老师的博客:http://www.javashuo.com/article/p-emhmbenx-bp.htmlhtml
ORM相关练习题:http://www.javashuo.com/article/p-bmkubvhy-bx.htmlpython
首先是如何在python脚本中调用Django项目环境mysql
在项目新建个py文件,而后输入如下代码:git
import os if __name__ == '__main__': os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")#BMS表示项目的名称 import django django.setup() from app01 import models books = models.Book.objects.all() print(books)
固然你也可在pycharm中的console中跑起来程序员
可是比较麻烦,并且每次更改后须要从新启动项目sql
<1> all(): 查询全部结果 <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,若是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,运行后获得的并非一系列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()很是类似,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()一般只能在具备已定义顺序的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(若是你查询跨越多个表,可能在计算QuerySet时获得重复的结果。此时可使用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(): 若是QuerySet包含数据,就返回True,不然返回False
下面是课上敲的代码django
import os if __name__ == '__main__': # 加载Django的配置信心 os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day68.settings")#day68是项目名称 # 导入Django项目,而且跑起来 import django django.setup() from app01 import models # < 1 > all(): 查询全部结果 info1=models.Test_Day68.objects.all() # < 2 > filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 filter没有查询到,不会报错,会返回一个空的Queryset就,而get则报错 # 就算查询的结果只有一个,返回的也是QuerySet,咱们要用索引的方式取出第一个元素 info2=models.Test_Day68.objects.filter(id=1)[0] print(info2) # < 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,若是符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。 info3 = models.Test_Day68.objects.filter(id=1)[0] print(info3) # < 4 > exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象,返回的也是QuerySet info4=models.Test_Day68.objects.exclude(id=1) print(info4) # < 5 > values(*field): 返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet,运行后获得的并非一系列model的实例化对象,而是一个可迭代的字典序列 #全部的取到了 info5=models.Test_Day68.objects.values("id","name") for i in info5: print("info5:",i) # < 6 > values_list(*field): 它与values() # 很是类似,它返回的是一个元组序列,values返回的是一个字典序列,返回的也是QuerySet, info6 = models.Test_Day68.objects.values_list("id", "name") print("info6:",info6,type(info6)) # < 7 > order_by(*field): 对查询结果排序,返回的也是QuerySet,, info7 = models.Test_Day68.objects.all().order_by("id","birthday") print("info7:",info7) # < 8 > reverse(): 对查询结果反向排序,请注意reverse(),返回的也是QuerySet, # 一般只能在具备已定义顺序的QuerySet上调用(在model类的Meta中指定ordering或调用order_by() # 方法)。 info8 = models.Test_Day68.objects.all().order_by("id", "birthday").reverse() print("info8:", info8) # < 9 > distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录(若是你查询跨越多个表,可能在计算QuerySet时获得重复的结果。此时可使用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(): 若是QuerySet包含数据,就返回True,不然返回False info13 = models.Test_Day68.objects.all().exists() print("info13:", info13)
all()后端
filter()浏览器
exclude()
order_by()
reverse()
distinct()
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
get()
first()
last()
exists()
count()
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等于十一、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 相似的还有:startswith,istartswith, endswith, iendswith date字段还能够: models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)
上课代码:
