django—ORM相关
常用的QuerySet方法
1、all（）
查询表中所有数据，返回一个QuerySet对象列表
2、filter（）
查询满足条件的数据，返回一个QuerySet对象列表
3、get（）
查询指定的数据（存在且唯一的数据）
查询不到则报错，查询到多条数据也报错
4、order_by（"字段"）
将查询到的对象列表按照字段排序，默认是升序
"-字段"为降序
多字段排序order_by（"字段1", "字段2"）
优先按照字段1排序，字段1相等的数据再按照字段排序
5、reverse（）
对已经排好序的对象列表进行翻转（用在order_by后面）
6、values（）
将对象列表转换为字典列表
即[对象1，对象2...]《=============》[{对象1对应的数据字典}，{对象2对应的数据字典}...]
传入指定参数，可以指定字典中只存放指定的字段和值
7、values_list()
将对象列表转换为元组列表
即[对象1，对象2...]《=============》[（对象1对应的所有数据的值），（对象2对应的所有数据的值）...]
传入指定参数，可以指定元组中只存放指定字段的值
8、distinct（）
去重，查询结果有重复值时去重
如果是：
id=1，name=a，age=18
id=2，name=a，age=18
则不会去重，因为这两条数据的id不同
distinct不能传入指定参数去重
只能够通过查询方法，查询指定字段的数据后将重复值去重
9、count（）
计数，统计数据的个数
效果和len（）一样
效率高于len（），推荐QuerySet使用count计数
10、first（）
获取对象列表中的第一个对象
11、last（）
获取对象列表中的最后一个对象
12、exists（）
判断对象列表是否为空，布尔值
13、exclude（）
获取不满足条件的对象列表
与filter作用相反
单表的双下划线操作
在对QuerySet做条件查询的时候，使用双下滑操作可以实现一些逻辑的操作
比如：
需要查询id值大于某个值的所有数据时，django是不允许使用 filter(id>10)这种形式的，这就需要用到双下划线操作
1、小于某一个值（less than）
字段名__lt = 10 <=====> 字段值<10
2、大于（greater than）
字段名__gt = 10 <=====> 字段值>10
3、小于等于（less than equal）
字段名__lte = 10 <=====> 字段值<=10
4、大于等于（greater than equal）
字段名__gte = 10 <=====> 字段值>=10
5、大于等于 且 小于等于
字段名__range = [1,10] <=====> 1<=字段值<=10
range表示取一定区间内的值，左右均能取到（和python语法中的range不同，这里的10是可以取到的）
6、成员判断
字段名__in = [1,2,3,4,5]
这里的列表和 5 中的列表不同，5中的列表只接受两个值，表示一个区间范围
这里的列表可以存放多个值，条件判断的结果是满足成员判断的结果（即查询出来的结果只能是出现在列表中的）
7、字符串包含匹配
a、区分大小写
字段名__contains = "test"
匹配结果的改字段中必须包含test，如test01、01test、01test01均可被匹配到
b、不区分大小写 ( i表示ignore )
字段名__icontains = "test"
匹配结果的改字段中可以包含test或者TEST，如Test01、01TeSt、01test01均可被匹配到
8、字符串匹配以指定字符开头或者结尾
a、区分大小写
字段名__startwith = "xxx"
字段名__endwith = "xxx"
b、不区分大小写
字段名__istartwith = "xxx"
字段名__iendwith = "xxx"
9、对于日期类型的字段匹配
字段__year = "2020" 获取2020年的所有数据
字段__month = "1" 获取1月份的所有数据（查询结果可能为空，即使有相关数据）
字段__day = "1" 获取1日的所有数据（查询结果可能为空，即使有相关数据）
还可以用字符串方式匹配：
字段__contains = "2020-1-1" 获取2020年1月1日的数据
字段__contains = "-1-" 获取1月份的数据
10、获取指定字段为空的数据
字段__isnull = True
注意：空字符串并不是null，null是初始化时为空
外键相关查询操作
这里，简单举个1对多的关系：班级（1）和学生（多）的关系
此时创建表时，外键字段（cls）自然就设置在学生表中
1、基于对象的查询
a、正向查询（通过外键字段进行的查询，即1:n关系中n的那一方的对象查询1的那一方的对象）
通过一个学生对象，要想获取对应的班级信息：
student_obj.cls，即可获取到对应的班级对象
b、反向查询（通过对方的类名小写的方式查询，即1:n关系中1的那一方的对象查询n的那一方的对象。此时己方表中并没有对方的相关字段）
通过一个班级对象，要想获取对应的学生信息：
cls_obj.students_set，即可获取一个关系管理对象（反向查询的一个媒介，set就是集合的意思）
cls_obj.students_set.all()，即可获取到当前班级对象对应的所有学生对象（返回一个对象列表）
补充：关系管理对象的名称可以修改（如果不想使用 类名小写_set的形式获取关系管理对象）
在定义外键字段的时候，可以加上参数related_name = ""，指定一个名称方便后续获取关系管理对象
设置related_name以后，就无法通过 类名小写_set 形式获取关系管理对象了
2、基于字段的查询
a、正向查询
根据外键字段信息查询
如需要查询所有班级名称为1的学生：
models.Students.objects.filter（cls__name="1"） 这实际上是根据一个跨表查询的数据，来完成当前表的数据筛选
另外一种方式：
先查询一个名称为1的班级对象 cls_obj = models.Cls.objects.filter（name="1"）
再查询1班的所有学生 models.Students.objects.filter（cls = cls_obj）
b、反向查询
通过学生名查询对应班级信息（此时班级表中没有学生的相关字段）
没有在外键指定 related_name时：
