Django 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。

优点： 1 ORM使得我们的通用数据库交互变得简单易行，而且完全不用考虑该死的SQL语句。快速开发，由此而来。

          2 可以避免一些新手程序猿写sql语句带来的性能问题。

新手可能会用select ＊ from  auth_user,这样会因为多了一个匹配动作而影响效率的。

缺点：1  性能有所牺牲，不过现在的各种ORM框架都在尝试各种方法，比如缓存，延迟加载登来减轻这个问题。效果很显著。

          2  对于个别复杂查询，ORM仍然力不从心，为了解决这个问题，ORM一般也支持写raw sql。

          3  通过QuerySet的query属性查询对应操作的sql语句

1 2	author_obj=models.Author.objects.filter(id=2) print(author_obj.query)

下面要开始学习Django ORM语法了，为了更好的理解，我们来做一个基本的 书籍/作者/出版商 数据库结构。 我们这样做是因为 这是一个众所周知的例子，很多SQL有关的书籍也常用这个举例。

表(模型)的创建：

实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系

作者模型：一个作者有姓名。

作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含性别，email地址和出生日期，作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one－to－one）（类似于每个人和他的身份证之间的关系），在大多数情况下我们没有必要将他们拆分成两张表，这里只是引出一对一的概念。

出版商模型：出版商有名称，地址，所在城市，省，国家和网站。

书籍模型：书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系（many－to－many），一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系（one－to－many），也被称作外键。

from django.db import models<br>
class Publisher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名称")
    address = models.CharField("地址", max_length=50)
    city = models.CharField('城市',max_length=60)
    state_province = models.CharField(max_length=30)
    country = models.CharField(max_length=50)
    website = models.URLField()
 
    class Meta:
        verbose_name = '出版商'
        verbose_name_plural = verbose_name
 
    def __str__(self):
        return self.name
 
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    def __str__(self):
        return self.name
 
class AuthorDetail(models.Model):
    sex = models.BooleanField(max_length=1, choices=((0, '男'),(1, '女'),))
    email = models.EmailField()
    address = models.CharField(max_length=50)
    birthday = models.DateField()
    author = models.OneToOneField(Author)
 
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    authors = models.ManyToManyField(Author)
    publisher = models.ForeignKey(Publisher)
    publication_date = models.DateField()
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=10)
    def __str__(self):
        return self.title

注意1：记得在settings里的INSTALLED_APPS中加入'app01',然后再同步数据库。

注意2: models.ForeignKey("Publish") & models.ForeignKey(Publish)

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.

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)

表的操作(增删改查)：

-------------------------------------增(create  ,  save) -------------------------------

from app01.models import *

    #create方式一:   Author.objects.create(name='Alvin')

    #create方式二:   Author.objects.create(**{"name":"alex"})

    #save方式一:     author=Author(name="alvin")
                    author.save()

    #save方式二:     author=Author()
                    author.name="alvin"
                    author.save()

重点来了－－－－－－－>那么如何创建存在一对多或多对多关系的一本书的信息呢？(如何处理外键关系的字段如一对多的publisher和多对多的authors)

#一对多(ForeignKey):

    #方式一: 由于绑定一对多的字段,比如publish,存到数据库中的字段名叫publish_id,所以我们可以直接给这个
    #       字段设定对应值:
           Book.objects.create(title='php',
                               publisher_id=2,   #这里的2是指为该book对象绑定了Publisher表中id=2的行对象
                               publication_date='2017-7-7',
                               price=99)


    #方式二:
    #       <1> 先获取要绑定的Publisher对象:
        pub_obj=Publisher(name='河大出版社',address='保定',city='保定',
                state_province='河北',country='China',website='http://www.hbu.com')
    OR  pub_obj=Publisher.objects.get(id=1)

    #       <2>将 publisher_id=2 改为  publisher=pub_obj

#多对多(ManyToManyField()):

    author1=Author.objects.get(id=1)
    author2=Author.objects.filter(name='alvin')[0]
    book=Book.objects.get(id=1)
    book.authors.add(author1,author2)
    #等同于:
    book.authors.add(*[author1,author2])
    book.authors.remove(*[author1,author2])
    #-------------------
    book=models.Book.objects.filter(id__gt=1)
    authors=models.Author.objects.filter(id=1)[0]
    authors.book_set.add(*book)
    authors.book_set.remove(*book)
    #-------------------
    book.authors.add(1)
    book.authors.remove(1)
    authors.book_set.add(1)
    authors.book_set.remove(1)

#注意: 如果第三张表是通过models.ManyToManyField()自动创建的,那么绑定关系只有上面一种方式
#     如果第三张表是自己创建的:
     class Book2Author(models.Model):
            author=models.ForeignKey("Author")
            Book=  models.ForeignKey("Book")
#     那么就还有一种方式:
            author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[0]
            book_obj  =models.Book.objects.filter(id=3)[0]

            s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2)
            s.save()
            s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1)
            s.save()

-----------------------------------------删（delete） ---------------------------------------------

>>> Book.objects.filter(id=1).delete()
(3, {'app01.Book_authors': 2, 'app01.Book': 1})

我们表面上删除了一条信息，实际却删除了三条，因为我们删除的这本书在Book_authors表中有两条相关信息，这种删除方式就是django默认的级联删除。

如果是多对多的关系： remove()和clear()方法： 

#正向
book = models.Book.objects.filter(id=1)

#删除第三张表中和女孩1关联的所有关联信息
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

-----------------------------------------改（update和save） ----------------------------------------

实例：

注意：

<1> 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)。

<2>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。

 

#---------------- 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',
        },
    }
}

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)

---------------------------------------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'])  

--------->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。

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])

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。

---------->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。

---------->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。

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。

       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

--------->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

    # from django.db.models import F
    # models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1)


# Q 构建搜索条件
    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：
    Book.objects.get(
        question__startswith='P',
        Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))

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!