Django框架中的model(操作数据库)
什么是ORM
ORM,即Object-Relational Mapping(对象关系映射),它的作用是在关系型数据库和业务实体对象之间作一个映射,这样,我们在具体的操作业务对象的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只需简单的操作对象的属性和方法。
ORM的优缺点是什么
优点:摆脱复杂的SQL操作,适应快速开发;让数据结构变得简洁;数据库迁移成本更低(如从mysql->oracle)
缺点:性能较差、不适用于大型应用;复杂的SQL操作还需通过SQL语句实现。
ORM跟数据库的对应关系
表名 <-------> 类名 字段 <-------> 属性 表记录 <------->类实例对象
既然是在操作数据库,那么无非就是创建表,对表中记录的增删改查。我们学习的就是用django中的ORM怎么去操作数据库。
创建表
from django.db import models class Book(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) publish_date=models.DateField() # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方 publish=models.ForeignKey("Publish") # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个,自动创建第三张表 author=models.ManyToManyField("Author") class Author(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) age=models.IntegerField() phone=models.IntegerField() addr=models.EmailField() class Publish(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) addr=models.CharField(max_length=32)
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LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
运行命令
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
注意事项:
1、 表的名称myapp_modelName
,是根据 模型中的元数据自动生成的,也可以覆写为别的名称
2、id
字段是自动添加的
3、对于外键字段,Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
4、这个例子中的CREATE TABLE
SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式,要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
5、定义好模型之后,你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置,在其中添加models.py
所在应用的名称。
6、外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL),你可以赋给它空值 None 。
表记录的操作
添加:
普通字段:直接类实例化对象然后用.save保存或者用.create()返回值是添加记录的对象。
外键字段:先找到外键关联的那个字段对象,然后直接赋值给他的属性。
多对多字段:用.add方法 添加 .remove()移除 .clear() 清除所有
查询:
查询相关API
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< 1 > all (): 查询所有结果 < 2 > filter ( * * kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 < 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。 < 5 > exclude( * * kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象 < 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 < 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 < 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 < 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 |
注意:一定区分object与querySet的区别 !!!
双下划线之单表查询
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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 |
基于对象的跨表查询
一对多查询(Publish 与 Book)
正向查询(按字段:publish):
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# 查询nid=1的书籍的出版社所在的城市<br> book_obj = Book.objects.get(nid = 1 )<br> print (book_obj.publish.city) # book_obj.publish 是nid=1的书籍对象关联的出版社对象 |
反向查询(按表名:book_set):
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# 查询 人民出版社出版过的所有书籍 publish = Publish.objects.get(name = "人民出版社" ) book_list = publish.book_set. all () # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合 for book_obj in book_list: print (book_obj.title) |
多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段:authors):
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# 呐喊所有作者的名字以及手机号 book_obj = Book.objects. filter (title = "呐喊" ).first() authors = book_obj.authors. all () for author_obj in authors: print (author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone) |
反向查询(按表名:book_set):
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# 查询鲁迅出过的所有书籍的名字 author_obj = Author.objects.get(name = "鲁迅" ) book_list = author_obj.book_set. all () #与鲁迅作者相关的所有书籍 for book_obj in book_list: print (book_obj.title) |
注意:
你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如,如果 Article model 中做一下更改: publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList'),那么接下来就会如我们看到这般:
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# 查询 人民出版社出版过的所有书籍 publish = Publish.objects.get(name = "人民出版社" ) book_list = publish.bookList. all () # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合 |
基于双下划线的跨表查询
Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询,就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的 model 为止。
练习1: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多) # 正向查询 按字段:publish queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__price") # 练习2: 查询鲁迅出过的所有书籍的名字(多对多) # 正向查询 按字段:authors: queryResult=Book.objects .filter(authors__name="鲁迅") .values_list("title") # 反向查询 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="鲁迅") .values_list("book__title","book__price") # 练习3: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名 # 正向查询 queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","authors__name") # 反向查询 queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 练习4: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称 queryResult=Book.objects .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name")