models.Cls.objects.filter(students__name="test")，此时只能通过类名小写形式进行双下划线跨表操作
在外键指定了related_name时：
models.Cls.objects.filter(这里换成指定的名称__name="test") 指定了related_name就只能用它查询，否则报错
如果觉得related_name在查询时使用不方便：
还以在外键中设置related_query_name指定一个查询时专用的名称，该名称只能用于查询字段时使用
同时设置了related_name、related_query_name在字段查询时只能用后者，获取关系管理对象时只能用前者
多对多关系的查询操作
多对多关系需要创建第三张表
在django模型类的定义中，提供了一个便利操作，无需定义第三个类
只需要在N：N关系的其中一方的模型类中定义一个ManytoMany字段即可，to参数可以是一个类名，也可以是类名的字符串形式（反射机制可以通过字符串拿到对应的类），ManytoMany字段和外键不同，它没有级联操作（delete on cascade等，更新数据需要在逻辑业务中实现）
例如，书籍与作者的关系（n：n），假设ManytoMany字段定义在作者表中（book）
1、基于对象的查询
a、通过作者对象获取对应的的书籍信息（正向查询，因为ManytoMany字段在作者表中）
author_obj.book，此时获取到的依然是一个关系管理对象（与外键操作不同，外键操作中N的那一方直接通过外键字段获取到另一方的数据对象，是因为另一方是唯一确定的，而多对多关系中，双方获取对方信息的个数是不确定的）
b、通过书籍对象获取对应的作者信息（方向查询，查询方式和外键操作中一致）
book_obj.authors_set，作者类名_set的形式获取到关系管理对象，此时同样可以在ManytoMany字段中设置related_name修改关系管理对象的名称
2、基于字段的查询
和外键查询操作如出一辙
同样可以设置ManytoMany字段中的related_query_name来修改字段查询的名称
3、通过一个作者对象设置作者和书籍之间的对应关系
author_obj.book，获取关系管理对象
author_obj.book.set（[ ]）通过关系管理对象下的set方法，传入一个列表，列表中可以是多个书籍的的id或者书籍对象
完成设置，即可将关系表中的对应关系修改完成
关系管理对象的方法
1、all方法 获取该关系管理对象下的所有对象信息
2、set方法 设置多对多关系（或者1对多关系）
设置多对多关系时
set方法接收的列表，可以是多个id值，也可以是多个对象
设置1对多关系时，
set方法接收的列表，只能是对象列表
3、add方法 添加多对多关系（或者1对多关系）
往关系表中新增数据，add方法接收可变长的位置参数，即add(*args)形式
添加多对多关系时
可以传入的是id，或者是对象
添加1对多关系时
只能传入对象
4、remove 删除多对多关系（或者1对多关系）
同样接收一个可变长的位置参数
注：删除1对多关系时，需要将外键指定设置为null=True否则无法删除
5、clear 清空关系表
不接收任何参数
注：清空1对多关系时，同样需要将外键指定设置为null=True否则无法清空
6、create 新增一个对象，且和当前对象建立关系
author_obj.books.create(name="测试")
新增一本书《测试》存入书籍表,并且与当前作者建立关系，存入关系表中
聚合和分组
1、django常用的内置聚合函数：
form django.db.models import Max, Min, Count, Sum, Avg
Max：最大值
Min：最小值
Count：计数
Sum：求和
Avg：求平均值
对于QuerySet执行聚合操作需要用到聚合方法aggregate()，在聚合方法内使用相应的聚合函数即可
对象列表.aggregate（Max（"指定字段"）） 求某个字段的最大值
返回结果是一个字典：{"指定字段名__max": 对于的值}，键名是由字段名 + 双下划线 + 相应聚合函数的小写组成
如果想要指定字典中键的名称，可以将方法内函数写成关键字形式，如：对象列表.aggregate（max=Max（"指定字段"）），这样就指定了键的名称为max
aggregate也称为终止子句，因为该方法返回的结果不再是QuerySet，因此后续无法再进行相关查询操作。
2、分组（group by）
分组使用到的方法：annotate
统计每本书的作者个数：
models.Book.objects.annotate（Count（"authors"））
models.Book.objects：表示按书进行分组
Count（"authors"）：统计分组后每本书的作者个数，因为多对多字段定义在作者类中，所以Count指定的字段为作者表的小写（或者related_name如果指定了该属性的话）
annotate：负责将统计的结果，作为属性值插入到每本书的对象中，然后返回一个对象列表
annotate实现了分组的过程
实际上将分组聚合后的结果添加到了每个分组的对象上
F查询和Q查询
from django.db.models import F，Q
1、F查询
获取比较同一张表中不同字段的结果
F（"字段"）：获取当前对象中指定字段的值
如获取书籍表中，库存大于销量的书
models.Book.objects.filter（库存__gt=F（"销量"））
对应的sql：select book_name from books where 库存>销量
2、Q查询，进行与（&）或（|）非（~）操作
如获取id值大于5或者小于3的数据
models.Book.objects.filter（Q（id__gt=5）| Q（id__lt=3））
事务
from django.db import transaction
执行事务：
with transaction.atomic():
# with内部执行一系列操作（要么都执行，要么都不执行）
执行事务过程中 ，中途报错的话会触发回滚机制，之前的操作全部撤销
为了不影响代码正常运行，需要进行异常捕获
注意：异常捕获必须在with外部 ，也就是将整个with子句包括起来，才能正常执行事务
如果在with内部进行异常捕获的，既然异常能够正确被处理，却无法触发回滚机制，异常发生前的所有操作不会被撤销。
