ORM是“对象-关系-映射”的简称python
映射关系:mysql
mysql---------Pythongit
表名----------类名正则表达式
字段----------属性sql
表记录--------实例化对象数据库
ORM功能:django
操做表:建立,修改,删除服务器
操做数据行:增删改查session
此外django没办法帮咱们建立数据库,只能本身建立完后,再让django去连接app
若是要将模型转化为mysql数据库中的表,须要在setting中配置:
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME':'bms', # 要链接的数据库,链接前须要建立好
'USER':'root', # 链接数据库的用户名
'PASSWORD':'', # 链接数据库的密码
'HOST':'127.0.0.1', # 链接主机,默认本级
'PORT':3306, # 端口 默认3306
}
}
# 注意
必定要提早建立好一个数据库,像上面我给的是bms,则数据库中必须提早存在这个表格
须要提早删除掉自带的DATABASES,这是django自带的轻量级数据库db.sqlite3
设置完后,再启动django项目前,须要激活mysql。若是存在报错no module named MySQLdb ,
咱们在项目名文件下的__init__里写入
import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()
若是还有报错
django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.3.3 or newer is required; you have 0.7.11.None 经过查找路径C:\Programs\Python\Python36-32\Lib\site-packages\Django-2.0-py3.6.egg\django\db\backends\mysql 这个路径里的文件把 if version < (1, 3, 3): raise ImproperlyConfigured("mysqlclient 1.3.3 or newer is required; you have %s" % Database.__version__) 注释掉
最后经过两条数据库迁移命令便可在指定的数据库中建立表 (终端启动mysql运行这两条命令):
python manage.py makemigrations # 建立脚本 python manage.py migrate # 迁移数据
此外,还要确保setting文件中的INSTALLED_APPS写入咱们建立的app名称,我这里给的名字是app01
INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'app01.apps.App01Config', ]
若是想打印orm转换过程当中的sql,须要在setting中进行以下配置:
LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
第一步:在models.py中建立模型
from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField(max_length=30) publishDate = models.DateField() author = models.CharField(max_length=30) price = models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) # 5位,保留2位小数
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME':'bms', # 要链接的数据库,链接前须要建立好 'USER':'root', # 链接数据库的用户名 'PASSWORD':'', # 链接数据库的密码 'HOST':'127.0.0.1', # 链接主机,默认本级 'PORT':3306, # 端口 默认3306 } }
第三步:在项目名文件下的__init__里写入
import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()
第四步:终端运行同步语句
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
''' <1> CharField 字符串字段, 用于较短的字符串. CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所容许的最大字符数. <2> IntegerField #用于保存一个整数. <3> FloatField 一个浮点数. 必须 提供两个参数: 参数 描述 max_digits 总位数(不包括小数点和符号) decimal_places 小数位数 举例来讲, 要保存最大值为 999 (小数点后保存2位),你要这样定义字段: models.FloatField(..., max_digits=5, decimal_places=2) 要保存最大值一百万(小数点后保存10位)的话,你要这样定义: models.FloatField(..., max_digits=19, decimal_places=10) admin 用一个文本框(<input type="text">)表示该字段保存的数据. <4> AutoField 一个 IntegerField, 添加记录时它会自动增加. 你一般不须要直接使用这个字段; 自定义一个主键:my_id=models.AutoField(primary_key=True) 若是你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的 model. <5> BooleanField A true/false field. admin 用 checkbox 来表示此类字段. <6> TextField 一个容量很大的文本字段. admin 用一个 <textarea> (文本区域)表示该字段数据.(一个多行编辑框). <7> EmailField 一个带有检查Email合法性的 CharField,不接受 maxlength 参数. <8> DateField 一个日期字段. 共有下列额外的可选参数: Argument 描述 auto_now 当对象被保存时,自动将该字段的值设置为当前时间.一般用于表示 "last-modified" 时间戳. auto_now_add 当对象首次被建立时,自动将该字段的值设置为当前时间.一般用于表示对象建立时间. (仅仅在admin中有意义...) <9> DateTimeField 一个日期时间字段. 相似 DateField 支持一样的附加选项. <10> ImageField 相似 FileField, 不过要校验上传对象是不是一个合法图片.#它有两个可选参数:height_field和width_field, 若是提供这两个参数,则图片将按提供的高度和宽度规格保存. <11> FileField 一个文件上传字段. 要求一个必须有的参数: upload_to, 一个用于保存上载文件的本地文件系统路径. 这个路径必须包含 strftime #formatting, 该格式将被上载文件的 date/time 替换(so that uploaded files don't fill up the given directory). admin 用一个<input type="file">部件表示该字段保存的数据(一个文件上传部件) . 注意:在一个 model 中使用 FileField 或 ImageField 须要如下步骤: (1)在你的 settings 文件中, 定义一个完整路径给 MEDIA_ROOT 以便让 Django在此处保存上传文件. (出于性能考虑,这些文件并不保存到数据库.) 定义MEDIA_URL 做为该目录的公共 URL. 