Django之模型层（2）

时间 2019-11-11

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Django之模型层（2）

1、建立模型

实例：咱们来假定下面这些概念，字段和关系。python

做者模型：一个做者由姓名和年龄。mysql

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）。git

出版社模型：出版商有名称，所在城市以及email。sql

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）；一本是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）。数据库

模型创建以下：django

from django.db import models
# Create your models here.

class Author(models.Model):
    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
    authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)

class AuthorDetail(models.Model):

    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()

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
    publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE)
    # 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
    authors=models.ManyToManyField(to='Author',)

生成表以下：sass

注意事项：app

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（它容许外键接收空值NULL），你能够赋给它空值None。

2、添加表记录

操做前先简单地录入一些数据：函数

publish表：this

author表：

authordetail表：

一对多：

# 方式1：
   publish_obj=Publish.objects.get(nid=1)
   book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj)

# 方式2:
   book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)

核心：book_obj.publish与book_obj.publish_id是什么？

多对多：

# 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
egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录

# 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录
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(*[])

数据库表记录生成以下：

book表：

book_authors表：

核心：book_obj.authors.all()是什么？

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(*[])
book_obj.authors.clear()       #清空被关联对象集合
book_obj.authors.set()         #先清空再设置

补充class RelatedManager

“关联管理器”是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。它存在于下面两种状况：

ForeignKey关系的“另外一边”。像这样：

from django.db import models

class Reporter(models.Model):
    # ...
    pass

class Article(models.Model):
    reporter = models.ForeignKey(Reporter)

在上面的例子中，管理器reporter.article_set拥有下面的方法。

ManyToManyField关系的两边：

class Topping(models.Model):
    # ...
    pass

class Pizza(models.Model):
    toppings = models.ManyToManyField(Topping)

这个例子中，topping.pizza_set和 pizza.toppings都拥有下面的方法。

add(obj1[,obj2, ...])

把指定的模型对象添加到关联对象集中。

例如：

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = Entry.objects.get(id=234)
>>> b.entry_set.add(e) # Associates Entry e with Blog b.
在上面的例子中，对于ForeignKey关系，e.save()由关联管理器调用，执行更新操做。然而，在多对多关系中使用add()并不会调用任何 save()方法，而是由QuerySet.bulk_create()建立关系。

延伸：

# 1 *[]的使用
>>> book_obj = Book.objects.get(id=1)
>>> author_list = Author.objects.filter(id__gt=2)
>>> book_obj.authors.add(*author_list)


# 2 直接绑定主键
book_obj.authors.add(*[1,3])  # 将id=1和id=3的做者对象添加到这本书的做者集合中
                              # 应用: 添加或者编辑时,提交做者信息时能够用到.

creat(**kwargs)

建立一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中。返回新建立的对象：

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = b.entry_set.create(
...     headline='Hello',
...     body_text='Hi',
...     pub_date=datetime.date(2005, 1, 1)
... )

# No need to call e.save() at this point -- it's already been saved.
这彻底等价于（不过更加简洁于）：

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = Entry(
...     blog=b,
...     headline='Hello',
...     body_text='Hi',
...     pub_date=datetime.date(2005, 1, 1)
... )
>>> e.save(force_insert=True)
要注意咱们并不须要指定模型中用于定义关系的关键词参数。在上面的例子中，咱们并无传入blog参数给create()。Django会明白新的 Entry对象blog 应该添加到b中。

remove(obj1[, obj2, ...])

从关联对象集中移除执行的模型对象：

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = Entry.objects.get(id=234)
>>> b.entry_set.remove(e) # Disassociates Entry e from Blog b.
对于ForeignKey对象，这个方法仅在null=True时存在。

clear()

从关联对象集中移除一切对象。

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entry_set.clear()
注意这样不会删除对象 —— 只会删除他们之间的关联。

就像 remove() 方法同样，clear()只能在 null=True的ForeignKey上被调用。

set()方法：先清空，再设置，编辑书籍时便可用到

注：对于全部类型的关联字段，add()、create()、remove()、clear()和set()都会立刻更新数据库。换句话说，在关联的任何一端，都不须要再调用save()方法。

直接赋值：

经过赋值一个新的可迭代的对象，关联对象集能够被总体替换掉。

>>> new_list = [obj1, obj2, obj3]
>>> e.related_set = new_list

若是外键关系知足null=True，关联管理器会在添加new_list中的内容以前，首先调用clear()方法来解除关联集中一切已存在对象的关联。不然， new_list中的对象会在已存在的关联的基础上被添加。　

