Django（ORM使用）

标签：验证方式   hello   val   oge   list   返回结果   取数   经典   mysqldb   

数据库配置：

DATABASES = {

    ‘default‘: {

        ‘ENGINE‘: ‘django.db.backends.mysql‘, 

        ‘NAME‘: ‘books‘,    #你的数据库名称

        ‘USER‘: ‘root‘,   #你的数据库用户名

        ‘PASSWORD‘: ‘‘, #你的数据库密码

        ‘HOST‘: ‘‘, #你的数据库主机，留空默认为localhost

        ‘PORT‘: ‘3306‘, #你的数据库端口

    }

}

TIP：

NAME即数据库的名字，在mysql连接前该数据库必须已经创建，而上面的sqlite数据库下的db.sqlite3则是项目自动创建

USER和PASSWORD分别是数据库的用户名和密码。

设置完后，再启动我们的Django项目前，我们需要激活我们的mysql。

然后，启动项目，会报错：no module named MySQLdb

这是因为django默认你导入的驱动是MySQLdb，可是MySQLdb对于py3有很大问题，所以我们需要的驱动是PyMySQL

所以，我们只需要找到项目名文件下的__init__,在里面写入：

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

问题解决！

经典的书籍出版社作者数据库创建：

from django.db import models<br>
class Publisher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名称")
    address = models.CharField("地址", max_length=50)
    city = models.CharField(‘城市‘,max_length=60)
    state_province = models.CharField(max_length=30)
    country = models.CharField(max_length=50)
    website = models.URLField()
 
    class Meta:
        verbose_name = ‘出版商‘
        verbose_name_plural = verbose_name
 
    def __str__(self):
        return self.name
 
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    def __str__(self):
        return self.name
 
class AuthorDetail(models.Model):
    sex = models.BooleanField(max_length=1, choices=((0, ‘男‘),(1, ‘女‘),))
    email = models.EmailField()
    address = models.CharField(max_length=50)
    birthday = models.DateField()
    author = models.OneToOneField(Author)
 
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    authors = models.ManyToManyField(Author)
    publisher = models.ForeignKey(Publisher)
    publication_date = models.DateField()
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=10)
    def __str__(self):
        return self.title

<1>  每个数据模型都是django.db.models.Model的子类，它的父类Model包含了所有必要的和数据库交互的方法。并提供了一个简介漂亮的定义数据库字段的语法。

<2>  每个模型相当于单个数据库表（多对多关系例外，会多生成一张关系表），每个属性也是这个表中的字段。属性名就是字段名，它的类型（例如CharField）相当于数据库的字段类型（例如varchar）。大家可以留意下其它的类型都和数据库里的什么字段对应。

<3>  模型之间的三种关系：一对一，一对多，多对多。

             一对一：实质就是在主外键（author_id就是foreign key）的关系基础上，给外键加了一个UNIQUE＝True的属性；

             一对多：就是主外键关系；（foreign key）

             多对多：(ManyToManyField) 自动创建第三张表(当然我们也可以自己创建第三张表：两个foreign key)

ORM增加一行数据：

①简单数据

from app01.models import *

    #create方式一:   Author.objects.create(name=‘Alvin‘)

    #create方式二:   Author.objects.create(**{"name":"alex"})

    #save方式一:     author=Author(name="alvin")
                            author.save()

    #save方式二:     author=Author()
                            author.name="alvin"
                            author.save()


②复杂数据

#一对多(ForeignKey):

    #方式一: 由于绑定一对多的字段,比如publish,存到数据库中的字段名叫publish_id,所以我们可以直接给这个
    #       字段设定对应值:
           Book.objects.create(title=‘php‘,
                               publisher_id=2,   #这里的2是指为该book对象绑定了Publisher表中id=2的行对象
                               publication_date=‘2017-7-7‘,
                               price=99)


    #方式二:
    #       <1> 先获取要绑定的Publisher对象:
        pub_obj=Publisher(name=‘河大出版社‘,address=‘保定‘,city=‘保定‘,
                state_province=‘河北‘,country=‘China‘,website=‘http://www.hbu.com‘)
    OR  pub_obj=Publisher.objects.get(id=1)

    #       <2>将 publisher_id=2 改为  publisher=pub_obj

#多对多(ManyToManyField()):

    author1=Author.objects.get(id=1)
    author2=Author.objects.filter(name=‘alvin‘)[0]
    book=Book.objects.get(id=1)
    book.authors.add(author1,author2)
    #等同于:
    book.authors.add(*[author1,author2])
    book.authors.remove(*[author1,author2])
    #-------------------
    book=models.Book.objects.filter(id__gt=1)
    authors=models.Author.objects.filter(id=1)[0]
    authors.book_set.add(*book)
    authors.book_set.remove(*book)
    #-------------------
    book.authors.add(1)
    book.authors.remove(1)
    authors.book_set.add(1)
    authors.book_set.remove(1)

