.models.unlink: User #1 deleted ir.attachment records with IDs: [416, 415, 414]
2019-01-13 06:32:48,655 2613 INFO dev13 odoo.models.unlink: User #1 deleted res.partner records with IDs: [64]
2019-01-13 06:32:48,666 2613 INFO dev13 odoo.models.unlink: User #1 deleted mail.followers records with IDs: [7]
True

以上我们看到日志中几条其它记录被删除的消息，这些是所删除 partner 关联字段的串联删除。

还有copy()模型方法可用于复制已有记录，它接收一个可选参数来在新记录中修改值，如复制demo 用户创建一个新用户：

>>> demo = self.env.ref('base.user_demo')
>>> new = demo.copy({'name': 'Daniel', 'login': 'daniel', 'email': ''})

带有copy=False属性的字段不会被自动拷贝。to-many关联字段带有该标记时默认被禁用，因此也不可拷贝。

重构记录集

记录集还支持一些其它运算。我们可查看一条记录是否在记录集中。如果x是一个单例，并且my_recordset是一个包含多条记录的记录集，可使用如下代码：

• x in my_recordset
• x not in my_recordset

还能使用如下运算：

• recordset.ids 返回记录集元素的ID列表
• recordset.ensure_one()检查是否为单条记录（单例）；若不是，则抛出ValueError异常
• recordset.filtered(func)返回一个过滤了的记录集，func可以是一个函数或一个点号分隔的表达式来表示字段路径，可参见下面的示例。
• recordset.mapped(func)返回一个映射值列表。除函数外，还可使用文本字符串作为映射的字段名。
• recordset.sorted(func)返回一个排好序的记录值。除函数外，文本字符串可用作排序的字段名。reverse=True是其可选参数。

以下是这些函数的使用示例：

>>> rs0 = self.env['res.partner'].search([])
>>> len(rs0)
48
>>> starts_A = lambda r: r.name.startswith('A')
>>> rs1 = rs0.filtered(starts_A)
>>> print(rs1)
res.partner(63, 59, 14, 35)
>>> rs1.sorted(key=lambda r: r.id, reverse=True)
res.partner(63, 59, 35, 14)
>>> rs2 = rs1.filtered('is_company')
>>> print(rs2)
res.partner(14,)
>>> rs2.mapped('name')
['Azure Interior']
>>> rs2.mapped(lambda r: (r.id, r.name))
[(14, 'Azure Interior')]

我们势必会对这些关联字段中的元素进行添加、删除或替换的操作，那么就带来了一个问题：如何操作这些记录集呢？

记录集是不可变的，也就是说不能直接修改其值。那么修改记录集就意味着在原有的基础上创建一个新的记录集。一种方式是使用所支持的集合运算：

• rs1 | rs2是一个集合的并运算，会生成一个包含两个记录集所有元素的记录集
• rs1 + rs2是集合加法运算，会将两个记录集拼接为一个记录集，这可能会带来集合中有重复记录
• rs1 & rs2是集合的交集运算，会生成一个仅在两个记录集中同时出现元素组成的数据集
• rs1 – rs2是集合的差集运算，会生成在rs1中有但rs2中没有的元素组成的数据集

还可以使用分片标记，例如：

• rs[0]和rs[-1]分别返回第一个和最后一个元素
• rs[1:]返回除第一元素外的记录集拷贝。其结果和rs – rs[0]相同，但保留了排序 >ℹ️Odoo 10中的修改 >从Odoo 10开始，记录集操作保留了排序。此前的 Odoo 版本中，记录集操作不一定会保留排序，虽然加运算和切片已知是保留排序的。

我们可以用如下运算通过删除或添加元素来修改记录集：

• self.author_ids |= author1：如果不存在author1，它会将author1加入记录集
• self.author_ids -= author1：如果author1存在于记录集中，会进行删除
• self.author_ids = self.author_ids[:-1]删除最后一条记录

关联字段包含记录集值。many-to-one 可包含单例记录集，to-many字段包含任意数量记录的记录集。

使用底层 SQL 和数据库事务

数据库引入运算在一个数据库事务上下文中执行。通常我们无需担心这点，因为服务器在运行模型方法时会进行处理。但有些情况下，可能需要对事务进行更精细控制。这可通过数据库游标self.env.cr来实现，如下所示：

• self.env.cr.commit()执行事务缓冲的写运算
• self.env.cr.rollback()取消上次 commit之后的写运算，如果尚未 commit，则回滚所有操作

小贴士：在shell会话中，直到执行self.env.cr.commit()时数据操作才会在数据库中生效

通过游标execute() 方法，我们可以直接在数据库中运行 SQL 语句。它接收一个要运行的SQL 语句，以及第二个可选参数：一个用作 SQL 参数值的元组或列表。这些值会用在%s占位符之处。

ℹ️注意： 在cr.execute() 中我们不应直接编写拼接参数的SQL查询。众所周知这样做会带来SQL注入攻击的安全风险。保持使用%s占位符并通过第二个参数来传值。 如果使用SELECT查询，会获取到记录。fetchall() 函数以元组列表的形式获取所有行，dictfetchall()则以字典列表的形式获取，示例如下：

>>> self.env.cr.execute("SELECT id, login FROM res_users WHERE login=%s OR id=%s", ('demo',1))
>>> self.env.cr.fetchall()
[(1, '__system__'), (6, 'demo')]
>>> self.env.cr.execute("SELECT id, login FROM res_users WHERE login=%s OR id=%s", ('demo',1))
>>> self.env.cr.dictfetchall()
[{'id': 1, 'login': '__system__'}, {'id': 6, 'login': 'demo'}]

还可以使用数据操纵语言(DML) 来运行指令，如UPDATE和INSERT。因为服务器保留数据缓存，这可能导致与数据库中实际数据的不一致。出于这个原因，在使用原生DML后，应使用self.env.cache.invalidate()清除缓存。

ℹ️注意： 直接在数据库中执行SQL语句可能会导致数据不一致，请仅在确定时进行该操作。

总结

在本文中，我们学习了如何操作模型数据以及执行 CRUD 运算：创建、读取、更新和删除数据。这是实现我们的业务逻辑和自动化的基石。

对于ORM API的测试，我们使用了Odoo交互式 shell 命令行。我们通过self.env环境运行了命令，该环境可访问模型注册表并提供命令运行相关信息的上下文，如当前语言 lang 和时区 tz。

记录集使用search(<domain>)或browse([<ids>])ORM 方法创建。之后可对其进行遍历访问每个单例(一条独立的记录)。我们还可以使用对象样式的点号标记在单例中获取和设置记录值。

除直接为单例分配值外，我们还可以使用write(<dict>)来通过单条命令更新记录集中的所有元素。create(), copy()和unlink()命令用于创建、拷贝和删除记录。

记录集可被检查和操作，检查运算符包含in和not in。重构运算符包含并集的|，交集的&以及切片:。可用的转换包含提取 ID 列表的.ids、.mapped(<field>)、.filtered(<func>) 或.sorted(<func>)。

最后，通过self.env.cr中暴露的游标对象可控制底层 SQL 运行和事务控制。

在下一篇文章中，我们将为模型添加业务逻辑层，实现通过ORM API来自动化操作的模型方法。

☞☞☞第八章 Odoo 13开发之业务逻辑 – 业务流程的支持