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Django之ORM查询操作详解

浏览目录

一般操作
ForeignKey操作
ManyToManyField
聚合查询
分组查询
F查询和Q查询
事务
Django终端打印SQL语句
在Python脚本中调用Django环境
其他操作

一、一般操作

必知必会

<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。
<4> exclude(**kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
<5> 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
<6> 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
<7> order_by(*field):      对查询结果排序
<8> reverse():             对查询结果反向排序，请注意reverse()通常只能在具有已定义顺序的QuerySet上调用(在model类的Meta中指定ordering或调用order_by()方法)。
<9> distinct():            从返回结果中剔除重复纪录(如果你查询跨越多个表，可能在计算QuerySet时得到重复的结果。此时可以使用distinct()，注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重。)
<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　　

<13>get_or_create():       直接获取数据 或 创建数据后返回

小总结

1、返回QuerySet对象的方法有:

all()、filter()、exelude()、order_by()、reverse()、distinct()

2、特殊的QuerySet:

values() :返回一个可迭代的字典序列

values_list() 返回一个可迭代的元祖序列

3、返回具体对象的

get()、first()、last()

4、返回布尔值的方法有：

exists()

5、返回数字的方法有：

count()

单表查询之神奇的双下划线

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")  # 获取name字段包含"ven"的
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
  
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3])      # id范围是1到3的，等价于SQL的bettwen and
  
类似的还有：startswith，istartswith, endswith, iendswith　
 
date字段还可以：
models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)

多表查询之神奇的双下划线

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。

二、ForeignKey操作

正向查找

对象查找（跨表）

语法：

对象.关联字段.字段

示例：

book_obj = models.Book.objects.first()  # 第一本书对象
print(book_obj.publisher)  # 得到这本书关联的出版社对象
print(book_obj.publisher.name)  # 得到出版社对象的名称

字段查找（跨表）

语法：

关联字段_字段

示例：

print(models.Book.objects.values_list("publisher__name"))

反向操作　　

对象查找

语法：

obj.表名_set

示例：

publisher_obj = models.Publisher.objects.first()  # 找到第一个出版社对象
books = publisher_obj.book_set.all()  # 找到第一个出版社出版的所有书
titles = books.values_list("title")  # 找到第一个出版社出版的所有书的书名

字段查找　　

语法：

表名_字段

示例：

titles = models.Publisher.objects.values_list("book__title")

三、ManyToManyField

class RelateManager

"关联管理器"是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。

它存在于下面两种情况：

外键关系的反向查询
多对多关联关系

简单来说就是当点后面的对象可能存在多个的时候就可以使用以下的方法。

方法

create()

创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中，返回新创建的对象。

>>> import datetime
>>> models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today())

add()　

把指定的model对象添加到关联对象集中。

添加对象

>>> author_objs = models.Author.objects.filter(id__lt=3)
>>> models.Book.objects.first().authors.add(*author_objs)

添加id

>>> models.Book.objects.first().authors.add(*[1, 2])

set()

更新model对象的关联对象。

>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.set([2, 3])

remove()　　

从关联对象集中移除执行的model对象　

>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.remove(3)

clear()　　

从关联对象集中移除一切对象。　

>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.clear()

注意：

对于ForeignKey对象，clear()和remove()方法仅在null=True时存在。

示例：

ForeignKey字段没设置null=True时，

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey(to=Publisher)

没有clear()和remove()方法：

>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'RelatedManager' object has no attribute 'clear'

当ForeignKey字段设置null=True时，

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey(to=Class, null=True)

此时就有clear()和remove()方法：

>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()

注意：

对于所有类型的关联字段，add()、create()、remove()和clear(),set()都会马上更新数据库。换句话说，在关联的任何一端，都不需要再调用save()方法。　

四、聚合查询

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。

示例：

>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
{'price__avg': 13.233333}

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。

>>> models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 13.233333}

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：

>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))
{'price__avg': 13.233333, 'price__max': Decimal('19.90'), 'price__min': Decimal('9.90')}

