Django-模型层(多表操做)

时间 2019-11-19

标签 django 模型栏目 Python 繁體版

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目录前端

1.建立模型

表和表之间的关系python

一对1、多对1、多对多，用book表和publish表本身来想一想关系，想一想里面的操做，加外键约束和不加外键约束的区别，一对一的外键约束是在一对多的约束上加上惟一约束mysql

实例：咱们来假定下面这些概念，字段和关系git

做者模型：一个做者有姓名和年龄sql

做者详细模型：把做者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。做者详情模型和做者模型之间是一对一的关系（one-to-one）数据库

出版商模型：出版商有名称，所在城市以及emaildjango

书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个做者，一个做者也能够写多本书，因此做者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版，因此出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)app

模型创建以下：函数

from django.db import models

# Create your models here.

class Author(models.Model): #比较经常使用的信息放到这个表里面
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField( max_length=32)
    age=models.IntegerField()
    # 与AuthorDetail创建一对一的关系，一对一的这个关系字段写在两个表的任意一个表里面均可以
    authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) #就是foreignkey+unique，只不过不须要咱们本身来写参数了，而且orm会自动帮你给这个字段名字拼上一个_id，数据库中字段名称为authorDetail_id

class AuthorDetail(models.Model):#不经常使用的放到这个表里面
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    birthday=models.DateField()
    telephone=models.BigIntegerField()
    addr=models.CharField( max_length=64)

class Publish(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField( max_length=32)
    city=models.CharField( max_length=32)
    email=models.EmailField()

#多对多的表关系，咱们学mysql的时候是怎么创建的，是否是手动建立一个第三张表，而后写上两个字段，每一个字段外键关联到另外两张多对多关系的表，orm的manytomany自动帮咱们建立第三张表，两种方式创建关系均可以，之后的学习咱们暂时用orm自动建立的第三张表，由于手动建立的第三张表咱们进行orm操做的时候，不少关于多对多关系的表之间的orm语句方法没法使用#若是你想删除某张表，你只须要将这个表注销掉，而后执行那两个数据库同步指令就能够了，自动就删除了。

class Book(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField( max_length=32)
    publishDate=models.DateField()
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)

    # 与Publish创建一对多的关系,外键字段创建在多的一方，字段publish若是是外键字段，那么它自动是int类型
    publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) #foreignkey里面能够加不少的参数，都是须要我们学习的，慢慢来，to指向表，to_field指向你关联的字段，不写这个，默认会自动关联主键字段，on_delete级联删除　　 字段名称不须要写成publish_id，orm在翻译foreignkey的时候会自动给你这个字段拼上一个_id,这个字段名称在数据库里面就自动变成了publish_id
    # 与Author表创建多对多的关系,ManyToManyField能够建在两个模型中的任意一个，自动建立第三张表，而且注意一点，你查看book表的时候，你看不到这个字段，由于这个字段就是建立第三张表的意思，不是建立字段的意思，因此只能说这个book类里面有authors这个字段属性
    authors=models.ManyToManyField(to='Author',) #注意无论是一对多仍是多对多，写to这个参数的时候，最后后面的值是个字符串，否则你就须要将你要关联的那个表放到这个表的上面

1.1方式一：自行建立第三张表

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="书名")


class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="做者姓名")

# 本身建立第三张表，分别经过外键关联书和做者
class Author2Book(models.Model):
    author = models.ForeignKey(to="Author")
    book = models.ForeignKey(to="Book")
    class Meta:
        unique_together = ("author", "book") #联合键

1.2方式二：经过ManyToManyField自动建立第三张表

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="书名")

# 经过ORM自带的ManyToManyField自动建立第三张表
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="做者姓名")
    books = models.ManyToManyField(to="Book", related_name="authors")  #自动生成的第三张表咱们是没有办法添加其余字段的

建立一对一关系字段时的一些参数工具

to
    设置要关联的表。

to_field
    设置要关联的字段。
    
on_delete
    同ForeignKey字段。

建立一对多关系字段时的一些参数

to
    设置要关联的表

to_field
    设置要关联的表的字段

related_name
    反向操做时，使用的字段名，用于代替原反向查询时的'表名_set'。
related_query_name
    反向查询操做时，使用的链接前缀，用于替换表名。

on_delete
    当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。

建立多对多字段时的一些参数

to
设置要关联的表

related_name
同ForeignKey字段。

related_query_name
同ForeignKey字段。
through
在使用ManyToManyField字段时，Django将自动生成一张表来管理多对多的关联关系。