# models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值 info1=models.Book.objects.filter(id__gt=1,id__lt=4) #gt=greater than lt=lower than print(info1) # models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 获取id等于十一、22、33的数据 # models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # not in print(models.Book.objects.filter(id__in=[1,2,3])) print(models.Book.objects.exclude(id__in=[1])) # 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 print(models.publisher.objects.filter(name__contains="出版社")) print(models.publisher.objects.filter(name__contains="2")) # models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3]) # id范围是1到3的,等价于SQL的bettwen and # 相似的还有:startswith,istartswith, endswith, iendswith # date字段还能够: # models.Class.objects.filter(first_day__year=2017) print(models.Test_Day68.objects.filter(birthday__year=1995))
forengin_key查询时有正向查询和反向查询
book_obj = models.Book.objects.first() # 第一本书对象
print(book_obj.publisher) # 获得这本书关联的出版社对象
print(book_obj.publisher.name) # 获得出版社对象的名称
或者
print(models.Book.objects.values_list("publisher__name"))
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全部书 titles = books.values_list("title") # 找到第一个出版社出版的全部书的书名
语法:
表名__字段
示例:
titles = models.Publisher.objects.values_list("book__title")
补充:
在class中设置时:若是添加了
related_name="qu"
例如:
publisher=models.ForeignKey(to="Publisher",related_name="qu")
则对象查询则变为:
对象查询: publisher_obj = models.Publisher.objects.first() print(publisher_obj.qu.all()) 字段查询 print(models.Publisher.objects.values_list("qu__name"))
这个有点复杂,先把建立的表拿出来,这样便于理解
#出版社列表 class Publisher(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32, null=False) def __str__(self): return "id:{},name:{}".format(self.id,self.name) #书籍列表 class Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32,null=False) publisher=models.ForeignKey(to="Publisher",related_name="qu") def __str__(self): return "id:{},name:{},publisher:{}".format(self.id, self.name, self.publisher.name) #做者列表 class Author(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32,null=False) book=models.ManyToManyField(to="Book") def __str__(self): print("嘤嘤嘤") return self
# 查询 author_obj = models.Author.objects.filter(id=1)[0] print(author_obj.book.all()) # create() # 经过做者建立一本书,会自动保存 # 作了两件事: # 1. 在book表里面建立一本新书,2. 在做者和书的关系表中添加关联记录 author_obj=models.Author.objects.filter(id=1)[0] author_obj.book.create(name="金老板的辉煌的一辈子",publisher_id=3) # add() author_obj.book.add(5) """ 等价于 book_obj=models.Book.objects.get(id=5) author_obj.book.add(book_obj) """ # 添加多本 book_obj=models.Book.objects.filter(id__lt=5) author_obj2=models.Author.objects.get(id=4) author_obj2.book.add(*book_obj) # 要把列表打散再传进去 # remove 移除 author_obj.book.remove(3) # 同理,能够同上面的各项操做 #clear 清除 author_obj3=models.Author.objects.get(id=2) author_obj3.book.clear() #额外补充 外键的反向操做 publisher_obj=models.Publisher.objects.get(id=2) #注意此时的外键设置能为空才行,null=true publisher_obj.qu.clear()
注意:
使用方法:
在上面的Book表中加上
price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=999.99)
而后聚合操做:
from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count print(models.Book.objects.all().aggregate(全部书的平均价格=Avg("price"))) #输出结果:{'全部书的平均价格': 171.825} print(models.Book.objects.all().aggregate(Sum("price"), Max("price"), Min("price"),Count("price"))) """输出结果: {'price__sum': Decimal('1030.95'), 'price__min': Decimal('1.99'), 'price__max': Decimal('555.99'), 'price__count': 6} """
下面是老师博客复制粘贴的
咱们在这里先复习一下SQL语句的分组。
假设如今有一张公司职员表:
咱们使用原生SQL语句,按照部分分组求平均工资:
select dept,AVG(salary) from employee group by dept;
ORM查询:
from django.db.models import Avg Employee.objects.values("dept").annotate(avg=Avg("salary").values(dept, "avg")
连表查询的分组:
SQL查询:
