九、Django之ORM
一、ORM概述
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。
到目前为止，当我们的程序涉及到数据库相关操作时，一般操作流程如下：
- 创建数据库，设计表结构和字段；
- 使用 MySQLdb 来连接数据库，并编写数据访问层代码，使用原生SQL语句进行访问数据；
- 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作，获取结果；
ORM是什么？Object Relational Mapping(关系对象映射)
1、类名------>数据库中的表名
2、类属性--------->数据库的字段
3、类实例--------->数据库表里的一条记录
4、obj.id obj.name------>获取类实例对象的属性
Django ORM的优势：
1、Django的orm操作本质是根据对接的数据库引擎，翻译成对应的sql语句， 避免新手写sql语句带来的性能问题，同时ORM使我们的通用数据库交互变得简单易行，而且完全不用考虑复杂的SQL语句。
2、所有使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle、sqlite....等数据库，如果数据库需要迁移，只需要更换Django的数据库引擎即可；
二、ORM实现
为了更好的理解，我们来做一个基本的 地名（比如某个门牌号码）/餐馆/服务员 数据库结构，这个也是受Django官网的启发而自己定义的，可能不是非常恰当，但是可以帮助理解。
1、梳理关系和建模
场景如下：
在某条街上Place，有一家餐馆Restaurant,在这家餐馆里面有很多服务员Waiter，每个服务员在这条街上可能有多个住处Place，同时，这个Place可能住着多个服务员Waiter。
所以，这其中的关系可以梳理如下：
Place---->Restaurant(一对一）：一条街上对应一家餐馆名
Restaurant---->Waiter(一对多）：一个餐馆里面有多名服务员
Place---->Waiter（多对多）：一个地方可能住着好几个服务员，而一个服务员可能在这条街上有好几个住所
2、定义表和确定字段
一个place有地名和地址
一个餐馆有唯一的地址和经营的餐饮项目
一个服务员有自己的姓名、住所、工作的餐馆
from django.db import models
class Place(models.Model):
name = models.CharField(max_length=50)
address = models.CharField(max_length=80)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return "%s the place" % self.name
class Restaurant(models.Model):
place = models.OneToOneField(
Place,
on_delete=models.CASCADE,
primary_key=True,
)
serves_hot_dogs = models.BooleanField(default=False)
serves_pizza = models.BooleanField(default=False)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return "%s the restaurant" % self.place.name
class Waiter(models.Model):
restaurant = models.ForeignKey(Restaurant, on_delete=models.CASCADE)
places = models.ManyToManyField(Place)
name = models.CharField(max_length=50)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return "%s the waiter at %s" % (self.name, self.restaurant)
3、setttings和同步数据库
a、在settings里的INSTALLED_APPS中加入'app'
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'blog',
]
b、同步数据库。
1、数据同步的准备工作
python manager makemigrations
2、数据同步
python manager migrate
3、数据表结构
三、ORM的关系
关系数据库的威力体现在表之间的相互关联。 Django 提供了三种最常见的数据库关系：多对一(many-to-one)，多对多(many-to-many)，一对一(one-to-one)。其中多对一和多对多更为常见。
1、多对一(many-to-one)
Django 使用 django.db.models.ForeignKey 定义多对一关系。 和使用其它Field类型一样：在模型当中把它做为一个类属性包含进来。
ForeignKey 需要一个位置参数：与该模型关联的类。记住：哪个是多，就在哪个里面写Foreiginkey。
比如，一个餐馆有多个服务员，但是一个服务员只能在一家餐馆工作，当然这里不考虑兼职的情况了。
2、一对一（one-to-one）
OneToOneField用来定义一对一关系。 和使用其它Field类型一样：在模型当中把它做为一个类属性包含进来。
当某个对象想扩展自另一个对象时，最常用的方式就是在这个对象的主键上添加一对一关系。
OneToOneField要一个位置参数：与模型关联的类。
例如，如果你正在建立一个“places”的数据库，那么你将建立一个非常标准的地址、电话号码等 在数据库中。 接下来，如果你想在place数据库的基础上建立一个restaurant数据库，而不想将已有的字段复制到Restaurant模型，那你可以在 Restaurant 添加一个OneToOneField 字段，这个字段指向Place（因为Restaurant 本身就是一个Place；事实上，在处理这个问题的时候，你应该使用一个典型的 inheritance，它隐含一个一对一关系)。
与ForeignKey一样，可以定义递归关系，并可以引用尚未定义的模型。
3、多对多（many-to-many）
ManyToManyField 用来定义多对多关系， 和使用其它Field类型一样：在模型当中把它做为一个类属性包含进来。
ManyToManyField 需要一个位置参数：和该模型关联的类。