五、分组查询

为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值。

示例1：统计每一本书的作者个数

>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
>>> for obj in book_list:
...     print(obj.author_num)
...
2
1
1

示例2：统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

>>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))
>>> for obj in publisher_list:
...     print(obj.min_price)
...    
9.90
19.90

方法二：

>>> models.Book.objects.values("publisher__name").annotate(min_price=Min("price"))
<QuerySet [{'publisher__name': '沙河出版社', 'min_price': Decimal('9.90')}, {'publisher__name': '人民出版社', 'min_price': Decimal('19.90')}]>

示例3：统计不止一个作者的图书

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)
<QuerySet [<Book: 番茄物语>]>

示例4：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序　

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num")
<QuerySet [<Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>, <Book: 番茄物语>]>

示例5：查询各个作者出的书的总价格

>>> models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")
<QuerySet [{'name': '小精灵', 'sum_price': Decimal('9.90')}, {'name': '小仙女', 'sum_price': Decimal('29.80')}, {'name': '小魔女', 'sum_price': Decimal('9.90')}]>

六、F查询和Q查询

F查询

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。

示例1：

查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import F
models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F('keep_num'))

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。

models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F('keep_num')*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

models.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。

示例1：

查询作者名是小仙女或小魔女的

models.Book.objects.filter(Q(authors__name="小仙女")|Q(authors__name="小魔女"))

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。

示例：查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。

>>> models.Book.objects.filter(Q(author__name="小仙女") & ~Q(publish_date__year=2018)).values_list("title")
<QuerySet [('番茄物语',)]>

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：查询出版年份是2017或2018，书名中带物语的所有书。

>>> models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2018) | Q(publish_date__year=2017), title__icontains="物语")
<QuerySet [<Book: 番茄物语>, <Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>]>

七、事务

import os
 
if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()
 
    import datetime
    from app01 import models
 
    try:
        from django.db import transaction
        with transaction.atomic():
            new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="火星出版社")
            models.Book.objects.create(title="橘子物语", publish_date=datetime.date.today(), publisher_id=10)  # 指定一个不存在的出版社id
    except Exception as e:
        print(str(e))

八、Django终端打印SQL语句

在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码：

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

即为你的Django项目配置上一个名为django.db.backends的logger实例即可查看翻译后的SQL语句。　　

九、在Python脚本中调用Django环境

import os
  
if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()
  
    from app01 import models
  
    books = models.Book.objects.all()
    print(books)

十、其他操作

QuerySet方法大全

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# PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET #
##################################################################
 
def all(self)
    # 获取所有的数据对象
 
def filter(self, *args, **kwargs)
    # 条件查询
    # 条件可以是：参数，字典，Q
 
def exclude(self, *args, **kwargs)
    # 条件查询
    # 条件可以是：参数，字典，Q
 
def select_related(self, *fields)
    性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。
 
    总结：
    1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
    2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
 
def prefetch_related(self, *lookups)
    性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。
 
    总结：
    1. 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。
    2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
 
def annotate(self, *args, **kwargs)
    # 用于实现聚合group by查询
 
    from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
 
    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id'))
    # SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id
 
    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1)
    # SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1
 
    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id',distinct=True)).filter(uid__gt=1)
    # SELECT u_id, COUNT( DISTINCT ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1
 
def distinct(self, *field_names)
    # 用于distinct去重
    models.UserInfo.objects.values('nid').distinct()
    # select distinct nid from userinfo
 
    注：只有在PostgreSQL中才能使用distinct进行去重
 
def order_by(self, *field_names)
    # 用于排序
    models.UserInfo.objects.all().order_by('-id','age')
 
def extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
    # 构造额外的查询条件或者映射，如：子查询
 
    Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,))
    Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
    Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])
    Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid'])
 
 def reverse(self):
    # 倒序
    models.UserInfo.objects.all().order_by('-nid').reverse()
    # 注：如果存在order_by，reverse则是倒序，如果多个排序则一一倒序
 
 
 def defer(self, *fields):
    models.UserInfo.objects.defer('username','id')
    或
    models.UserInfo.objects.filter(...).defer('username','id')
    #映射中排除某列数据
 
 def only(self, *fields):
    #仅取某个表中的数据
     models.UserInfo.objects.only('username','id')
     或
     models.UserInfo.objects.filter(...).only('username','id')
 
 def using(self, alias):
     指定使用的数据库，参数为别名（setting中的设置）
 
 
##################################################
# PUBLIC METHODS THAT RETURN A QUERYSET SUBCLASS #
##################################################
 
def raw(self, raw_query, params=None, translations=None, using=None):
    # 执行原生SQL
    models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo')
 
    # 如果SQL是其他表时，必须将名字设置为当前UserInfo对象的主键列名
    models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表')
 
    # 为原生SQL设置参数
    models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,])
 
    # 将获取的到列名转换为指定列名
    name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}
    Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)
 
    # 指定数据库
    models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo', using="default")
 
    ################### 原生SQL ###################
    from django.db import connection, connections
    cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
    cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
    row = cursor.fetchone() # fetchall()/fetchmany(..)
 
 
def values(self, *fields):
    # 获取每行数据为字典格式
 
def values_list(self, *fields, **kwargs):
    # 获取每行数据为元祖
 
def dates(self, field_name, kind, order='ASC'):
    # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容
    # kind只能是："year"（年）, "month"（年-月）, "day"（年-月-日）
    # order只能是："ASC"  "DESC"
    # 并获取转换后的时间
        - year : 年-01-01
        - month: 年-月-01
        - day  : 年-月-日
 
    models.DatePlus.objects.dates('ctime','day','DESC')
 
def datetimes(self, field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None):
    # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容，将时间转换为指定时区时间
    # kind只能是 "year", "month", "day", "hour", "minute", "second"
    # order只能是："ASC"  "DESC"
    # tzinfo时区对象
    models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.UTC)
    models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))
 
    """
    pip3 install pytz
    import pytz
    pytz.all_timezones
    pytz.timezone(‘Asia/Shanghai’)
    """
 
def none(self):
    # 空QuerySet对象
 
 
####################################
# METHODS THAT DO DATABASE QUERIES #
####################################
 
def aggregate(self, *args, **kwargs):
   # 聚合函数，获取字典类型聚合结果
   from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
   result = models.UserInfo.objects.aggregate(k=Count('u_id', distinct=True), n=Count('nid'))
   ===> {'k': 3, 'n': 4}
 
def count(self):
   # 获取个数
 
def get(self, *args, **kwargs):
   # 获取单个对象
 
def create(self, **kwargs):
   # 创建对象
 
def bulk_create(self, objs, batch_size=None):
    # 批量插入
    # batch_size表示一次插入的个数
    objs = [
        models.DDD(name='r11'),
        models.DDD(name='r22')
    ]
    models.DDD.objects.bulk_create(objs, 10)
 
def get_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
    # 如果存在，则获取，否则，创建
    # defaults 指定创建时，其他字段的值
    obj, created = models.UserInfo.objects.get_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 2})
 
def update_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
    # 如果存在，则更新，否则，创建
    # defaults 指定创建时或更新时的其他字段
    obj, created = models.UserInfo.objects.update_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 1})
 
def first(self):
   # 获取第一个
 
def last(self):
   # 获取最后一个
 
def in_bulk(self, id_list=None):
   # 根据主键ID进行查找
   id_list = [11,21,31]
   models.DDD.objects.in_bulk(id_list)
 
def delete(self):
   # 删除
 
def update(self, **kwargs):
    # 更新
 
def exists(self):
   # 是否有结果
 
QuerySet方法大全

本文转自：https://www.cnblogs.com/shuai1991/p/10812120.html

posted @ 2019-08-21 16:34 飞羽小鱼仔阅读(645) 评论(0) 编辑收藏举报

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