要确保该目录对 WEB服务器用户账号是可写的. (2) 在你的 model 中添加 FileField 或 ImageField, 并确保定义了 upload_to 选项,以告诉 Django 使用 MEDIA_ROOT 的哪一个子目录保存上传文件.你的数据库中要保存的只是文件的路径(相对于 MEDIA_ROOT). 出于习惯你必定很想使用 Django 提供的 get_<#fieldname>_url 函数.举例来讲,若是你的 ImageField 叫做 mug_shot, 你就能够在模板中以 {{ object.#get_mug_shot_url }} 这样的方式获得图像的绝对路径. <12> URLField 用于保存 URL. 若 verify_exists 参数为 True (默认), 给定的 URL 会预先检查是否存在( 即URL是否被有效装入且 没有返回404响应). admin 用一个 <input type="text"> 文本框表示该字段保存的数据(一个单行编辑框) <13> NullBooleanField 相似 BooleanField, 不过容许 NULL 做为其中一个选项. 推荐使用这个字段而不要用 BooleanField 加 null=True 选项 admin 用一个选择框 <select> (三个可选择的值: "Unknown", "Yes" 和 "No" ) 来表示这种字段数据. <14> SlugField "Slug" 是一个报纸术语. slug 是某个东西的小小标记(短签), 只包含字母,数字,下划线和连字符.#它们一般用于URLs 若你使用 Django 开发版本,你能够指定 maxlength. 若 maxlength 未指定, Django 会使用默认长度: 50. #在 之前的 Django 版本,没有任何办法改变50 这个长度. 这暗示了 db_index=True. 它接受一个额外的参数: prepopulate_from, which is a list of fields from which to auto-#populate the slug, via JavaScript,in the object's admin form: models.SlugField (prepopulate_from=("pre_name", "name"))prepopulate_from 不接受 DateTimeFields. <13> XMLField 一个校验值是否为合法XML的 TextField,必须提供参数: schema_path, 它是一个用来校验文本的 RelaxNG schema #的文件系统路径. <14> FilePathField 可选项目为某个特定目录下的文件名. 支持三个特殊的参数, 其中第一个是必须提供的. 参数 描述 path 必需参数. 一个目录的绝对文件系统路径. FilePathField 据此获得可选项目. Example: "/home/images". match 可选参数. 一个正则表达式, 做为一个字符串, FilePathField 将使用它过滤文件名. 注意这个正则表达式只会应用到 base filename 而不是 路径全名. Example: "foo.*\.txt^", 将匹配文件 foo23.txt 却不匹配 bar.txt 或 foo23.gif. recursive可选参数.要么 True 要么 False. 默认值是 False. 是否包括 path 下面的所有子目录. 这三个参数能够同时使用. match 仅应用于 base filename, 而不是路径全名. 那么,这个例子: FilePathField(path="/home/images", match="foo.*", recursive=True) ...会匹配 /home/images/foo.gif 而不匹配 /home/images/foo/bar.gif <15> IPAddressField 一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30"). <16> CommaSeparatedIntegerField 用于存放逗号分隔的整数值. 相似 CharField, 必需要有maxlength参数. '''
(1)null 若是为True,Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False. (1)blank 若是为True,该字段容许不填。默认为False。 要注意,这与 null 不一样。null纯粹是数据库范畴的,而 blank 是数据验证范畴的。 若是一个字段的blank=True,表单的验证将容许该字段是空值。若是字段的blank=False,该字段就是必填的。 (2)default 字段的默认值。能够是一个值或者可调用对象。若是可调用 ,每有新对象被建立它都会被调用。 (3)primary_key 若是为True,那么这个字段就是模型的主键。若是你没有指定任何一个字段的primary_key=True, Django 就会自动添加一个IntegerField字段作为主键,因此除非你想覆盖默认的主键行为, 不然不必设置任何一个字段的primary_key=True。 (4)unique 若是该值设置为 True, 这个数据字段的值在整张表中必须是惟一的 (5)choices 由二元组组成的一个可迭代对象(例如,列表或元组),用来给字段提供选择项。 若是设置了choices ,默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框,<br>并且这个选择框的选项就是choices 中的选项。
# 方式一: book = Book(title="牛虻",publishDate="2005-5-5",author="莫言",price=18) book.save() # 方式二(推荐):返回的是记录对象 Book.objects.create(title="NARUTU",publishDate="2014-2-5",author="bob",price=58)
# 记住:这里添加表记录是一一对应的关系,必须title='',author='',这个后期添加表数据老容易忘
查询相关API
<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> order_by(*field): 对查询结果排序 <6> reverse(): 对查询结果反向排序 <8> count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。 <9> first(): 返回第一条记录 <10> last(): 返回最后一条记录 <11> exists(): 若是QuerySet包含数据,就返回True,不然返回False <12> 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 <13> 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 <14> distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录
再补充两个相关API:
<14> only(): 仅取表中的数据 <15> defer(): 映射中排除某些数据
这两个比较特殊,和value很类似,value返回的是ValuesQuerySet,而defer返回的是QuerySet对象
only和defer不只能获取它包含的指定字段,也能查取其它字段,defer也是同样,不过会额外执行一次查询,影响效率
二者区别:only不少程度上和defer是同一类的东西,能够理解为defer的相反函数,如Author中存在A,B两个字段,则Author.objects.defer("A")和Author.objects.defer("B"),这两条语句就是等价的
相关用法:
a_q = Author.objects.all().defer("name") b_q = Author.objects.all().only("name") print(a_q) print(b_q) # 二者值同样,可是打印a_q的时候会多查询一次
