建立完Model以后, Django 自动为你提供一套数据库抽象层的API,利用它能够完成建立,提取,更新,删除对象的操做。html
如下面的Model为例:python
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class
Blog(models.Model):
name
=
models.CharField(max_length
=
100
)
tagline
=
models.TextField()
# On Python 3: def __str__(self):
def
__unicode__(
self
):
return
self
.name
class
Author(models.Model):
name
=
models.CharField(max_length
=
50
)
email
=
models.EmailField()
# On Python 3: def __str__(self):
def
__unicode__(
self
):
return
self
.name
class
Entry(models.Model):
blog
=
models.ForeignKey(Blog)
headline
=
models.CharField(max_length
=
255
)
body_text
=
models.TextField()
pub_date
=
models.DateField()
mod_date
=
models.DateField()
authors
=
models.ManyToManyField(Author)
n_comments
=
models.IntegerField()
n_pingbacks
=
models.IntegerField()
rating
=
models.IntegerField()
# On Python 3: def __str__(self):
def
__unicode__(
self
):
return
self
.headline
|
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>>> b
=
Blog(name
=
'Beatles Blog'
, tagline
=
'All the latest Beatles news.'
)
>>> b.save()
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Django 用一种很直观的表达方式将Python对象和数据表对应起来:一个model类对应一张数据表,一个model实例对应表中的某一行记录。git
以建立对象为例:只要将关键字参数传递给model类,而后调用save()保存到数据库便可github
这段代码就会在幕后执行一条INSERT SQL语句。除非你显式地调用save()方法,不然Django不会保存到数据库中。数据库
你可使用create()方法一次完成新建并保存对象的操做。django
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>> b5.name
=
'New name'
>> b5.save()
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Saving ForeignKey and ManyToManyField fields编程
更新ForeignKey字段和保存普通字段没什么差异;只是在给字段分配对象时要注意对象类型必定要正确:api
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>>> entry
=
Entry.objects.get(pk
=
1
)
>>> cheese_blog
=
Blog.objects.get(name
=
"Cheddar Talk"
)
>>> entry.blog
=
cheese_blog
>>> entry.save()
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更新ManyToManyField就有些不一样;要在字段上使用add()方法来添加关系:数组
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>>> joe
=
Author.objects.create(name
=
"Joe"
)
>>> entry.authors.add(joe)
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一次添加多个:缓存
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>>> john
=
Author.objects.create(name
=
"John"
)
>>> paul
=
Author.objects.create(name
=
"Paul"
)
>>> george
=
Author.objects.create(name
=
"George"
)
>>> ringo
=
Author.objects.create(name
=
"Ringo"
)
>>> entry.authors.add(john, paul, george, ringo)
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要检索数据库中的对象,就要为你的model 类构造一个查询集QuerySet。一个QuerySet就表明数据库中的一组数据。它能够有一个或不少个,也能够经过filter根据给定的参数对数据集作进一步筛选。在SQL术语中,QuerySet至关于SELECT语句,filter至关于WHERE或LIMIT这样的限定从句。
检索全部的对象
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all_entries
=
Entry.objects.
all
()
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使用过滤器filter检索特定的对象
filter(**kwargs)
返回知足筛选条件的新QuerySet
exclude(**kwargs)
返回不知足筛选条件的新QuerySet
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Entry.objects.
filter
(pub_date__year
=
2006
)
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链式过滤:
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>>> Entry.objects.
filter
(
... headline__startswith
=
'What'
... ).exclude(
... pub_date__gte
=
datetime.date.today()
... ).
filter
(
... pub_date__gte
=
datetime(
2005
,
1
,
30
)
... )
|
查询一个单独的对象
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>>> one_entry
=
Entry.objects.get(pk
=
1
)
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注意当使用get查询时若对象不存在会产生DoesNotExist异常。
QuerySet是惰性的
QuerySets是惰性的。建立 QuerySet 的动做不涉及任何数据库操做。你能够一直添加过滤器,在这个过程当中,Django不会执行任何数据库查询,除非QuerySet被执行。
切片
能够用python的数组切片语法来限制你的QuerySet以获得一部分结果。它等价于SQL中的LIMIT和OFFSET。
例如,下面的这个例子返回前五个对象:
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>>> Entry.objects.