但咱们也能够手动建立第三张表来管理多对多关系，此时就须要经过        
through来指定第三张表的表名。

through_fields
设置关联的字段。

db_table
默认建立第三张表时，数据库中表的名称。

建立表时的一些元信息设置

元信息
    ORM对应的类里面包含另外一个Meta类，而Meta类封装了一些数据库的信息。主要字段以下:
class Author2Book(models.Model):
    author = models.ForeignKey(to="Author")
    book = models.ForeignKey(to="Book")
    class Meta:
        unique_together = ("author", "book")

db_table
    ORM在数据库中的表名默认是 app_类名，能够经过db_table能够重写表名。db_table = 'book_model'

index_together
    联合索引。

unique_together
    联合惟一索引。

ordering
    指定默认按什么字段排序。
    ordering = ['pub_date',]
    只有设置了该属性，咱们查询到的结果才能够被reverse()，不然是能对排序了的结果进行反转(order_by()方法排序过的数据)

1.3关于db_column和verbose_name

1.指定字段名：在定义字段的时候，增长参数db_column=’real_field’；

　　　　2.指定表名：在model的class中，添加Meta类，在Meta类中指定表名db_table

例如在某个models.py文件中，有一个类叫Info:

class Info(models.Model):  
    ''''' 
            信息统计 
    '''  
    app_id = models.ForeignKey(App)  
    app_name = models.CharField(verbose_name='应用名',  max_length=32, db_column='app_name2')  
  
    class Meta:  
        db_table = 'info'  
        verbose_name = '信息统计'  
        verbose_name_plural = '信息统计'

其中db_column指定了对应的字段名，db_table指定了对应的代表；

若是不这样指定，字段名默认为app_name，而代表默认为app名+类名： [app_name]_info.

verbose_name指定在admin管理界面中显示中文；verbose_name表示单数形式的显示，verbose_name_plural表示复数形式的显示；中文的单数和复数通常不做区别。

建立完这个表，咱们本身能够经过navicat工具来看看数据库里面的那些表，出版社这个表里面没有任何的关系字段，这种单表的数据，咱们能够先添加几条数据，在进行下面的增删改查的操做。

生成表以下：　

注意事项：

表的名称myapp_modelName，是根据模型中的元数据自动生成的，也能够覆写为别的名称　　
id 字段是自动添加的
对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来建立数据库中的列名
这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
定义好模型以后，你须要告诉Django _使用_这些模型。你要作的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。
外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它容许外键接受空值 NULL)，你能够赋给它空值 None 。

1.4关于on_delete（了解）

关于on_delete参数

on_delete
当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。

models.CASCADE
删除关联数据，与之关联也删除

models.DO_NOTHING
删除关联数据，引起错误IntegrityError

models.PROTECT
删除关联数据，引起错误ProtectedError

models.SET_NULL
删除关联数据，与之关联的值设置为null（前提FK字段须要设置为可空）

models.SET_DEFAULT
删除关联数据，与之关联的值设置为默认值（前提FK字段须要设置默认值）

models.SET
删除关联数据，
a. 与之关联的值设置为指定值，设置：models.SET(值)
b. 与之关联的值设置为可执行对象的返回值，设置：models.SET(可执行对象)

ForeignKey的db_contraint参数

关系和约束你们要搞清楚，我不加外键能不能表示两个表之间的关系啊，固然能够

可是咱们就不能使用ORM外键相关的方法了，因此咱们单纯的将外键换成一个其余字段类型，只是单纯的存着另一个关联表的主键值是不能使用ORM外键方法的。

#db_constraint=False只加二者的关系，没有强制约束的效果，而且ORM外键相关的接口(方法)还能使用，因此若是未来公司让你创建外键，而且不能有强制的约束关系，那么就能够将这个参数改成False
    customer = models.ForeignKey(verbose_name='关联客户', to='Customer',db_constraint=False)

2.添加表记录

操做前先简单的录入一些数据：仍是create和save两个方法，和单表的区别就是看看怎么添加关联字段的数据

publish表：

author表：

authordetail表:

2.1一对多

方式1:
   publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) #拿到nid为1的出版社对象
   book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj) #出版社对象做为值给publish，其实就是自动将publish字段变成publish_id,而后将publish_obj的id给取出来赋值给publish_id字段，注意你若是不是publish类的对象确定会报错的，别乱昂
方式2:
   book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)　　#直接能够写id值，注意字段属性的写法和上面不一样，这个是publish_id=xxx，上面是publish=xxx。

