标签：cad cond mail fetchall shang end 性能 fir 修改表
一. model
Django提供了一个抽象层（“Model”）来构建和管理Web应用程序的数据。
django中遵循 Code Frist 的原则，即：根据代码中定义的类来自动生成数据库表。
关系对象映射（Object Relational Mapping，简称ORM), 它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动.
二. 单表操作
<一>. 表的创建
1. 创建表
创建模型
创建名为book的app，在book下的models.py中创建模型：
from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) #如果表里面没有写主键，表里面会自动生成一个自增主键字段，叫做id字段，orm要求每个表里面必须要写一个主键 title=models.CharField(max_length=32) #和varchar(32)是一样的，32个字符 state=models.BooleanField() pub_date=models.DateField() #必须存这种格式"2018-12-12" price=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) #max_digits最大位数，decimal_places小数部分占多少位 publish=models.CharField(max_length=32)
接下来要创建对应的数据，连接上对应的数据库，然后执行创建表的命令，翻译成相应的sql，然后到数据库里面执行，从而创建对应的表。多了一步orm翻译成sql的过程
2. 更多字段和参数
3. setting配置
DATABASES = { ‘default‘: { ‘ENGINE‘: ‘django.db.backends.mysql‘, ‘NAME‘:‘bms‘, # 要连接的数据库，连接前需要创建好 ‘USER‘:‘root‘, # 连接数据库的用户名 ‘PASSWORD‘:‘‘, # 连接数据库的密码 ‘HOST‘:‘127.0.0.1‘, # 连接主机，默认本级 ‘PORT‘：3306 # 端口 默认3306 } }
注意1：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()
最后通过两条数据库迁移命令即可在指定的数据库中创建表 ：
python manage.py makemigrations #生成记录，每次修改了models里面的内容或者添加了新的app，新的app里面写了models里面的内容，都要执行这两条 python manage.py migrate #执行上面这个语句的记录来创建表，生成的表名字前面会自带应用的名字，例如：你的book表在mysql里面叫做app01_book表
注意2:确保配置文件中的INSTALLED_APPS中写入我们创建的app名称
INSTALLED_APPS = [ ‘django.contrib.admin‘, #这是django给你提供的一些特殊功能的配置（应用，只是咱们看不到），也在应用这里给配置的，这些功能如果你注销了，那么我们执行同步数据库指令之后，就不会生成那些django自带的表了。因为执行数据库同步语句的时候，django会找这里面所有的应用，找到他们的models来创建表 ‘django.contrib.auth‘, ‘django.contrib.contenttypes‘, ‘django.contrib.sessions‘, ‘django.contrib.messages‘, ‘django.contrib.staticfiles‘, "book" #直接写app的名字也行，写‘app01.apps.App01Config‘也行 ]
注意3: 如果想打印orm转换过程中的sql，需要在settings中进行如下配置：
LOGGING = { ‘version‘: 1, ‘disable_existing_loggers‘: False, ‘handlers‘: { ‘console‘:{ ‘level‘:‘DEBUG‘, ‘class‘:‘logging.StreamHandler‘, }, }, ‘loggers‘: { ‘django.db.backends‘: { ‘handlers‘: [‘console‘], ‘propagate‘: True, ‘level‘:‘DEBUG‘, }, } }
4. 自定义字段
<二>. 添加表记录
在python中orm的对应关系有三种：
类 ----------> 表
类对象 ----------> 行(记录)
类属性 ----------> 表的字段（重点）
方式1:
book_obj=Book(title="python葵花宝典",state=True,price=100,publish="苹果出版社",pub_date="2012-12-12") #实例化一个对象表示一行记录，时间日期如果只写日期的话，时间默认是00.00.00，注意日期写法必须是2012-12-12这种格式 book_obj.save() #就是pymysql的那个commit提交
方式2:
# create方法的返回值book_obj就是插入book表中的python葵花宝典这本书籍纪录对象 book_obj=Book.objects.create(title="python葵花宝典",state=True,price=100,publish="苹果出版社",pub_date="2012-12-12") #这个返回值就像是mysql里面咱们讲的那个new对象，还记得吗，他跟上面那种创建方式创建的那个对象是一样的 #这个Book.objects就像是一个Book表的管理器一样，提供了增删改查所有的方法 print(book_obj.title) #可以基于这个对象来取这个新添加的记录对象的属性值 dic1 = {‘title‘:‘linux‘,‘state‘=True,‘price‘:100,‘publish‘=‘2018-12-12‘} #这样写的时候，注意如果你用post提交过来的请求，有个csrf_token的键值对要删除，并且request.POST是不能直接在request.POST里面进行修改和删除的，data = request.POST.dict()转换成普通的字典-->Book.objects.create(**data) book.objects.create(**dic1)
<三>, 查询表记录
1. 查询API