all
()[:
5
]
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Django 不支持对查询集作负数索引。
跨关系查询
Django 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。要作跨关系查询,就使用双下划线来连接模型(model)间关联字段的名称,直到最终连接到你想要的 model 为止。
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Blog.objects.
filter
(entry__authors__name
=
'Lennon'
)
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要注意的是若是跨关系对象有多个符合条件,被查询对象会返回屡次:
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Blog.objects.
filter
(entry__headline
=
'note'
)
|
上面若是有个Blog连接多个headline为note的Entry对象,此Blog会返回屡次。
跨一对多/多对多关系
对于包含在同一个filter()中的筛选条件,查询集要同时知足全部筛选条件。而对于连续的filter(),查询集的范围是依次限定的。但对于跨一对多/多对多关系查询来讲,在第二种状况下,筛选条件针对的是主model全部的关联对象,而不是被前面的filter()过滤后的关联对象。
这听起来会让人迷糊,举个例子会讲得更清楚。要检索这样的 blog:它要关系一个大标题中含有 "Lennon" 而且在2008年出版的entry(这个entry同时知足这两个条件),能够这样写:
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Blog.objects.
filter
(entry__headline__contains
=
'Lennon'
,
entry__pub_date__year
=
2008
)
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要检索另一种 blog:它关联一个大标题含有"Lennon"的 entry ,又关联一个在2008年出版的 entry (一个entry的大标题含有Lennon,同一个或另外一个entry是在2008年出版的)。能够这样写:
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2
|
Blog.objects.
filter
(entry__headline__contains
=
'Lennon'
).
filter
(
entry__pub_date__year
=
2008
)
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上述原则一样适用于exclude():一个单独exclude()中的全部筛选条件都是做用于同一个实例 (若是这些条件都是针对同一个一对多/多对多的关系)。连续的filter()或exclude()却根据一样的筛选条件,做用于不一样的关联对象。
Filters can reference fields on the model
class F
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。
例如:要查询回复数(comments)大于广播数(pingbacks)的博文(blog entries),能够构造一个 F() 对象在查询中引用评论数量:
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|
>>>
from
django.db.models
import
F
>>> Entry.objects.
filter
(n_comments__gt
=
F(
'n_pingbacks'
))
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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做。例如,要找到广播数等于评论数两倍的博文,能够这样修改查询语句:
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>>> Entry.objects.
filter
(n_comments__gt
=
F(
'n_pingbacks'
)
*
2
)
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要查找阅读数量小于评论数与广播数之和的博文,查询以下:
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>>> Entry.objects.
filter
(rating__lt
=
F(
'n_comments'
)
+
F(
'n_pingbacks'
))
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你也能够在 F() 对象中使用双下划线作跨关系查询。F() 对象使用双下划线引入必要的关联对象。例如,要查询博客(blog)名称与做者(author)名称相同的博文(entry),查询就能够这样写:
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|
>>> Entry.objects.
filter
(authors__name
=
F(
'blog__name'
))
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对于Date和datetime域,能够加减timedelta对象。
返回出版3天之后修改的博文:
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|
>>>
from
datetime
import
timedelta
>>> Entry.objects.
filter
(mod_date__gt
=
F(
'pub_date'
)
+
timedelta(days
=
3
))
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F对象如今也支持位运算(bitand(),bitor()):
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>>> F(
'somefield'
).bitand(
16
)
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主键查询的简捷方式 (The pk lookup shortcut)
为使用方便考虑,Django 用pk表明主键"primary key"。
以Blog为例, 主键是id字段,因此下面三个语句都是等价的:
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>>> Blog.objects.get(id__exact
=
14
)
# Explicit form
>>> Blog.objects.get(
id
=
14
)
# __exact is implied
>>> Blog.objects.get(pk
=
14
)
# pk implies id__exact
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在LIKE语句中转义百分号%和下划线_ (Escaping percent signs and underscores in LIKE statements)
字段筛选条件至关于LIKE SQL语句 (iexact, contains, icontains, startswith, istartswith, endswith 和 iendswith) ,它会自动转义两个特殊符号,百分号(%)和下划线(_)。(在LIKE语句中,百分号%表示多字符匹配,而下划线_表示单字符匹配。)
这就意味着咱们能够直接使用这两个字符,而不用考虑他们的SQL语义。例如,要查询大标题中含有一个百分号%的entry:
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>>> Entry.objects.
