标签:des exception tin exe base 处理 平均工资 导入 图片
# 得到是queryset对象 all() # 查询所有结果 filter() # 过滤 exclude() # 排除 values() # 以字典的形式储存在对象列表里 values_list() # 以字典中的值的形式数据存放在元组里 order_by() # 排序 reverse() # 翻转 distinct() #从返回结果中剔除重复纪录 # 得到的是对象: get() # 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。 first() # 返回第一条记录 last() # 返回最后一条记录 # 其他: count() # 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。 exists() # 返回布尔值
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") # 获取name字段包含"ven"的 models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感 models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3]) # id范围是1到3的,等价于SQL的bettwen and 类似的还有:startswith,istartswith, endswith, iendswith date字段还可以: models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)
class Book(models.Model): name = models.CharField(verbose_name=‘书名‘, max_length=32) pubs = models.ForeignKey(‘Publisher‘, related_name=‘book‘) def __str__(self): return self.name class Publisher(models.Model): name = models.CharField(verbose_name=‘出版社名称‘, max_length=32,unique=True) def __str__(self): return self.name
出版社表:
书籍表:
对象查询
book_obj = models.Book.objects.filter(name=‘西游记‘).first() print(book_obj.pubs.name)
# 结果:北大出版社
字段查询
pub_obj = models.Book.objects.filter(pubs__name=‘北大出版社‘).first() print(pub_obj.name) # 结果:西游记
对象查询
pub_obj = models.Publisher.objects.filter(name=‘北大出版社‘).first() # print(pub_obj.book_set.filter(name=‘西游记‘))因为在Book表的外键字典中设置了related_name,所以直接用related_name查询,否则以这种方式查找。 print(pub_obj.book.filter(name=‘西游记‘))
# 结果:<QuerySet [<Book: 西游记>]>
字段查询
pub_obj = models.Publisher.objects.filter(book__name=‘西游记‘).first() print(pub_obj)
# 结果:北大出版社
"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。
它存在于下面两种情况:
简单来说就是当 点后面的对象 可能存在多个的时候就可以使用以下的方法。
方法 | 意义 |
create() | 创建一个新的对象,保存对象,并将它添加到关联对象集之中,返回新创建的对象。 |
add() | 把指定的model对象添加到关联对象集中。可以添加多个对象(或id),对象(或id)之间用逗号隔开, |
set() | 更新model对象的关联对象。添加的是一个列表 |
remove() | 从关联对象集中移除执行的model对象(id) |
clear() | 从关联对象集中移除一切对象。 |
注意:1、ForeignKey与ManyToMany字段的基于对象的查询,无论正反向查询都是管理管理对象,且对于ForeignKey对象,clear()和remove()方法仅在null=True时存在。
2、对于所有类型的关联字段,add()、create()、remove()和clear(),set()都会马上更新数据库。换句话说,在关联的任何一端,都不需要再调用save()方法。
导入内置函数:
from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
aggregate()是QuerySet 的一个终止子句(即得到queryset对象后进行的操作),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。
from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
# 结果:{‘price__avg‘: 13.233333}
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。
models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg(‘price‘)) # 结果:{‘average_price‘: 13.233333}
如果你希望生成不止一个聚合,你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以,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:
models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price")) # 结果: {‘price__avg‘: 13.233333, ‘price__max‘: Decimal(‘19.90‘), ‘price__min‘: Decimal(‘9.90‘)}
我们在这里先复习一下SQL语句的分组。
假设现在有一张公司职员表:
我们使用原生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")
更多示例:
示例1:统计每一本书的作者个数
>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author")) >>> for obj in book_list: ... print(obj.author_num) ... 2 1 1
示例2:统计出每个出版社买的最便宜的书的价格
>>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price")) >>> for obj in publisher_list: ... print(obj.min_price) ... 9.90 19.90
方法二:
>>> models.Book.objects.values("publisher__name").annotate(min_price=Min("price")) <QuerySet [{‘publisher__name‘: ‘沙河出版社‘, ‘min_price‘: Decimal(‘9.90‘)}, {‘publisher__name‘: ‘人民出版社‘, ‘min_price‘: Decimal(‘19.90‘)}]>
示例3:统计不止一个作者的图书
>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1) <QuerySet [<Book: 番茄物语>]>
示例4:根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序
>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num") <QuerySet [<Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>, <Book: 番茄物语>]>
示例5:查询各个作者出的书的总价格
>>> models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price") <QuerySet [{‘name‘: ‘小精灵‘, ‘sum_price‘: Decimal(‘9.90‘)}, {‘name‘: ‘小仙女‘, ‘sum_price‘: Decimal(‘29.80‘)}, {‘name‘: ‘小魔女‘, ‘sum_price‘: Decimal(‘9.90‘)}]>
F查询
在上面所有的例子中,我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较,那该怎么做呢?
Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段,来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。
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作。
models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F(‘keep_num‘)*2)
修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元
models.Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
Q查询
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询(例如OR语句),你可以使用Q对象。
示例1:
查询作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"))
你可以组合& 和| 操作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 对象可以使用~ 操作符取反,这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询。
示例:查询作者名字是小仙女并且不是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‘,)]>
查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数(关键字参数或Q 对象)都将"AND”在一起。但是,如果出现Q 对象,它必须位于所有关键字参数的前面。
例如:查询出版年份是2017或2018,书名中带物语的所有书。
>>> 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>]>
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))
# 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()
################################################################## # 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 QuerySet方法大全
在Django项目的settings.py文件中,在最后复制粘贴如下代码:
LOGGING = { ‘version‘: 1, ‘disable_existing_loggers‘: False, ‘handlers‘: { ‘console‘:{ ‘level‘:‘DEBUG‘, ‘class‘:‘logging.StreamHandler‘, }, }, ‘loggers‘: { ‘django.db.backends‘: { ‘handlers‘: [‘console‘], ‘propagate‘: True, ‘level‘:‘DEBUG‘, }, } }
import os if __name__ == ‘__main__‘: os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings") # 复制 manage.py文件中环境设置 import django django.setup() from app01 import models books = models.Book.objects.all() print(books)
标签:des exception tin exe base 处理 平均工资 导入 图片
原文地址:https://www.cnblogs.com/kindvampire/p/12309086.html