<1> all(): 查询所有结果，结果是queryset类型 <2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象，结果也是queryset类型 Book.objects.filter(title=‘linux‘,price=100) #里面的多个条件用逗号分开，并且这几个条件必须都成立，是and的关系，or关系的我们后面再学，直接在这里写是搞不定or的 <3> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，不是queryset类型，是行记录对象，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。捕获异常try。 Book.objects.get(id=1) <4> exclude(**kwargs): 排除的意思，它包含了与所给筛选条件不匹配的对象，没有不等于的操作昂，用这个exclude，返回值是queryset类型 Book.objects.exclude(id=6)，返回id不等于6的所有的对象，或者在queryset基础上调用，Book.objects.all().exclude(id=6) <5> order_by(*field): queryset类型的数据来调用，对查询结果排序,默认是按照id来升序排列的，返回值还是queryset类型 models.Book.objects.all().order_by(‘price‘,‘id‘) #直接写price，默认是按照price升序排列，按照字段降序排列，就写个负号就行了order_by(‘-price‘),order_by(‘price‘,‘id‘)是多条件排序，按照price进行升序，price相同的数据，按照id进行升序 <6> reverse(): queryset类型的数据来调用，对查询结果反向排序，返回值还是queryset类型 <7> count(): queryset类型的数据来调用，返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。 <8> first(): queryset类型的数据来调用，返回第一条记录 Book.objects.all()[0] = Book.objects.all().first()，得到的都是model对象，不是queryset <9> last(): queryset类型的数据来调用，返回最后一条记录 <10> exists(): queryset类型的数据来调用，如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False空的queryset类型数据也有布尔值True和False，但是一般不用它来判断数据库里面是不是有数据，如果有大量的数据，你用它来判断，那么就需要查询出所有的数据，效率太差了，用count或者exits 例：all_books = models.Book.objects.all().exists() #翻译成的sql是SELECT (1) AS `a` FROM `app01_book` LIMIT 1，就是通过limit 1，取一条来看看是不是有数据 <11> values(*field): 用的比较多，queryset类型的数据来调用，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,只要是返回的queryset类型，就可以继续链式调用queryset类型的其他的查找方法，其他方法也是一样的。 <12> 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 <13> distinct(): values和values_list得到的queryset类型的数据来调用，从返回结果中剔除重复纪录
queryset方法大全：
################################################################## # PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET # ################################################################## def all(self) # 获取所有的数据对象 def filter(self, *args, **kwargs) # 条件查询 # 条件可以是：参数，字典，Q def exclude(self, *args, **kwargs) # 条件查询 # 条件可以是：参数，字典，Q def select_related(self, *fields) 性能相关：表之间进行join连表操作，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，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。 def prefetch_related(self, *lookups) 性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。 总结： 1. 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。 2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用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：如果存在order_by，reverse则是倒序，如果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） ################################################## # 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‘) # 如果SQL是其他表时，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 其他表‘) # 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 #################################### # METHODS THAT DO DATABASE QUERIES # #################################### 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): # 创建对象 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): # 如果存在，则获取，否则，创建 # defaults 指定创建时，其他字段的值 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): # 如果存在，则更新，否则，创建 # defaults 指定创建时或更新时的其他字段 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 方法
关于values和value_list的用法和返回结果举例：
all_books = models.Book.objects.all().values(‘id‘,‘title‘) print(all_books) #<QuerySet [{‘title‘: ‘linux‘, ‘id‘: 6}, {‘title‘: ‘你好‘, ‘id‘: 7}, {‘title‘: ‘linux‘, ‘id‘: 8}, {‘title‘: ‘xxx‘, ‘id‘: 9}, {‘title‘: ‘gogogo‘, ‘id‘: 10}]> ‘‘‘ values做的事情： ret = [] #queryset类型 for obj in Book.objects.all(): temp = { #元素是字典类型 ‘id‘:obj.id, ‘title‘:obj.title } ret.append(temp) ‘‘‘ all_books = models.Book.objects.all().values_list(‘id‘,‘title‘) print(all_books) #<QuerySet [(6, ‘linux‘), (7, ‘你好‘), (8, ‘linux‘), (9, ‘xxx‘), (10, ‘gogogo‘)]> ‘‘‘ values做的事情： ret = [] #queryset类型 for obj in Book.objects.all(): temp = ( #元素是元祖类型 obj.id,obj.title ) ret.append(temp) ‘‘‘