filter
(headline__contains
=
'%'
)
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Django会处理转义,下划线_和百分号%的处理方式相同,Django都会自动转义。
缓存和查询
每一个QuerySet都包含一个缓存,以减小对数据库的访问。要编写高效代码,就要理解缓存是如何工做的。
一个QuerySet时刚刚建立的时候,缓存是空的。 QuerySet 第一次运行时,会执行数据库查询,接下Django就在QuerySet的缓存中保存查询的结果,并根据请求返回这些结果(好比,后面再次调用这个 QuerySet 的时候)。再次运行 QuerySet 时就会重用这些缓存结果。
要牢住上面所说的缓存行为,不然在使用 QuerySet 时可能会给你形成不小的麻烦。例如,建立下面两个 QuerySet ,并对它们求值,而后释放:
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>>>
print
([e.headline
for
e
in
Entry.objects.
all
()])
>>>
print
([e.pub_date
for
e
in
Entry.objects.
all
()])
|
这就意味着相同的数据库查询将执行两次,事实上读取了两次数据库。并且,这两次读出来的列表可能并不彻底相同,由于存在这种可能:在两次读取之间,某个 Entry 被添加到数据库中,或是被删除了。
要避免这个问题,只要简单地保存QuerySet而后重用便可:
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>>> queryset
=
Entry.objects.
all
()
>>>
print
([p.headline
for
p
in
queryset])
# 对查询集求值.
>>>
print
([p.pub_date
for
p
in
queryset])
# 使用缓存.
|
When querysets are not cached
查询集并不老是缓存结果,当查询集执行部分查询时,会先检查缓存,若是它没有被填充,部分查询返回的结果不会被缓存。这意味着,使用切片查询不会填充缓存。
例如,重复的切片查询每次都会访问数据库:
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|
>>> queryset
=
Entry.objects.
all
()
>>>
print
queryset[
5
]
# 访问数据库
>>>
print
queryset[
5
]
# 再次访问数据库
|
可是,若是整个查询集已经被求值,切片查询会使用缓存:
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|
>>> queryset
=
Entry.objects.
all
()
>>> [entry
for
entry
in
queryset]
# 查询数据库
>>>
print
queryset[
5
]
# 使用缓存
>>>
print
queryset[
5
]
# 使用缓存
|
下面是一些会填充缓存的操做:
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>>> [entry
for
entry
in
queryset]
>>>
bool
(queryset)
>>> entry
in
queryset
>>>
list
(queryset)
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在filter() 等函式中关键字参数彼此之间都是 "AND" 关系。若是你要执行更复杂的查询(好比,实现筛选条件的OR关系),可使用Q对象。
Q对象(django.db.models.Q)是用来封装一组查询关键字的对象。
例如,下面这个Q对象封装了一个单独的 LIKE 查询:
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from
django.db.models
import
Q
Q(question__startswith
=
'What'
)
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Q 对象能够用 & 和 | 运算符进行链接。当某个操做链接两个 Q 对象时,就会产生一个新的等价的 Q 对象。
例如,下面这段语句就产生了一个Q,这是用 "OR" 关系链接的两个"question__startswith" 查询:
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|
Q(question__startswith
=
'Who'
) | Q(question__startswith
=
'What'
)
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上面的例子等价于下面的 SQL WHERE 从句:
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WHERE question LIKE
'Who%'
OR question LIKE
'What%'
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你能够用 & 和 | 链接任意多的Q对象,并且能够用括号分组。Q 对象也能够用 ~ 操做取反,并且普通查询和取反查询(NOT)能够链接在一块儿使用:
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Q(question__startswith
=
'Who'
) | ~Q(pub_date__year
=
2005
)
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每种查询函式(好比 filter(), exclude(), get()) 除了能接收关键字参数之外,也能以位置参数的形式接受一个或多个 Q 对象。若是你给查询函式传递了多个 Q 对象,那么它们彼此间都是 "AND" 关系。例如:
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Poll.objects.get(
Q(question__startswith
=
'Who'
),
Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
2
)) | Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
6
))
)
|
... 大致能够翻译为下面的 SQL:
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SELECT
*
from
polls WHERE question LIKE
'Who%'
AND (pub_date
=
'2005-05-02'
OR pub_date
=
'2005-05-06'
)
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查找函式能够混用 Q 对象和关键字参数。查询函式的全部参数(Q 关系和关键字参数) 都是 "AND" 关系。可是,若是参数中有 Q 对象,它必须排在全部的关键字参数以前。例如:
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Poll.objects.get(
Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