例如，一个Pizza可以有多种Topping 即一种Topping 也可以位于多个Pizza上，而且每个Pizza有多个topping
4、实例
a、我们进行对象的建立，首先进入python 的shell环境，然后导入对应的对象。建立2个place、2个restaurant、4个waiter
place1===>restaurant1（111街上有一间餐馆，名为：restaurant1）
waiter1和waiter2==>restaurant1（waiter1和waiter2工作在restaurant1）
waiter1==>hourse1和hourse2:（waiter1有hourse1和hourse2两个住所）
waiter2==>hourse2（waiter2只有hourse2一个住所）
place2===>restaurant2（222街上有一间餐馆，名为：restaurant2）
waiter3和waiter4===>restaurant2（waiter3和waiter4工作在restaurant2）
waiter3和waiter4==>hourse3（waiter3和waiter4同居在hourse3）
(venv) D:\xuequn\venv\Scripts\firstapp>python manage.py shell
Python 2.7.15 (v2.7.15:ca079a3ea3, Apr 30 2018, 16:30:26) [MSC v.1500 64 bit (AM
D64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
(InteractiveConsole)
>>> from blog import models
>>> from models import Place
Traceback (most recent call last):
File "<console>", line 1, in <module>
ImportError: No module named models
>>> from blog import models
>>> from blog.models import Place
>>> from blog.models import Restaurant
>>> from blog.models import Waiter
>>> place1=Place(name='place1',address='111-place1-west-road')
>>> place1.save()
>>> place2=Place(name='place2',address='222-place2-west-road')
>>> place2.save()
>>> res1=Restaurant(place=place1,serves_hot_dogs=True,serves_pizza=True)
>>> res1.save()
>>> res2=Restaurant(place=place2,serves_hot_dogs=True,serves_pizza=False)
>>> res2.save()
>>> w1=Waiter(name='waiter1',restaurant=res1)
>>> w1.save()
>>> w2=Waiter(name='waiter2',restaurant=res1)
>>>
>>> w2.save()
>>> w3=Waiter(name='waiter3',restaurant=res2)
>>> w3.save()
>>> w4=Waiter(name='waiter4',restaurant=res2)
>>> w4.save()
>>> hourse1=Place(name='hourse1',address='hourse1-east-road')
>>> hourse1.save()
>>> hourse2=Place(name='hourse2',address='hourse2-east-road')
>>> hourse2.save()
>>> hourse3=Place(name='hourse3',address='hourse3-east-road')
>>> hourse3.save()
>>> w1.places.add(hourse1)
>>> w1.save()
>>> w1.places.add(hourse2)
>>> w1.save()
>>> w2.places.add(hourse2)
>>> w2.save()
>>> w3.places.add(hourse3)
>>> w3.save()
>>> w4.places.add(hourse3)
>>> w4.save()
>>>
注意：
1、一对一使用场景：当某个对象想扩展自另一个对象时，最常用的方式就是在这个对象的主键上添加一对一关系。这里的餐馆扩展了街道，餐馆除了有街道的地址属性以外，还有餐馆名称和经营项目等。
2、表A是表B的属性时，表A必须先save，表B才能使用表A，不然会报错：ValueError: save() prohibited to prevent data loss due to unsaved related object......
下面在此基础上进行增、删、改、查操作。
四、ORM的操作
1、增
在学习增操作前，我们先了解一下模型中常用的字段。
#################################################################常用字段
<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> 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
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:
参数 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.
<15> 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.
<16> 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
<17> IPAddressField
一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30").
<18>CommaSeparatedIntegerField
用于存放逗号分隔的整数值. 类似 CharField, 必须要有maxlength参数.