select dept.name,AVG(salary) from employee inner join dept on (employee.dept_id=dept.id) group by dept_id;
ORM查询:
from django.db.models import Avg models.Dept.objects.annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")
示例1:统计每一本书的做者个数
>>> 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:统计出每一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:统计不止一个做者的图书
>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1) <QuerySet [<Book: 番茄物语>]>
示例4:根据一本图书做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:查询各个做者出的书的总价格
>>> 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')}]>
这个有点难理解,的好看看。
下来看下面的代码:
ret=models.Book.objects.all().annotate(author_conut=Count("author"))
而后经过配置settting获得翻译的SQL语句:
""" SELECT `app01_book`.`id`, `app01_book`.`price`, `app01_book`.`name`, `app01_book`.`publisher_id`, COUNT(`app01_author_book`.`author_id`) AS `author_conut` FROM `app01_book` LEFT OUTER JOIN `app01_author_book` ON (`app01_book`.`id` = `app01_author_book`.`book_id`) GROUP BY `app01_book`.`id` ORDER BY NULL; args=() """
简单来讲就是经过找Book表上的id与Author表中的manytomanyfield的多打对上的表进行连表,而后经过Book.id 相等来进行连表
在看代码:
ret=models.Book.objects.all().annotate(author_conut=Count("price"))
同理SQL语句是:
""" SELECT `app01_book`.`id`, `app01_book`.`price`, `app01_book`.`name`, `app01_book`.`publisher_id`, COUNT(`app01_book`.`publisher_id`) AS `author_conut` FROM `app01_book` GROUP BY `app01_book`.`id` ORDER BY NULL; args=() """
直接经过id来进行分组
因此在上面能够看出,若是是跨表操做的话,就是先经过id相等,而后在进行id分组。若是单表的话,直接根据id分组;
好吧我知道了。他通常是根据最开始的那一行来(及id)取得
不知道是否是我是否是没有找到正确的方法,因此得出以上的结论
下面又是新发现:
经过特定分组:
ret1=models.Book.objects.values("price").annotate(sum=Sum("price"))。values("author__id","book")
这样就是按price分组,经过前面的values来肯定分组的方法,经过后面的values获得你想要的数据
# 分组查询 ret=models.Book.objects.all().annotate(author_conut=Count("author")) """author与book表经过多对多链接起来 SELECT `app01_book`.`id`, `app01_book`.`price`, `app01_book`.`name`, `app01_book`.`publisher_id`, COUNT(`app01_author_book`.`author_id`) AS `author_conut` FROM `app01_book` LEFT OUTER JOIN `app01_author_book` ON (`app01_book`.`id` = `app01_author_book`.`book_id`) GROUP BY `app01_book`.`id` ORDER BY NULL; args=() """ # for i in ret: # print(i.name,i.author_conut,sep="****") # SQL语句翻译 models.Book.objects.all().annotate(author_conut=Count("price")) """price是book表中属性 SELECT `app01_book`.`id`, `app01_book`.`price`, `app01_book`.`name`, `app01_book`.`publisher_id`, COUNT(`app01_book`.`publisher_id`) AS `author_conut` FROM `app01_book` GROUP BY `app01_book`.`id` ORDER BY NULL; args=() """ # 查询每一本书的做者个数 ret1=models.Book.objects.annotate(num=Count("author__id")) for i in ret1: print("{}:{}".format(i.name,i.num)) # 查询各个做者出的书的总价格 ret2=models.Author.objects.annotate(sumprice=Sum("book__price")) for i in ret2: print("{}出的书籍的总价格是{}".format(i.name,i.sumprice)) """ SELECT `app01_author`.`id`, `app01_author`.`name`, SUM(`app01_book`.`price`) AS `sumprice` FROM `app01_author` LEFT OUTER JOIN `app01_author_book` ON (`app01_author`.`id` = `app01_author_book`.`author_id`) LEFT OUTER JOIN `app01_book` ON (`app01_author_book`.`book_id` = `app01_book`.`id`) GROUP BY `app01_author`.`id` ORDER BY NULL; args=()"""
从上面能够看出,可是设计多对可能是,ORM的做法是把三张表连在一块在进行选择
总结下就是若是涉及单个分组是就是id的分组,涉及多个表时,就把id以及外键的id连表,再进行分组。涉及多对可能是,就是三张表连到一块;
而后涉及多个标的信号就是annotate(sumprice=Sum("book__price"))里面的参数涉及其余的表里面的属性,里面的属性都是双下划线哦
在上面全部的例子中,咱们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量作比较。若是咱们要对两个字段的值作比较,那该怎么作呢?
