9、Django之ORM
1、ORM概述
用于实现面向对象编程语言里不一样类型系统的数据之间的转换，换言之，就是用面向对象的方式去操做数据库的建立表以及增删改查等操做。html
到目前为止，当咱们的程序涉及到数据库相关操做时，通常操做流程以下：python
- 建立数据库，设计表结构和字段；
- 使用 MySQLdb 来链接数据库，并编写数据访问层代码，使用原生SQL语句进行访问数据；
- 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操做，获取结果；
ORM是什么？Object Relational Mapping(关系对象映射)
mysql
一、类名------>数据库中的表名git
二、类属性--------->数据库的字段web
三、类实例--------->数据库表里的一条记录正则表达式
四、obj.id obj.name------>获取类实例对象的属性sql
Django ORM的优点：shell
一、Django的orm操做本质是根据对接的数据库引擎，翻译成对应的sql语句， 避免新手写sql语句带来的性能问题，同时ORM使咱们的通用数据库交互变得简单易行，并且彻底不用考虑复杂的SQL语句。数据库
二、全部使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle、sqlite....等数据库，若是数据库须要迁移，只须要更换Django的数据库引擎便可；
django
2、ORM实现
为了更好的理解，咱们来作一个基本的 地名（好比某个门牌号码）/餐馆/服务员 数据库结构，这个也是受Django官网的启发而本身定义的，可能不是很是恰当，可是能够帮助理解。
一、梳理关系和建模
场景以下：
在某条街上Place，有一家餐馆Restaurant,在这家餐馆里面有不少服务员Waiter，每一个服务员在这条街上可能有多个住处Place，同时，这个Place可能住着多个服务员Waiter。
因此，这其中的关系能够梳理以下：
Place---->Restaurant(一对一）：一条街上对应一家餐馆名
Restaurant---->Waiter(一对多）：一个餐馆里面有多名服务员
Place---->Waiter（多对多）：一个地方可能住着好几个服务员，而一个服务员可能在这条街上有好几个住所
二、定义表和肯定字段
一个place有地名和地址
一个餐馆有惟一的地址和经营的餐饮项目
一个服务员有本身的姓名、住所、工做的餐馆
from django.db import models
class Place(models.Model):
name = models.CharField(max_length=50)
address = models.CharField(max_length=80)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return "%s the place" % self.name
class Restaurant(models.Model):
place = models.OneToOneField(
Place,
on_delete=models.CASCADE,
primary_key=True,
)
serves_hot_dogs = models.BooleanField(default=False)
serves_pizza = models.BooleanField(default=False)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return "%s the restaurant" % self.place.name
class Waiter(models.Model):
restaurant = models.ForeignKey(Restaurant, on_delete=models.CASCADE)
places = models.ManyToManyField(Place)
name = models.CharField(max_length=50)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return "%s the waiter at %s" % (self.name, self.restaurant)
三、setttings和同步数据库
a、在settings里的INSTALLED_APPS中加入'app'
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'blog',
]
b、同步数据库。
一、数据同步的准备工做
python manager makemigrations
二、数据同步
python manager migrate
三、数据表结构
3、ORM的关系
关系数据库的威力体如今表之间的相互关联。 Django 提供了三种最多见的数据库关系：多对一(many-to-one)，多对多(many-to-many)，一对一(one-to-one)。其中多对一和多对多更为常见。
一、多对一(many-to-one)
Django 使用 django.db.models.ForeignKey 定义多对一关系。 和使用其它Field类型同样：在模型当中把它作为一个类属性包含进来。
ForeignKey 须要一个位置参数：与该模型关联的类。记住：哪一个是多，就在哪一个里面写Foreiginkey。
好比，一个餐馆有多个服务员，可是一个服务员只能在一家餐馆工做，固然这里不考虑兼职的状况了。
二、一对一（one-to-one）
OneToOneField用来定义一对一关系。 和使用其它Field类型同样：在模型当中把它作为一个类属性包含进来。
当某个对象想扩展自另外一个对象时，最经常使用的方式就是在这个对象的主键上添加一对一关系。
OneToOneField要一个位置参数：与模型关联的类。