#######################################################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)
-------------------------------------增操作(create方式，无需显示save) ------------------------------
>>> from blog.models import *
>>> Place.objects.create(name='place3',address='333-place3-west-road')
<Place: place3 the place>
>>> Place.objects.create(**{'name':'place4','address':'444-place4-west-road'})
<Place: place4 the place>
-------------------------------------增操作(显示save方式） ------------------------------
>>> place1=Place(name='place1',address='111-place1-west-road')
>>> place1.save()
>>> place2=Place(name='place2',address='222-place2-west-road')
>>> place2.save()
2、删
-------------------------------------删操作（delete方法） ------------------------------
>>> p3=Place.objects.filter(name='place3')
>>> p3
<QuerySet [<Place: place3 the place>]>
>>> p3=Place.objects.filter(name='place3').delete()
------------------------------删操作（ remove()和clear()方法） --------------
book = models.Book.objects.filter(id=1)
book.author.clear() #清空与book中id=1 关联的所有数据
book.author.remove(2) #可以为id
book.author.remove(*[1,2,3,4]) #可以为列表,前面加*
#反向
author = models.Author.objects.filter(id=1)
author.book_set.clear() #清空与boy中id=1 关联的所有数据
3、改
----------------------------------------改（直接修改属性后save） ----------------------------------------
>>> h3=Place.objects.get(id=9)
>>> h3
<Place: hourse3 the place>
>>> h3.address='hourse3-west-road'
>>> h3.save()
>>>
这种方法需要知道被修改内容的ID号。
----------------------------------------改（级联update方法） ----------------------------------------
>>> Place.objects.filter(id=9).update(address='new_place')
1
>>> h3=Place.objects.get(id=9)
>>> h3.address
u'new_place'
>>>
第二种方式修改不能用get的原因是：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)。
在“插入和更新数据”小节中，我们有提到模型的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。
一、update方法直接设置对应的属性
#---------------- 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) 二、save方法会把所有属性都重新设定一遍 #--------------- 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()
1、先查出所有数据 # 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; 2、把所有字段都更新一次 # 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',
},
}
}
LOGGING
注意：如果是多对多的改：
obj=Book.objects.filter(id=1)[0]
author=Author.objects.filter(id__gt=2)
obj.author.clear()
obj.author.add(*author)
4、查
---------------------------------------查（filter，value等) -------------------------------------
# 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。
扩展：
#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'])
五、惰性机制
所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。其实就是迭代器。
1、QuerySet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])
2、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。
六、多种查询
1、对象查询，单表条件查询，多表条件关联查询
#--------------------对象形式的查找--------------------------
# 正向查找
ret1=models.Book.objects.first()
print(ret1.title)
print(ret1.price)
print(ret1.publisher)
print(ret1.publisher.name) #因为一对多的关系所以ret1.publisher是一个对象,而不是一个queryset集合
# 反向查找
ret2=models.Publish.objects.last()
print(ret2.name)
print(ret2.city)
#如何拿到与它绑定的Book对象呢?