2.2多对多

方式一： 多对多通常在前端页面上使用的时候是多选下拉框的样子来给用户选择多个数据，这里可让用户选择多个书籍，多个做者　　# 当前生成的书籍对象
    book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1)
    # 为书籍绑定的作做者对象
    yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录，注意取的是author的model对象
    egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录
　　#有人可能会说，咱们能够直接给第三张表添加数据啊，这个自动生成的第三张表你能经过models获取到吗，是获取不到的，用不了的，固然若是你知道了这个表的名字，那么你经过原生sql语句能够进行书的添加，因此要经过orm间接的给第三张表添加数据，若是是你手动添加的第三张表你是能够直接给第三张表添加数据
    # 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录，给书添加两个做者，下面的语法就是告诉orm给第三张表添加两条数据
    book_obj.authors.add(yuan,egon)    #  将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。   =======    book_obj.authors.add(*[])    #book_obj是书籍对象，authors是book表里面那个多对多的关系字段名称。    #其实orm就是先经过book_obj的authors属性找到第三张表，而后将book_obj的id值和两个做者对象的id值组合成两条记录添加到第三张表里面去　　方式二
　　book_obj.authors.add(1，2)
　　book_obj.authors.add(*[1，2]) #这种方式用的最多，由于通常是给用户来选择，用户选择是多选的，选完给你发送过来的就是一堆的id值

book表

book_authors表

多对多关系其它经常使用API：

book_obj.authors.remove()      # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。    ======   book_obj.authors.remove(*[1，2])，将多对多的关系数据删除
book_obj.authors.clear()       #清空被关联对象集合
book_obj.authors.set()         #先清空再设置　　 =====

删除示例：

book_obj = models.Book.objects.filter(nid=4)[0]
    # book_obj.authors.remove(2) #将第三张表中的这个book_obj对象对应的那个做者id为2的那条记录删除
    # book_obj.authors.clear()
    # book_obj.authors.set('2') #先清除掉全部的关系数据，而后只给这个书对象绑定这个id为2的做者，因此只剩下一条记录  3---2，好比用户编辑数据的时候，选择做者发生了变化，那么须要从新选择，因此咱们就能够先清空，而后再从新绑定关系数据,注意这里写的是字符串，数字类型不能够
    book_obj.authors.set(['1',]) #这么写也能够，可是注意列表中的元素是字符串，列表前面没有*，以前我测试有*，感受是版本的问题，没事，可以用哪一个用哪一个

一对一和一对多的删改和单表的删改是同样的，别忘了删除表的时候，我们是作了级联删除的

更新：
book_obj = models.Book.objects.get(id=1) #获取一个书籍对象
data = {'title':'xxx','price':100} #这个书籍对象更新后的数据
models.Book.objects.filter(id=n).update(**data) #将新数据更新到原来的记录中
book_obj.authors.set(author_list) #将数据和做者的多对多关系加上

删除：
models.Book.objects.filter(id=1).delete()

3.基于对象的跨表查询

　　一对多查询（Publish 与 Book）

正向查询(按字段：publish)：关联属性字段所在的表查询被关联表的记录就是正向查询，反之就是反向查询

# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市
book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first()
# book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象，book对象.外键字段名称
print(book_obj.publish.city)

反向查询(按表名：book_set,由于加上_set是由于反向查询的时候，你查询出来的多是多条记录的集合)：

publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社")
#publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的全部书籍对象集合，写法：小写的表名_set.all()，获得queryset类型数据
book_list=publish.book_set.all()    
for book_obj in book_list:
       print(book_obj.title)

3.2一对一查询(Author与AuthorDetail)

正向查询(按字段：authorDetail)：

egon=Author.objects.filter(name="egon").first()
print(egon.authorDetail.telephone) egon.authorDeail就拿到了这个对象，由于一对一找到的就是一条记录，注意写法：做者对象.字段名,就拿到了那个关联对象

反向查询(按表名：author)：不须要_set，由于一对一正向反向都是找到一条记录

# 查询全部住址在北京的做者的姓名
authorDet=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")[0]
authorDet.author.name

3.3 多对多查询(Author与Book)

正向查询(按字段：authors)：

反向查询(按表名：book_set)：

注意：

你能够经过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，若是 Article model 中作一下更改：

那么接下来就会如咱们看到这般：

在这里咱们补充一点，由于你很快就要接触到了，那就是form表单里面的button按钮和form表单外面的button按钮的区别，form表单里面的button按钮其实和input type='submit'的标签是有一样的效果的，都可以提交form表单的数据，可是若是放在form表单外面的button按钮，那就只是个普通的按钮了。，还有一点，input type='submit'按钮放到form表单外面那就成了一个普通的按钮。

4.基于双下划线的跨表查询（基于join实现的）

Django 还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，就使用两个下划线来连接模型(model)间关联字段的名称，直到最终连接到你想要的model 为止。

'''
    基于双下划线的查询就一句话：正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表,一对1、一对多、多对多都是一个写法，注意，咱们写orm查询的时候，哪一个表在前哪一个表在后都没问题，由于走的是join连表操做。
'''

4.1一对多查询

# 练习:  查询苹果出版社出版过的全部书籍的名字与价格(一对多) 

    # 正向查询 按字段:publish

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="苹果出版社")  #经过__告诉orm将book表和publish表进行join，而后找到全部记录中publish.name='苹果出版社'的记录（注意publish是属性名称），而后select book.title,book.price的字段值
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","price") #values或者values_list