2
)) | Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
6
)),
question__startswith
=
'Who'
)
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是一个有效的查询。但下面这个查询虽然看上去和前者等价:
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# 无效查询
Poll.objects.get(
question__startswith
=
'Who'
,
Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
2
)) | Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
6
)))
|
但这个查询倒是无效的。
要比较两个对象,就和Python 同样,使用双等号运算符:==。实际上比较的是两个model的主键值。
以上面的Entry为例,下面两个语句是等价的:
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>>> some_entry
=
=
other_entry
>>> some_entry.
id
=
=
other_entry.
id
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若是model的主键名称不是id,也不要紧。Django会自动比较主键的值,而无论他们的名称是什么。例如,若是一个model的主键字段名称是name,那么下面两个语句是等价的:
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2
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>>> some_obj
=
=
other_obj
>>> some_obj.name
=
=
other_obj.name
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删除方法就是delete()。它运行时当即删除对象而不返回任何值。例如:
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e.delete()
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你也能够一次性删除多个对象。每一个QuerySet 都有一个delete() 方法,它一次性删除 QuerySet 中全部的对象。
例如,下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象:
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|
Entry.objects.
filter
(pub_date__year
=
2005
).delete()
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要牢记这一点:不管在什么状况下,QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一条 SQL 语句一次性删除全部对象,而并非分别删除每一个对象。若是你想使用在model中自定义的delete() 方法,就要自行调用每一个对象的delete方法。(例如,遍历 QuerySet,在每一个对象上调用 delete()方法),而不是使用QuerySe 中的 delete()方法。
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。例如:
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b
=
Blog.objects.get(pk
=
1
)
# This will delete the Blog and all of its Entry objects.
b.delete()
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要注意的是: delete() 方法是QuerySet上的方法,但并不适用于 Manager 自己。这是一种保护机制,是为了不意外地调用Entry.objects.delete() 方法致使 全部的 记录被误删除。若是你确认要删除全部的对象,那么你必须显式地调用:
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Entry.objects.
all
().delete()
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复制对象并无内置的函数,最简单的状况,将pk设为None。
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blog
=
Blog(name
=
'My blog'
, tagline
=
'Blogging is easy'
)
blog.save()
# blog.pk == 1
blog.pk
=
None
blog.save()
# blog.pk == 2
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若是使用继承的话,状况会复杂一点:
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class
ThemeBlog(Blog):
theme
=
models.CharField(max_length
=
200
)
django_blog
=
ThemeBlog(name
=
'Django'
, tagline
=
'Django is easy'
, theme
=
'python'
)
django_blog.save()
# django_blog.pk == 3
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须要将pk和id都设为None:
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django_blog.pk
=
None
django_blog.
id
=
None
django_blog.save()
# django_blog.pk == 4
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这样写是不会复制关系对象的,要复制关系对象,还须要一点代码:
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entry
=
Entry.objects.
all
()[
0
]
# some previous entry
old_authors
=
entry.authors.
all
()
entry.pk
=
None
entry.save()
entry.authors
=
old_authors
# saves new many2many relations
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有时你想对QuerySet中的全部对象,一次更新某个字段的值。这个要求能够用 update() 方法完成。例如:
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