关于distinct的用法和返回结果举例：
# all_books = models.Book.objects.all().distinct() #这样写是表示记录中所有的字段重复才叫重复，但是我们知道有主键的存在，所以不可能所有字段数据都重复 # all_books = models.Book.objects.all().distinct(‘price‘) #报错，不能在distinct里面加字段名称 # all_books = models.Book.objects.all().values(‘price‘).distinct()#<QuerySet [(Decimal(‘11.00‘),), (Decimal(‘111.00‘),), (Decimal(‘120.00‘),), (Decimal(‘11111.00‘),)]> all_books = models.Book.objects.all().values_list(‘price‘).distinct()#<QuerySet [{‘price‘: Decimal(‘11.00‘)}, {‘price‘: Decimal(‘111.00‘)}, {‘price‘: Decimal(‘120.00‘)}, {‘price‘: Decimal(‘11111.00‘)}]> 只能用于valuse和values_list进行去重 all_books = models.Book.objects.all().values_list(‘title‘,‘price‘).distinct() #title和price两个同时重复才算一条重复的记录
打印一个对象，让他显示一个能够看懂的值，__str__，models.py的数据表类里面定义一个__str__方法就可以了
models.py的__str__的写法：
#__str__方法的使用 class MyClass: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def __str__(self): return self.name + ‘>>>‘ + str(self.age) a = MyClass(‘chao‘,18) b = MyClass(‘wc‘,20) print(a) print(b) from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField(max_length=32) price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2,) pub_date = models.DateTimeField() #必须存这种格式"2012-12-12" publish = models.CharField(max_length=32) def __str__(self): #后添加这个str方法，也不需要重新执行同步数据库的指令 return self.title #当我们打印这个类的对象的时候，显示title值
2. 基于双下划綫的模糊查询
Book.objects.filter(price__in=[100,200,300]) #price值等于这三个里面的任意一个的对象 Book.objects.filter(price__gt=100) #大于，大于等于是price__gte=100，别写price>100，这种参数不支持 Book.objects.filter(price__lt=100) Book.objects.filter(price__range=[100,200]) #sql的between and，大于等于100，小于等于200 Book.objects.filter(title__contains="python") #title值中包含python的 Book.objects.filter(title__icontains="python") #不区分大小写 Book.objects.filter(title__startswith="py") #以什么开头，istartswith 不区分大小写 Book.objects.filter(pub_date__year=2012)
日期查询示例:
# all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2012) #找2012年的所有书籍 # all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year__gt=2012)#找大于2012年的所有书籍 all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2019,pub_date__month=2)#找2019年月份的所有书籍，如果明明有结果，你却查不出结果，是因为mysql数据库的时区和咱们django的时区不同导致的，了解一下就行了，你需要做的就是将django中的settings配置文件里面的USE_TZ = True改为False，就可以查到结果了，以后这个值就改为False，而且就是因为咱们用的mysql数据库才会有这个问题，其他数据库没有这个问题。
<四>. 删除表记录
delete()方法的调用者可以是一个model对象，也可以是一个queryset集合。
删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。
models_obj.delete()
也可以一次性删除多个对象。每个 QuerySet 都有一个 delete() 方法，它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。
models.Book.objects.filter(pub_date__year=2016).delete()
在 Django 删除对象时，会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为，换句话说，删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象
要注意的是： delete() 方法是 QuerySet 上的方法，但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用 Entry.objects.delete() 方法导致 所有的 记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象，那么你必须显式地调用：
Entry.objects.all().delete()
如果不想级联删除，可以设置为:
pubHouse = models.ForeignKey(to=‘Publisher‘, on_delete=models.SET_NULL, blank=True, null=True))
<五>. 修改表记录
update只能是querset类型才能调用，model对象不能直接调用更新方法，所以使用get方法获取对象的时候是不能update的。
Book.objects.filter(title__startswith="py").update(price=120)
此外，update()方法对于任何结果集（QuerySet）均有效，这意味着你可以同时更新多条记录update()方法会返回一个整型数值，表示受影响的记录条数。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/guyannanfei/p/10466849.html