Django 提供 F() 来作这样的比较。F() 的实例能够在查询中引用字段,来比较同一个 model 实例中两个不一样字段的值。
在bookclass添加:
name=models.CharField(max_length=32,null=False) # 卖出的本书 maichu = models.IntegerField(default=1000) # 库存的本书 kucun = models.IntegerField(default=999)
# F查询 # 将id大于价格得书籍找出来 from django.db.models import F ret =models.Book.objects.filter(id__gt=F("price")) print(ret) # 刷单 把每一本书的卖出数都乘以2 """单个系统改数据 obj = models.Book.objects.first() obj.maichu = 1000 * 3 obj.save() 具体的对象没有update(),QuerySet对象才有update()方法。 """ models.Book.objects.update(maichu=F("maichu")*2) # 给每一本书的书名后面加上 # 初版 from django.db.models.functions import Concat from django.db.models import Value models.Book.objects.update(title= Concat(F("title"), Value("初版")))
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一块儿进行“AND” 的。 若是你须要执行更复杂的查询(例如OR语句),你可使用Q对象。
# Q查询 from django.db.models import Q # 查询 卖出数大于1000,而且 价格小于100的全部书 ret = models.Book.objects.filter(maichu__gt=1000,price__lt=100) print(ret) # 查询 卖出数大于1000,或者 价格小于100的全部书 ret = models.Book.objects.filter(Q(maichu__gt=1000) | Q(price__lt=100)) print(ret) # Q查询和字段查询同时存在时, 字段查询要放在Q查询的后面 ret = models.Book.objects.filter(Q(maichu__gt=1000) | Q(price__lt=100), title__contains="金老板") print(ret)
select_for_update(nowait=False, skip_locked=False)
返回一个锁住行直到事务结束的查询集,若是数据库支持,它将生成一个 SELECT ... FOR UPDATE 语句。
举个例子:
entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)
全部匹配的行将被锁定,直到事务结束。这意味着能够经过锁防止数据被其它事务修改。
通常状况下若是其余事务锁定了相关行,那么本查询将被阻塞,直到锁被释放。 若是这不想要使查询阻塞的话,使用select_for_update(nowait=True)。 若是其它事务持有冲突的锁, 那么查询将引起 DatabaseError 异常。你也可使用select_for_update(skip_locked=True)忽略锁定的行。 nowait和skip_locked是互斥的,同时设置会致使ValueError。
目前,postgresql,oracle和mysql数据库后端支持select_for_update()。 可是,MySQL不支持nowait和skip_locked参数。
使用不支持这些选项的数据库后端(如MySQL)将nowait=True或skip_locked=True转换为select_for_update()将致使抛出DatabaseError异常,这能够防止代码意外终止。
try: from django.db import transaction with transaction.atomic(): # 先建立一个出版社 new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="火星出版社") # 建立一本书 models.Book.objects.create( title="橘子物语", price=11.11, kucun=10, maichu=10, publisher_id=1000 # 指定一个不存在的出版社id ) except Exception as e: print(str(e))
在模型查询API不够用的状况下,咱们还可使用原始的SQL语句进行查询。
Django 提供两种方法使用原始SQL进行查询:一种是使用raw()方法,进行原始SQL查询并返回模型实例;另外一种是彻底避开模型层,直接执行自定义的SQL语句。
raw()管理器方法用于原始的SQL查询,并返回模型的实例:
注意:raw()语法查询必须包含主键。
这个方法执行原始的SQL查询,并返回一个django.db.models.query.RawQuerySet 实例。 这个RawQuerySet 实例能够像通常的QuerySet那样,经过迭代来提供对象实例。
举个例子:
class Person(models.Model): first_name = models.CharField(...) last_name = models.CharField(...) birth_date = models.DateField(...)
能够像下面这样执行原生SQL语句
>>> for p in Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person'): ... print(p)
raw()查询能够查询其余表的数据。
举个例子:
ret = models.Student.objects.raw('select id, tname as hehe from app02_teacher') for i in ret: print(i.id, i.hehe)
raw()方法自动将查询字段映射到模型字段。还能够经过translations参数指定一个把查询的字段名和ORM对象实例的字段名互相对应的字典
d = {'tname': 'haha'} ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher', translations=d) for i in ret: print(i.id, i.sname, i.haha)
原生SQL还可使用参数,注意不要本身使用字符串格式化拼接SQL语句,防止SQL注入!