这里对以上结果类型进行总结,明确结果类型在对数据的提取过程当中显得尤其重要,如何把queryset类型转换成obj类型,在经过obj获得须要的数据,这是重中之重
查询 1 Book.objects.all() # queryset类型 2 Book.objects.filter(title="三体") # queryset类型 3 Book.objects.exclude(title="三体") # queryset类型 3 Book.objects.first() # obj 4 Book.objects.last() # obj 5 Book.objects.all()[0] # obj 切片 6 Book.objects.get() # obj ########################################################## 7 queryset.order_by() # 返回值仍是queryset 8 queryset.reverse() # 反转,返回值仍是queryset 9 queryset.count() # 返回值int,query的终止函数 10 queryset.exist() # 返回值布尔值 ######################################################### 11 queryset.values("") # 返回值也是queryset 12 queryset.valueslist("") 13 queryset.values 14 Book.objects.distinct("")
演示代码
def query(request): #1 查询全部,返回的是一个queryset数据类型对象,相似于 [obj,obj,.....] book_lis = Book.objects.all() for temp in book_lis: print(temp.title) #2 返回的是一个queryset数据类型对象,[model_obj,.....] ret = Book.objects.filter(price=58) for obj in ret: print(obj.title) #3 first,last,queryset支持切片操做 obj = Book.objects.all().first() obj = Book.objects.all().last() obj = Book.objects.all()[-1] print(obj) #4 count查询表中有几条数据,返回int类型 obj = Book.objects.count() print(obj) #5 get返回的就是一个model对象(有且只有一个结果的是由才有意义) obj = Book.objects.get(id=1) obj = Book.objects.get(title="牛虻") print(obj.author) #6 exclude 排除,等同于filter # 查看名字bob外其余人的相关数据 obj = Book.objects.exclude(author="bob") for i in obj: print(i.author,i.title,i.price) #7 order_by,排序 obj = Book.objects.all().order_by("price").reverse() print(obj) #8 exists ret = Book.objects.all().exists() if ret:print("Ok") #9 values book_list = Book.objects.all().values("title", "price") print(book_list) # < QuerySet # [ # {'title': '牛虻', 'price': Decimal('18.00')}, # {'title': 'NARUTU', 'price': Decimal('58.00')}, # {'title': 'NARUTU', 'price': Decimal('58.00')} # ] # > #10 values_list # 注意二者区别 book_list = Book.objects.all().values_list("title", "price") print(book_list) # < QuerySet # [ # ('牛虻', Decimal('18.00')), # ('NARUTU', Decimal('58.00')), # ('NARUTU', Decimal('58.00')) # ] # > #11 distinct,去重 obj = Book.objects.all().values("author").distinct() print(obj) return HttpResponse("查询成功")
模糊查询,注意是双下划线
Book.objects.filter(price__in=[100,200,300]) # 获取价格等于100,200,300的数据 Book.objects.exclude(price__in=[100,200,300]) # not in Book.objects.filter(price__gt=100) # 大于100 Book.objects.filter(price__lt=100) # 小于100 Book.objects.filter(price__range=[100,200]) # 价格范围在100~200之间 Book.objects.filter(title__contains="python") Book.objects.filter(title__icontains="python") # 不区分大小写 Book.objects.filter(title__startswith="py") # 以py开头 Book.objects.filter(pub_date__year=2012)
# 注意这里大于等因而用price_gte=100
# publishDate__year =2017,publishDate__month = 10 查看2017年10月份的数据
Book.objects.filter(id=2).update(title="滚石",price=23)
def dels(request,nid): Book.objects.filter(id=nid).delete() return redirect("test")
查询练习
1 查询老男孩出版社出版过的价格大于200的书籍 Book.objects.filter(price__gt=200,publish="老男孩出版社",is_pub=True) 2 查询2017年8月出版的全部以py开头的书籍名称 Book.objects.filter(title__startswith="py",pub_date__year=2017,pub_date__month=8) 3 查询价格为50,100或者150的全部书籍名称及其出版社名称 Book.objects.filter(price__in=[50,100,150]).values("title","publish") 4 查询价格在100到200之间的全部书籍名称及其价格 Book.objects.filter(price__range=[100,200]).values("title","price") 5 查询全部人民出版社出版的书籍的价格(从高到低排序,去重) Book.objects.filter(publish="人民出版社").order_by("prcie").reverse().values("prcie").distinct() 6 查询价格大于200的书籍的个数 Book.objects.filter(price__gt=200).count() 7 查询价格不等于100的全部书籍 Book.objects.exclude(prcie=100) 8 查询苹果出版社出版的书籍中的第3-7本(前提存在足够数量的书籍) Book.objects.filter(publish="苹果出版社")[2:7]