3、基于对象的跨表查询

一、一对多查询（Publish与Book）

正向查询（按字段：publish）：

# 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
print(book_obj.publish.city)

反向查询（按表名：book_set）：

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
book_list=publish.book_set.all()    
for book_obj in book_list:
       print(book_obj.title)

二、一对一查询（Author与AuthoDetail）

正向查询（按字段：authorDetail）：

egon=Author.objects.filter(name="egon").first()
print(egon.authorDetail.telephone)

反向查询（按表名：author）：

# 查询全部住址在北京的做者的姓名

authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")
for obj in authorDetail_list:
     print(obj.author.name)

三、多对多查询（Author与Book）

正向查询（按字段：authors）：

# 金瓶眉全部做者的名字以及手机号

book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()
authors=book_obj.authors.all()
for author_obj in authors:
     print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)

反向查询（按表名：book_set）：

# 查询egon出过的全部书籍的名字

    author_obj=Author.objects.get(name="egon")
    book_list=author_obj.book_set.all()        #与egon做者相关的全部书籍
    for book_obj in book_list:
        print(book_obj.title)

注：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：

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

那么接下来就会如咱们看到这般：

# 查询 人民出版社出版过的全部书籍

publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")
book_list=publish.bookList.all()  # 与人民出版社关联的全部书籍对象集合

4、基于双下划线的跨表查询

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。

关键点：正向查询按字段，反向查询按表名。

一、一对多查询

# 练习1:  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")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","price")
     # 反向查询 按表名:book
     queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="苹果出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

二、多对多查询

# 练习2: 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")

三、混合使用

# 练习3: 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4: 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

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")

注：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1: 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、聚合查询与分组查询

一、聚合 aggregate(*args, **kwargs)

# 计算全部图书的平均价格
    >>> from django.db.models import Avg
    >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    {'price__avg': 34.35}

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：

>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

二、分组

###################################－－单表分组查询－－#######################################################
查询每个部门名称以及对应的员工数
emp:
id  name age   salary    dep
1   alex  12   2000     销售部
2   egon  22   3000     人事部
3   wen   22   5000     人事部
sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;
ORM:
emp.objects.all().values("dep").annotate(Count("id")
###################################－－多表分组查询－－#######################################################
多表分组查询：
查询每个部门名称以及对应的员工数
emp:
id  name age   salary   dep_id
1   alex  12   2000       1
2   egon  22   3000       2
3   wen   22   5000       2
dep
id   name
1    销售部
2    人事部
emp－dep:
id  name age   salary   dep_id   id   name
1   alex  12   2000       1      1    销售部
2   egon  22   3000       2      2    人事部
3   wen   22   5000       2      2    人事部
sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by emp.dep_id
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id,dep.name
ORM:
dep.objetcs.all().annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

annotate()为调用的QuerySet中每个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。　

(1) 练习：统计每一本书的做者个数

bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))
for book_obj in bookList:
    print(book_obj.title,book_obj.authorsNum)

SELECT
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id",
COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum"
FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors"
ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id")
GROUP BY
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id";

(2) 若是想对所查询对象的关联对象进行聚合：

练习：统计每个出版社的最便宜的书

publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:
    print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

annotate的返回值是querySet，若是不想遍历对象，能够用上valuelist：

queryResult= Publish.objects
　　　　　　　　　　　　.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
　　　　　　　　　　　　.values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

方式2:

queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price')) 
# 思考： if 有一个出版社没有出版过书会怎样？

(3) 统计每一本以py开头的书籍的做者个数：

queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　 .filter(title__startswith="Py")
　　　　　　　　　 　.annotate(num_authors=Count('authors'))

(4) 统计不止一个做者的图书：

queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　.annotate(num_authors=Count('authors'))
　　　　　　　　　　.filter(num_authors__gt=1)

(5) 根据一本图书做者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')

(6) 查询各个做者出的书的总价格:

#   按author表的全部字段 group by
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("name","SumPrice")
    print(queryResult)

6、F查询和Q查询

一、F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。

# 查询评论数大于收藏数的书籍

   from django.db.models import F
   Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

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。

# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
    Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*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：

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

二、Q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。

from django.db.models import Q
Q(title__startswith='Py')

Q 对象可使用Q和|操做符组合起来。当一个操做符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

WHERE name ="yuan" OR name ="egon"

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：

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")

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：

bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
                              title__icontains="python"
                             )