例如，若是你正在创建一个“places”的数据库，那么你将创建一个很是标准的地址、电话号码等 在数据库中。 接下来，若是你想在place数据库的基础上创建一个restaurant数据库，而不想将已有的字段复制到Restaurant模型，那你能够在 Restaurant 添加一个OneToOneField 字段，这个字段指向Place（由于Restaurant 自己就是一个Place；事实上，在处理这个问题的时候，你应该使用一个典型的 inheritance，它隐含一个一对一关系)。
与ForeignKey同样，能够定义递归关系，并能够引用还没有定义的模型。
三、多对多（many-to-many）
ManyToManyField 用来定义多对多关系， 和使用其它Field类型同样：在模型当中把它作为一个类属性包含进来。
ManyToManyField 须要一个位置参数：和该模型关联的类。
例如，一个Pizza能够有多种Topping 即一种Topping 也能够位于多个Pizza上，并且每一个Pizza有多个topping
四、实例
a、咱们进行对象的创建，首先进入python 的shell环境，而后导入对应的对象。创建2个place、2个restaurant、4个waiter
place1===>restaurant1（111街上有一间餐馆，名为：restaurant1）
waiter1和waiter2==>restaurant1（waiter1和waiter2工做在restaurant1）
waiter1==>hourse1和hourse2:（waiter1有hourse1和hourse2两个住所）
waiter2==>hourse2（waiter2只有hourse2一个住所）
place2===>restaurant2（222街上有一间餐馆，名为：restaurant2）
waiter3和waiter4===>restaurant2（waiter3和waiter4工做在restaurant2）
waiter3和waiter4==>hourse3（waiter3和waiter4同居在hourse3）
(venv) D:\xuequn\venv\Scripts\firstapp>python manage.py shell
Python 2.7.15 (v2.7.15:ca079a3ea3, Apr 30 2018, 16:30:26) [MSC v.1500 64 bit (AM
D64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
(InteractiveConsole)
>>> from blog import models
>>> from models import Place
Traceback (most recent call last):
File "<console>", line 1, in <module>
ImportError: No module named models
>>> from blog import models
>>> from blog.models import Place
>>> from blog.models import Restaurant
>>> from blog.models import Waiter
>>> place1=Place(name='place1',address='111-place1-west-road')
>>> place1.save()
>>> place2=Place(name='place2',address='222-place2-west-road')
>>> place2.save()
>>> res1=Restaurant(place=place1,serves_hot_dogs=True,serves_pizza=True)
>>> res1.save()
>>> res2=Restaurant(place=place2,serves_hot_dogs=True,serves_pizza=False)
>>> res2.save()
>>> w1=Waiter(name='waiter1',restaurant=res1)
>>> w1.save()
>>> w2=Waiter(name='waiter2',restaurant=res1)
>>>
>>> w2.save()
>>> w3=Waiter(name='waiter3',restaurant=res2)
>>> w3.save()
>>> w4=Waiter(name='waiter4',restaurant=res2)
>>> w4.save()
>>> hourse1=Place(name='hourse1',address='hourse1-east-road')
>>> hourse1.save()
>>> hourse2=Place(name='hourse2',address='hourse2-east-road')
>>> hourse2.save()
>>> hourse3=Place(name='hourse3',address='hourse3-east-road')
>>> hourse3.save()
>>> w1.places.add(hourse1)
>>> w1.save()
>>> w1.places.add(hourse2)
>>> w1.save()
>>> w2.places.add(hourse2)
>>> w2.save()
>>> w3.places.add(hourse3)
>>> w3.save()
>>> w4.places.add(hourse3)
>>> w4.save()
>>>
注意：
一、一对一使用场景：当某个对象想扩展自另外一个对象时，最经常使用的方式就是在这个对象的主键上添加一对一关系。这里的餐馆扩展了街道，餐馆除了有街道的地址属性之外，还有餐馆名称和经营项目等。
二、表A是表B的属性时，表A必须先save，表B才能使用表A，否则会报错：ValueError: save() prohibited to prevent data loss due to unsaved related object......