聚合查询与分组查询
用聚合函数之前先导入它:from
django.db.models
import
Avg,Count,Sum,Max,Min
聚合:aggregate(*args, **kwargs)
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# 计算所有图书的平均价格 >>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects. all ().aggregate(Avg( 'price' )) { 'price__avg' : 34.35 } |
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。
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>>> Book.objects.aggregate(average_price = Avg( 'price' )) { 'average_price' : 34.35 } |
如果你希望生成不止一个聚合,你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以,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:
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>>> from django.db.models import Avg, Max , Min >>> Book.objects.aggregate(Avg( 'price' ), Max ( 'price' ), Min ( 'price' )) { 'price__avg' : 34.35 , 'price__max' : Decimal( '81.20' ), 'price__min' : Decimal( '12.99' )} |
分组:annotate()
(1) 练习:统计每一本书的作者个数
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bookList = Book.objects.annotate(authorsNum = Count( 'authors' )) for book_obj in bookList: print (book_obj.title,book_obj.authorsNum) |
练习:统计每一个出版社的最便宜的书
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publishList = Publish.objects.annotate(MinPrice = Min ( "book__price" )) for publish_obj in publishList: print (publish_obj.name,publish_obj.MinPrice) |
annotate的返回值是querySet,如果不想遍历对象,可以用上valuelist:
queryResult= Publish.objects .annotate(MinPrice=Min("book__price")) .values_list("name","MinPrice") print(queryResult)
方式2:
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queryResult = Book.objects.values( "publish__name" ).annotate(MinPrice = Min ( 'price' )) |
注意:values内的字段即group by的字段
(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数:
queryResult=Book.objects .filter(title__startswith="Py") .annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 统计不止一个作者的图书:
queryResult=Book.objects .annotate(num_authors=Count('authors')) .filter(num_authors__gt=1)
(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
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Book.objects.annotate(num_authors = Count( 'authors' )).order_by( 'num_authors' ) |
(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group by queryResult=Author.objects
.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
.values_list("name","SumPrice") print(queryResult) #按authors__name group by queryResult2=Book.objects.values("authors__name")
.annotate(SumPrice=Sum("price"))
.values_list("authors__name","SumPrice") print(queryResult2)
F查询与Q查询
F查询
在上面所有的例子中,我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较,那该怎么做呢?
Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段,来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。
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# 查询评论数大于收藏数的书籍 from django.db.models import F Book.objects. filter (commnetNum__lt = F( 'keepNum' )) |
Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。
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# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍 Book.objects. filter (commnetNum__lt = F( 'keepNum' ) * 2 ) |
修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元:
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Book.objects. all ().update(price = F( "price" ) + 30 ) |
Q查询
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询(例如OR 语句),你可以使用Q 对象。
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from django.db.models import Q Q(title__startswith = 'Py' ) |
Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时,它产生一个新的Q 对象。
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bookList = Book.objects. filter (Q(authors__name = "鲁迅" )|Q(authors__name = "冰心" )) |
等同于下面的SQL WHERE 子句:
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WHERE name = "鲁迅" OR name = "冰心" |
你可以组合& 和| 操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时,Q 对象可以使用~ 操作符取反,这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询:
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bookList = Book.objects. filter (Q(authors__name = "鲁迅" ) & ~Q(publishDate__year = 2017 )).values_list( "title" ) |
查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数(关键字参数或Q 对象)都将"AND”在一起。但是,如果出现Q 对象,它必须位于所有关键字参数的前面。例如:
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python" )
修改记录
方式一:
直接获取要修改的对象,然后对象 .属性 直接重新赋值,最后对象 . save 保存一下就可以了;
方式二:
获取要修改对象的query set ,用filter然后 .update()。(注意update是QuerySet对象的方法)
删除记录
删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。
你也可以一次性删除多个对象。每个 QuerySet 都有一个 delete() 方法,它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。
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。
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:
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Entry.objects. all ().delete() |