d = {'tname': 'haha'} ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher where id > %s', translations=d, params=[1,]) for i in ret: print(i.id, i.sname, i.haha)
有时候raw()方法并不十分好用,不少状况下咱们不须要将查询结果映射成模型,或者咱们须要执行DELETE、 INSERT以及UPDATE操做。在这些状况下,咱们能够直接访问数据库,彻底避开模型层。
咱们能够直接从django提供的接口中获取数据库链接,而后像使用pymysql模块同样操做数据库。
from django.db import connection, connections cursor = connection.cursor() # cursor = connections['default'].cursor() cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1]) ret = cursor.fetchone()
################################################################## # PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET # ################################################################## def all(self) # 获取全部的数据对象 def filter(self, *args, **kwargs) # 条件查询 # 条件能够是:参数,字典,Q def exclude(self, *args, **kwargs) # 条件查询 # 条件能够是:参数,字典,Q def select_related(self, *fields) 性能相关:表之间进行join连表操做,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,经过减小SQL查询的次数来进行优化、提升性能。 def prefetch_related(self, *lookups) 性能相关:多表连表操做时速度会慢,使用其执行屡次SQL查询在Python代码中实现连表操做。 总结: 1. 对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段,可使用prefetch_related()来进行优化。 2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每一个表,而后用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:若是存在order_by,reverse则是倒序,若是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') # 若是SQL是其余表时,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 其余表') # 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): # 建立对象 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): # 若是存在,则获取,不然,建立 # defaults 指定建立时,其余字段的值 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): # 若是存在,则更新,不然,建立 # defaults 指定建立时或更新时的其余字段 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
在Django项目的settings.py文件中,在最后复制粘贴以下代码:
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实例便可查看翻译后的SQL语句。
#出版社列表 class Publisher(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32, null=False) #书籍列表 class Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=999.99) name=models.CharField(max_length=32,null=False) publisher=models.ForeignKey(to="Publisher",related_name="qu",null=True) #做者列表 class Author(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32,null=False) book = models.ManyToManyField(to="Book")
import os import sys if __name__ == '__main__': os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day70.settings") import django django.setup() from app01 import models # 第一张表: ret = models.Author.objects.all().get(id=1).book.all() for i in ret: print(i.name) # 双下划线查询: ret=models.Author.objects.filter(id=1) print(ret.values_list("book__name"))
# 从做者关联的书里面移除id是1的书
models.Author.objects.get(id=1).book.remove(1)
本身建立第三张表, 利用外键分别关联做者和书
关联查询比较麻烦,由于没办法使用ORM提供的便利方法
#出版社列表 class Publisher(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32, null=False) #书籍列表 class Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32,null=False) publisher=models.ForeignKey(to="Publisher",related_name="qu",null=True) #做者列表 class Author(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32,null=False) # book = models.ManyToManyField(to="Book") # 手动建立第三张表 class Author2Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) author=models.ForeignKey(to="Author") book=models.ForeignKey(to="Book")
from app02 import models # 查询做者id为1的全部书籍 # 首先查到全部做者的id为1的全部书籍的id号码 ret=models.Author.objects.filter(id=1).values_list("author2book__book")#注意小写 ret=[i[0] for i in ret] #而后经过id查书名 info=models.Book.objects.filter(id__in=ret).values_list("name") print(info)
# 从做者关联的书里面移除id是1的书 # 没有django ORM 封装的那些快捷方式了,咱们要本身亲自改第三张表 models.Author2Book.objects.get(author_id=1, book_id=1).delete()
使用ORM 的ManyToManyFiled()
使用此种方式建立多对多表的时候,没有 add() remove() 等方法
#出版社列表 class Publisher(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32, null=False) #书籍列表 class Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32,null=False) publisher=models.ForeignKey(to="Publisher",related_name="qu",null=True) #做者列表 class Author(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32,null=False) book = models.ManyToManyField(to="Book",through="Author2Book",through_fields=("author","book")) # 第一个字段: 多对多设置在哪一张表里, 第三张表经过什么字段找到这张表 就把这个字段写在前面 # 手动建立第三张表 class Author2Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) author=models.ForeignKey(to="Author") book=models.ForeignKey(to="Book") details=models.CharField(max_length=32) class Meta: # 创建惟一约束 unique_together = ("author", "book")
from app03 import models ret=models.Author.objects.get(id=1).book.all() for i in ret: print(i.name) # 从做者关联的书里面移除id是1的书 # 没有django ORM 封装的那些快捷方式了,咱们要本身亲自改第三张表 ret=models.Author2Book.objects.filter(author_id=1).all() for i in ret: i.delete()
5. csrf简单用法 什么是CSRF ? 跨站请求伪造, 问题: 1. 钓鱼网站的页面和正经网站的页面对浏览器来讲有什么区别? (页面是怎么来的?) 钓鱼网站的页面是由 钓鱼网站的服务端给你返回的 正经网站的网页是由 正经网站的服务端给你返回的 2. Django中内置了一个专门处理csrf问题的中间件 django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware 这个中间件作的事情: 1. 在render返回页面的时候,在页面中塞了一个隐藏的input标签 用法: 咱们在页面上 form表单 里面 写上 {% csrf_token %} <input type="hidden" name="csrfmiddlewaretoken" value="8gthvLKulM7pqulNl2q3u46v1oEbKG7BSwg6qsHBv4zf0zj0UcbQmpbAdijqyhfE"> 2. 当你提交POST数据的时候,它帮你作校验,若是校验不经过就拒绝此次请求
。