下面在此基础上进行增、删、改、查操做。
4、ORM的操做
一、增
在学习增操做前，咱们先了解一下模型中经常使用的字段。
#################################################################经常使用字段
<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 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: 参数 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.
<15> 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.
<16> 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
<17> IPAddressField
一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30").
<18>CommaSeparatedIntegerField
用于存放逗号分隔的整数值. 相似 CharField, 必需要有maxlength参数.
#######################################################Field重要参数
<1> null
数据库中字段是否能够为空
<2> blank
django的 Admin 中添加数据时是否可容许空值
<3> default
设定缺省值
<4> editable
若是为假，admin模式下将不能改写。缺省为真
<5> primary_key
设置主键，若是没有设置django建立表时会自动加上： id = meta.AutoField('ID', primary_key=True) primary_key=True implies blank=False, null=False and unique=True. Only one primary key is allowed on an object.
<6> unique
数据惟一
<7> verbose_name
Admin中字段的显示名称
<8> validator_list
有效性检查。非有效产生 django.core.validators.ValidationError 错误
<9>db_column
db_index 若是为真将为此字段建立索引
<10>choices
一个用来选择值的2维元组。第一个值是实际存储的值，第二个用来方便进行选择。 如：
SEX_CHOICES= (( ‘F’,'Female’),(‘M’,'Male’),) gender = models.CharField(max_length=2,choices = SEX_CHOICES)
-------------------------------------增操做(create方式，无需显示save) ------------------------------
>>> from blog.models import *
>>> Place.objects.create(name='place3',address='333-place3-west-road')
<Place: place3 the place>
>>> Place.objects.create(**{'name':'place4','address':'444-place4-west-road'})
<Place: place4 the place>
-------------------------------------增操做(显示save方式） ------------------------------
>>> place1=Place(name='place1',address='111-place1-west-road')
>>> place1.save()
>>> place2=Place(name='place2',address='222-place2-west-road')
>>> place2.save()
二、删
-------------------------------------删操做（delete方法） ------------------------------
>>> p3=Place.objects.filter(name='place3')
>>> p3
<QuerySet [<Place: place3 the place>]>
>>> p3=Place.objects.filter(name='place3').delete()
------------------------------删操做（ remove()和clear()方法） --------------
book = models.Book.objects.filter(id=1)
book.author.clear() #清空与book中id=1 关联的全部数据
book.author.remove(2) #能够为id
book.author.remove(*[1,2,3,4]) #能够为列表,前面加*
#反向
author = models.Author.objects.filter(id=1)
author.book_set.clear() #清空与boy中id=1 关联的全部数据
三、改
----------------------------------------改（直接修改属性后save） ----------------------------------------
>>> h3=Place.objects.get(id=9)
>>> h3
<Place: hourse3 the place>
>>> h3.address='hourse3-west-road'
>>> h3.save()
>>>
这种方法须要知道被修改内容的ID号。
----------------------------------------改（级联update方法） ----------------------------------------
>>> Place.objects.filter(id=9).update(address='new_place')
1
>>> h3=Place.objects.get(id=9)
>>> h3.address
u'new_place'
>>>
第二种方式修改不能用get的缘由是：update是QuerySet对象的方法，get返回的是一个model对象，它没有update方法，而filter返回的是一个QuerySet对象(filter里面的条件可能有多个条件符合，好比name＝'alvin',可能有两个name＝'alvin'的行数据)。
在“插入和更新数据”小节中，咱们有提到模型的save()方法，这个方法会更新一行里的全部列。 而某些状况下，咱们只须要更新行里的某几列。
1、update方法直接设置对应的属性
#---------------- update方法直接设定对应属性---------------- models.Book.objects.filter(id=3).update(title="PHP") ##sql: ##UPDATE "app01_book" SET "title" = 'PHP' WHERE "app01_book"."id" = 3; args=('PHP', 3) 2、save方法会把全部属性都从新设定一遍 #--------------- save方法会将全部属性从新设定一遍,效率低----------- obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0] obj.title="Python" obj.save()