#注意: 如果第三张表是通过models.ManyToManyField()自动创建的,那么绑定关系只有上面一种方式
#     如果第三张表是自己创建的:
     class Book2Author(models.Model):
            author=models.ForeignKey("Author")
            Book=  models.ForeignKey("Book")
#     那么就还有一种方式:
            author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[0]
            book_obj  =models.Book.objects.filter(id=3)[0]

            s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2)
            s.save()
            s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1)
            s.save()

ORM删除数据

>>> Book.objects.filter(id=1).delete()

ORM修改数据

#---------------- 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)


#--------------- save方法会将所有属性重新设定一遍,效率低-----------
    obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0]
    obj.title="Python"
    obj.save()
# 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; 
# 
# UPDATE "app01_book" SET "title" = ‘Python‘, "price" = 3333, "color" = ‘red‘, "page_num" = 556,
# "publisher_id" = 1 WHERE "app01_book"."id" = 3; 

TIP:如果需要对数据库的操作执行日志纪录，配置如下

LOGGING = {
    ‘version‘: 1,
    ‘disable_existing_loggers‘: False,
    ‘handlers‘: {
        ‘console‘:{
            ‘level‘:‘DEBUG‘,
            ‘class‘:‘logging.StreamHandler‘,
        },
    },
    ‘loggers‘: {
        ‘django.db.backends‘: {
            ‘handlers‘: [‘console‘],
            ‘propagate‘: True,
            ‘level‘:‘DEBUG‘,
        },
    }
}

ORM查找数据：

①查询API：

# 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():                 查询所有结果

#  <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，如果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:比如 objects.filter.values()--------

#  <4>values(*field):        返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列 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()非常相似，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():             如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False

②Magic Method:

---------------了不起的双下划线(__)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11、22、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,

③QuerySet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），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。

QuerySet特点：

       <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])

④QuerySet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），通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’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
     上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数，
     这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。

<2>要真正从数据库获得数据，你可以遍历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,需要在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是具有cache的
     当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行
    （evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset，
     你不需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语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些
     数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：

            obj = Book.objects.filter(id=4)
            #  exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。
            if obj.exists():
                print("hello world!")

<5>当queryset非常巨大时，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，可以使用iterator()方法
     来获取数据，处理完数据就将其丢弃。
        objs = Book.objects.all().iterator()
        # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
        for obj in objs:
            print(obj.name)
        #BUT,再次遍历没有打印,因为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)

     #当然，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。所以使
     #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询

总结:
    queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。
使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能
会造成额外的数据库查询。


对象，单表，多表查询：

#--------------------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)  #因为一对多的关系所以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

#---------------了不起的双下划线(__)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11、22、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,

#----------------了不起的双下划线(__)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

聚合查询以及分组查询：

聚合查询：

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

从整个查询集生成统计值。比如，你想要计算所有在售书的平均价钱。Django的查询语法提供了一种方式描述所有
图书的集合。

>>> Book.objects.all().aggregate(Avg(‘price‘))
{‘price__avg‘: 34.35}

aggregate()子句的参数描述了我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。如果你想要为聚合值指定
一个名称，可以向聚合子句提供它:
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg(‘price‘))
{‘average_price‘: 34.35}


如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：
>>> Book.objects.aggregate(Avg(‘price‘), Max(‘price‘), Min(‘price‘))
{‘price__avg‘: 34.35, ‘price__max‘: Decimal(‘81.20‘), ‘price__min‘: Decimal(‘12.99‘)}

分组查询：

Book.objects.values(authors__name=‘oldboy坑人‘).annotate(Sum(‘price‘))

F查询和Q查询：

# F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作

    # from django.db.models import F
    # models.Tb1.objects.update(num=F(‘num‘)+1)


# Q 构建搜索条件
    from django.db.models import Q

    #1 Q对象(django.db.models.Q)可以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>]

    # 2、可以组合使用&,|操作符，当一个操作符是用于两个Q的对象,它产生一个新的Q对象。
    Q(title__startswith=‘P‘) | Q(title__startswith=‘J‘)

    # 3、Q对象可以用~操作符放在前面表示否定，也可允许否定与不否定形式的组合
    Q(title__startswith=‘P‘) | ~Q(pub_date__year=2005)

    # 4、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

    # 5、Q对象可以与关键字参数查询一起使用，不过一定要把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：
    Book.objects.get(
        question__startswith=‘P‘,
        Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))

TIP:

SELECT_RELATED是连表查询，提前将外关联的表和原表关联起来，再去查询数据，可以减少数据库查询次数

PREFETCH_RELATED是提前将外表信息拿到，在原表查询的过程中实时查找外表信息，再综合进行输出

Django（ORM使用）

标签：验证方式   hello   val   oge   list   返回结果   取数   经典   mysqldb   

原文地址：http://www.cnblogs.com/575dsj/p/7628830.html