print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一个queryset集合
#---------------了不起的双下划线(__)之单表条件查询----------------
# models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值
#
# models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 获取id等于11、22、33的数据
# models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # not in
#
# models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
# models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
#
# models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and
#
# startswith，istartswith, endswith, iendswith,
#----------------了不起的双下划线(__)之多表条件关联查询---------------
# 正向查找(条件)
# ret3=models.Book.objects.filter(title='Python').values('id')
# print(ret3)#[{'id': 1}]
#正向查找(条件)之一对多
ret4=models.Book.objects.filter(title='Python').values('publisher__city')
print(ret4) #[{'publisher__city': '北京'}]
#正向查找(条件)之多对多
ret5=models.Book.objects.filter(title='Python').values('author__name')
print(ret5)
ret6=models.Book.objects.filter(author__name="alex").values('title')
print(ret6)
#注意
#正向查找的publisher__city或者author__name中的publisher,author是book表中绑定的字段
#一对多和多对多在这里用法没区别
# 反向查找(条件)
#反向查找之一对多:
ret8=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('name')
print(ret8)#[{'name': '人大出版社'}] 注意,book__title中的book就是Publisher的关联表名
ret9=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('book__authors')
print(ret9)#[{'book__authors': 1}, {'book__authors': 2}]
#反向查找之多对多:
ret10=models.Author.objects.filter(book__title='Python').values('name')
print(ret10)#[{'name': 'alex'}, {'name': 'alvin'}]
#注意
#正向查找的book__title中的book是表名Book
#一对多和多对多在这里用法没区别
注意：条件查询即与对象查询对应，是指在filter，values等方法中的通过__来明确查询条件
2、聚合查询和分组查询
<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。（对QuerySet整体进行计算，得到聚合函数的值的字典）
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')}
<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。（对查询结果按条件分组后的集合进行计算，返回每个分组的字典集合）
>>> Place.objects.filter(name='place1').aggregate(Sum('id'))
(0.001) SELECT SUM("blog_place"."id") AS "id__sum" FROM "blog_place" WHERE "blog
_place"."name" = 'place1'; args=('place1',)
{'id__sum': 5}
>>>
查询每个地址的id总和，这里就涉及到分组了（当然，这里不是很合理，一般是某个name对应多个id值时，才使用相加），分组条件是name
>>> Place.objects.values("name").annotate(Sum('id'));
(0.001) SELECT "blog_place"."name", SUM("blog_place"."id") AS "id__sum" FROM "bl
og_place" GROUP BY "blog_place"."name" LIMIT 21; args=()
<QuerySet [{'name': u'hourse1', 'id__sum': 7}, {'name': u'hourse2', 'id__sum': 8
}, {'name': u'hourse3', 'id__sum': 9}, {'name': u'place1', 'id__sum': 5}, {'name
': u'place2', 'id__sum': 6}]>
>>>
查询每个place，最小的id
>>> Place.objects.values('name').annotate(Min('id'));
(0.001) SELECT "blog_place"."name", MIN("blog_place"."id") AS "id__min" FROM "bl
og_place" GROUP BY "blog_place"."name" LIMIT 21; args=()
<QuerySet [{'id__min': 7, 'name': u'hourse1'}, {'id__min': 8, 'name': u'hourse2'
}, {'id__min': 9, 'name': u'hourse3'}, {'id__min': 5, 'name': u'place1'}, {'id__
min': 6, 'name': u'place2'}]>
>>>
注意：这里是因为settings里面设置了Logging选项，所以你会看到每次查询的raw SQL。
3、F查询和Q查询
仅仅靠单一的关键字参数查询已经很难满足查询要求。此时Django为我们提供了F和Q查询。
# F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作（每本书的价格提高20元）
# from django.db.models import F
# models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1)
# Q 构建搜索条件（与、或、非、条件，非常灵活！！！）
from django.db.models import Q
#1 Q对象(django.db.models.Q)可以对关键字参数进行封装，从而更好地应用多个查询
q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith='P')).all()
print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>]
# 2、可以组合使用&,|操作符，当一个操作符是用于两个Q的对象,它产生一个新的Q对象。
Q(title__startswith='P') | Q(title__startswith='J')
# 3、Q对象可以用~操作符放在前面表示否定，也可允许否定与不否定形式的组合
Q(title__startswith='P') | ~Q(pub_date__year=2005)
# 4、应用范围：
# Each lookup function that takes keyword-arguments (e.g. filter(),
# exclude(), get()) can also be passed one or more Q objects as
# positional (not-named) arguments. If you provide multiple Q object
# arguments to a lookup function, the arguments will be “AND”ed
# together. For example:
Book.objects.get(
Q(title__startswith='P'),
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
)
#sql:
# SELECT * from polls WHERE question LIKE 'P%'
# AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
# import datetime
# e=datetime.date(2005,5,6) #2005-05-06
# 5、Q对象可以与关键字参数查询一起使用，不过一定要把Q对象放在关键字参数查询的前面。
# 正确：
Book.objects.get(
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
title__startswith='P')
# 错误：和函数一样，关键字参数必须放后面！！
Book.objects.get(
question__startswith='P',
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))
七、raw sql
django中models的操作,也是调用了ORM框架来实现的,pymysql 或者mysqldb,所以我们也可以使用原生的SQL语句来操作数据库!