一、先查出全部数据 # SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price", # "app01_book"."color", "app01_book"."page_num", # "app01_book"."publisher_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 3 LIMIT 1; 二、把全部字段都更新一次 # UPDATE "app01_book" SET "title" = 'Python', "price" = 3333, "color" = 'red', "page_num" = 556, # "publisher_id" = 1 WHERE "app01_book"."id" = 3;
在这个例子里咱们能够看到Django的save()方法更新了不只仅是title列的值，还有更新了全部的列。 若title之外的列有可能会被其余的进程所改动的状况下，只更改title列显然是更加明智的。更改某一指定的列，咱们能够调用结果集（QuerySet）对象的update()方法,与之等同的SQL语句变得更高效，而且不会引发竞态条件。
此外，update()方法对于任何结果集（QuerySet）均有效，这意味着你能够同时更新多条记录update()方法会返回一个整型数值，表示受影响的记录条数。
注意，这里由于update返回的是一个整形，因此无法用query属性；对于每次建立一个对象，想显示对应的raw sql，须要在settings加上日志记录部分：
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
LOGGING
注意：若是是多对多的改：
obj=Book.objects.filter(id=1)[0]
author=Author.objects.filter(id__gt=2)
obj.author.clear()
obj.author.add(*author)
四、查
---------------------------------------查（filter，value等) -------------------------------------
# 查询相关API：
# <1>filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 # <2>all(): 查询全部结果 # <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。
#-----------下面的方法都是对查询的结果再进行处理:好比 objects.filter.values()--------
# <4>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 # <5>exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象 # <6>order_by(*field): 对查询结果排序 # <7>reverse(): 对查询结果反向排序 # <8>distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录 # <9>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 # <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。
扩展：
#扩展查询,有时候DJANGO的查询API不能方便的设置查询条件，提供了另外的扩展查询方法extra:
#extra(select=None, where=None, params=None, tables=None,order_by=None, select_params=None
(1) Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"})
(2) Blog.objects.extra(
select=SortedDict([('a', '%s'), ('b', '%s')]),
select_params=('one', 'two'))
(3) q = Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"})
q = q.extra(order_by = ['-is_recent'])
(4) Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
5、惰性机制
所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会立刻执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。其实就是迭代器。
一、QuerySet特色
<1> 可迭代的
<2> 可切片
#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...]
#QuerySet: 可迭代
# for obj in objs:#每一obj就是一个行对象
# print("obj:",obj)
# QuerySet: 可切片
# print(objs[1])
# print(objs[1:4])
# print(objs[::-1])
二、QuerySet的高效使用
<1>Django的queryset是惰性的
Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），经过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得
到数据库中名字为‘Dave’的全部的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
上面的代码并无运行任何的数据库查询。你可使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数，
这些操做都不会发送给数据库。这是对的，由于数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。
<2>要真正从数据库得到数据，你能够遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql.
为了验证这些,须要在settings里加入 LOGGING(验证方式)
obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i)
# if obj:
# print("ok")
<3>queryset是具备cache的
当你遍历queryset时，全部匹配的记录会从数据库获取，而后转换成Django的model。这被称为执行
（evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样若是你再次遍历这个queryset，
你不须要重复运行通用的查询。
obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i)
## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")
## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i) #LOGGING只会打印一次
<4>简单的使用if语句进行判断也会彻底执行整个queryset而且把数据放入cache，虽然你并不须要这些数据！为了不这个，能够用exists()方法来检查是否有数据：
obj = Book.objects.filter(id=4)
# exists()的检查能够避免数据放入queryset的cache。
if obj.exists():
print("hello world!")