    # 反向查询 按表名:book

    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="苹果出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

4.2多对多查询　　

# 练习: 查询yuan出过的全部书籍的名字(多对多)

    # 正向查询 按字段:authors:
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__name="yuan")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title")

    # 反向查询 按表名:book
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="yuan")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

4.3一对一查询

# 查询yuan的手机号
    
    # 正向查询
    ret=Author.objects.filter(name="yuan").values("authordetail__telephone")

    # 反向查询
    ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="yuan").values("telephone")

4.4进阶练习(连续跨表)

# 练习: 查询人民出版社出版过的全部书籍的名字以及做者的姓名


    # 正向查询
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","authors__name")
    # 反向查询
    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")


# 练习: 手机号以151开头的做者出版过的全部书籍名称以及出版社名称
    # 方式1:
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")
    # 方式2:    
    ret=Author.objects
              .filter(authordetail__telephone__startswith="151")
              .values("book__title","book__publish__name")

4.5related_name

　　反向查询时，若是定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：

publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')

# 练习: 查询人民出版社出版过的全部书籍的名字与价格(一对多)# 反向查询 再也不按表名:book,而是related_name:bookList
    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("bookList__title","bookList__price")

5.聚合查询和分组查询

5.1聚合

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。

用到的内置函数：

from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count

示例：

>>> from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
{'price__avg': 13.233333}

若是你想要为聚合值指定一个名称，能够向聚合子句提供它。

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

若是你但愿生成不止一个聚合，你能够向aggregate()子句中添加另外一个参数。因此，若是你也想知道全部图书价格的最大值和最小值，能够这样查询：

>>> 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')}

5.2分组

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，按照部门分组求平均工资：

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")

6.F查询和Q查询

6.1F查询

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。

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__gt=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做。

models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F('keep_num')*2)

修改操做也可使用F函数,好比将每一本书的价格提升30元

models.Book.objects.all().update(price=F("price")+30)

引伸：

若是要修改char字段咋办？

如：把全部书名后面加上(初版)

>>> from django.db.models.functions import Concat
>>> from django.db.models import Value
>>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("初版"), Value(")"))

6.2Q查询

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。

示例1：

查询做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"))

你能够组合& 和| 操做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 对象可使用~ 操做符取反，这容许组合正常的查询和取反(NOT) 查询。

示例：查询做者名字是小仙女而且不是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',)]>

查询函数能够混合使用Q 对象和关键字参数。全部提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一块儿。可是，若是出现Q 对象，它必须位于全部关键字参数的前面。

例如：查询出版年份是2017或2018，书名中带物语的全部书。

>>> 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>]>

7.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))

8.其余不为人知的操做（有个印象便可）

8.1Django ORM执行原生SQL

# extra
# 在QuerySet的基础上继续执行子语句
# extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)

# select和select_params是一组，where和params是一组，tables用来设置from哪一个表
# 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'])

举个例子：
models.UserInfo.objects.extra(
                    select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
                    select_params=[1,],
                    where = ['age>%s'],
                    params=[18,],
                    order_by=['-age'],
                    tables=['app01_usertype']
                )
                """
                select 
                    app01_userinfo.id,
                    (select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
                from app01_userinfo,app01_usertype
                where 
                    app01_userinfo.age > 18
                order by 
                    app01_userinfo.age desc
                """


# 执行原生SQL
# 更高灵活度的方式执行原生SQL语句
# 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()

8.2QuerySet方法大全

##################################################################
# PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET #
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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）


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# 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


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# METHODS THAT DO DATABASE QUERIES #
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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

9.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。

10.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)

Django-模型层(多表操做)

1.建立模型

1.1方式一：自行建立第三张表

1.2方式二：经过ManyToManyField自动建立第三张表

1.3关于db_column和verbose_name

1.4关于on_delete（了解）

2.添加表记录

2.1一对多

2.2多对多

3.基于对象的跨表查询

一对多查询（Publish 与 Book）

3.2一对一查询(Author与AuthorDetail)

3.3 多对多查询(Author与Book)

4.基于双下划线的跨表查询（基于join实现的）

4.1一对多查询

4.2多对多查询

4.3一对一查询

4.4进阶练习(连续跨表)

4.5related_name

5.聚合查询和分组查询

5.1聚合

5.2分组

更多示例：

6.F查询和Q查询

6.1F查询

6.2Q查询

7.事务

8.其余不为人知的操做（有个印象便可）

8.1Django ORM执行原生SQL

8.2QuerySet方法大全

9.Django终端打印SQL语句

10.在Python脚本中调用Django环境

　　一对多查询（Publish 与 Book）

4.2多对多查询　　