<5>当queryset很是巨大时，cache会成为问题
处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统
进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可使用iterator()方法
来获取数据，处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator()
# iterator()能够一次只从数据库获取少许数据，这样能够节省内存
for obj in objs:
print(obj.name)
#BUT,再次遍历没有打印,由于迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
print(obj.name)
#固然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。因此使
#用iterator()的时候要小心，确保你的代码在操做一个大的queryset时没有重复执行查询
总结:
queryset的cache是用于减小程序对数据库的查询，在一般的使用下会保证只有在须要的时候才会查询数据库。
使用exists()和iterator()方法能够优化程序对内存的使用。不过，因为它们并不会生成queryset cache，可能
会形成额外的数据库查询。
6、多种查询
一、对象查询，单表条件查询，多表条件关联查询
#--------------------对象形式的查找--------------------------
# 正向查找
ret1=models.Book.objects.first()
print(ret1.title)
print(ret1.price)
print(ret1.publisher)
print(ret1.publisher.name) #由于一对多的关系因此ret1.publisher是一个对象,而不是一个queryset集合
# 反向查找
ret2=models.Publish.objects.last()
print(ret2.name)
print(ret2.city)
#如何拿到与它绑定的Book对象呢?
print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一个queryset集合
#---------------了不得的双下划线(__)之单表条件查询----------------
# 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、2二、33的数据
# models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # not in
#
# models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
# models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
#
# models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and
#
# startswith，istartswith, endswith, iendswith,
#----------------了不得的双下划线(__)之多表条件关联查询---------------
# 正向查找(条件)
# ret3=models.Book.objects.filter(title='Python').values('id')
# print(ret3)#[{'id': 1}]
#正向查找(条件)之一对多
ret4=models.Book.objects.filter(title='Python').values('publisher__city')
print(ret4) #[{'publisher__city': '北京'}]
#正向查找(条件)之多对多
ret5=models.Book.objects.filter(title='Python').values('author__name')
print(ret5)
ret6=models.Book.objects.filter(author__name="alex").values('title')
print(ret6)
#注意
#正向查找的publisher__city或者author__name中的publisher,author是book表中绑定的字段
#一对多和多对多在这里用法没区别
# 反向查找(条件)
#反向查找之一对多:
ret8=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('name')
print(ret8)#[{'name': '人大出版社'}] 注意,book__title中的book就是Publisher的关联表名
ret9=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('book__authors')
print(ret9)#[{'book__authors': 1}, {'book__authors': 2}]
#反向查找之多对多:
ret10=models.Author.objects.filter(book__title='Python').values('name')
print(ret10)#[{'name': 'alex'}, {'name': 'alvin'}]
#注意
#正向查找的book__title中的book是表名Book
#一对多和多对多在这里用法没区别
注意：条件查询即与对象查询对应，是指在filter，values等方法中的经过__来明确查询条件
二、聚合查询和分组查询
<1> aggregate(*args,**kwargs):
经过对QuerySet进行计算，返回一个聚合值的字典。aggregate()中每个参数都指定一个包含在字典中的返回值。即在查询集上生成聚合。（对QuerySet总体进行计算，获得聚合函数的值的字典）
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max
从整个查询集生成统计值。好比，你想要计算全部在售书的平均价钱。Django的查询语法提供了一种方式描述全部
图书的集合。
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
aggregate()子句的参数描述了咱们想要计算的聚合值，在这个例子中，是Book模型中price字段的平均值
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。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:
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}
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：
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
<2> annotate(*args,**kwargs)
能够经过计算查询结果中每个对象所关联的对象集合，从而得出总计值(也能够是平均值或总和)，即为查询集的每一项生成聚合。（对查询结果按条件分组后的集合进行计算，返回每一个分组的字典集合）
>>> Place.objects.filter(name='place1').aggregate(Sum('id'))
(0.001) SELECT SUM("blog_place"."id") AS "id__sum" FROM "blog_place" WHERE "blog _place"."name" = 'place1'; args=('place1',)
{'id__sum': 5}
>>>
查询每一个地址的id总和，这里就涉及到分组了（固然，这里不是很合理，通常是某个name对应多个id值时，才使用相加），分组条件是name
>>> Place.objects.values("name").annotate(Sum('id'));
(0.001) SELECT "blog_place"."name", SUM("blog_place"."id") AS "id__sum" FROM "bl og_place" GROUP BY "blog_place"."name" LIMIT 21; args=()
<QuerySet [{'name': u'hourse1', 'id__sum': 7}, {'name': u'hourse2', 'id__sum': 8
}, {'name': u'hourse3', 'id__sum': 9}, {'name': u'place1', 'id__sum': 5}, {'name
': u'place2', 'id__sum': 6}]>
>>>
查询每一个place，最小的id
>>> Place.objects.values('name').annotate(Min('id'));
(0.001) SELECT "blog_place"."name", MIN("blog_place"."id") AS "id__min" FROM "bl og_place" GROUP BY "blog_place"."name" LIMIT 21; args=()
<QuerySet [{'id__min': 7, 'name': u'hourse1'}, {'id__min': 8, 'name': u'hourse2'
}, {'id__min': 9, 'name': u'hourse3'}, {'id__min': 5, 'name': u'place1'}, {'id__
min': 6, 'name': u'place2'}]>
>>>
注意：这里是由于settings里面设置了Logging选项，因此你会看到每次查询的raw SQL。
三、F查询和Q查询
仅仅靠单一的关键字参数查询已经很难知足查询要求。此时Django为咱们提供了F和Q查询。
# F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操做（每本书的价格提升20元）
# from django.db.models import F
# models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1)
# Q 构建搜索条件（与、或、非、条件，很是灵活！！！）
from django.db.models import Q
#1 Q对象(django.db.models.Q)能够对关键字参数进行封装，从而更好地应用多个查询
q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith='P')).all()
print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>]
# 二、能够组合使用&,|操做符，当一个操做符是用于两个Q的对象,它产生一个新的Q对象。
Q(title__startswith='P') | Q(title__startswith='J')
# 三、Q对象能够用~操做符放在前面表示否认，也可容许否认与不否认形式的组合
Q(title__startswith='P') | ~Q(pub_date__year=2005)
# 四、应用范围：
# Each lookup function that takes keyword-arguments (e.g. filter(),
# exclude(), get()) can also be passed one or more Q objects as
# positional (not-named) arguments. If you provide multiple Q object
# arguments to a lookup function, the arguments will be “AND”ed
# together. For example:
Book.objects.get(
Q(title__startswith='P'),
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
)
#sql:
# SELECT * from polls WHERE question LIKE 'P%'
# AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
# import datetime
# e=datetime.date(2005,5,6) #2005-05-06
# 五、Q对象能够与关键字参数查询一块儿使用，不过必定要把Q对象放在关键字参数查询的前面。
# 正确：
Book.objects.get(
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
title__startswith='P')
# 错误：和函数同样，关键字参数必须放后面！！ Book.objects.get( question__startswith='P', Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))
7、raw sql
django中models的操做,也是调用了ORM框架来实现的,pymysql 或者mysqldb,因此咱们也可使用原生的SQL语句来操做数据库!
- 1. Django-MVT之M层总结
- 2. python框架之Django(9)-CSRF
- 3. python3 -m pip install django， -m参数
- 4. Django(9)
- 5. python(9) Django CSRF
- 6. python课堂笔记之django-day02(9)
- 7. Ubuntu 14.04---Nginx+uWsgi+Django+Python+MongoDB+m
- 8. mysql之limit m,n
- 9. Django学习笔记9
- 10. Django系列9：模板Templates
- 更多相关文章...
- • R 矩阵 - R 语言教程
- • MySQL SELECT：数据表查询语句 - MySQL教程
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
- • 算法总结-归并排序
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。