Django---ORM操作大全

前言

Django框架功能齐全自带数据库操作功能,本文主要介绍Django的ORM框架

到目前为止,当我们的程序涉及到数据库相关操作时,我们一般都会这么搞:

  • 创建数据库,设计表结构和字段
  • 使用 MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代码
  • 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作

ORM是什么?:(在django中,根据代码中的类自动生成数据库的表也叫--code first)

ORM:Object Relational Mapping(关系对象映射)

类名对应------》数据库中的表名

类属性对应---------》数据库里的字段

类实例对应---------》数据库表里的一行数据

obj.id  obj.name.....类实例对象的属性

Django orm的优势:

Django的orm操作本质上会根据对接的数据库引擎,翻译成对应的sql语句;所有使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle、sqlite....,如果数据库迁移,只需要更换Django的数据库引擎即可;

一、Django连接MySQL

1、创建数据库 (注意设置 数据的字符编码)

由于Django自带的orm是data_first类型的ORM,使用前必须先创建数据库

create database day70 default character set utf8 collate utf8_general_ci;

2、修改project中的settings.py文件中设置  连接 MySQL数据库(Django默认使用的是sqllite数据库)

DATABASES = {
    'default': {
    'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
    'NAME':'day70',
    'USER': 'eric',
    'PASSWORD': '123123',
    'HOST': '192.168.182.128',
    'PORT': '3306',
    }
}

扩展:查看orm操作执行的原生SQL语句

在project中的settings.py文件增加

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

3、修改project 中的__init__py 文件设置 Django默认连接MySQL的方式

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

4、setings文件注册APP

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    'app01.apps.App01Config',
   
]

 5、models.py创建表

6、进行数据迁移

6.1、在winds cmd或者Linux shell的项目的manage.py目录下执行

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

扩展:修改表之后常见报错

这个报错:因为表创建好之后,新增字段没有设置默认值,或者原来表中字段设置了不能为空参数,修改后的表结构和目前的数据冲突导致;

二、modles.py创建表

ORM字段介绍

Djan提供了很多字段类型,比如URL/Email/IP/ 但是mysql数据没有这些类型,这类型存储到数据库上本质是字符串数据类型,其主要目的是为了封装底层SQL语句;

1、字符串类(以下都是在数据库中本质都是字符串数据类型,此类字段只是在Django自带的admin中生效)

name=models.CharField(max_length=32)
EmailField(CharField):
IPAddressField(Field)
URLField(CharField)
SlugField(CharField)
UUIDField(Field)
FilePathField(Field)
FileField(Field)
ImageField(FileField)
CommaSeparatedIntegerField(CharField)

 扩展

models.CharField  对应的是MySQL的varchar数据类型

char 和 varchar的区别 :

char和varchar的共同点是存储数据的长度,不能 超过max_length限制,

不同点是varchar根据数据实际长度存储,char按指定max_length()存储数据;所有前者更节省硬盘空间;

2、时间字段

models.DateTimeField(null=True)

date=models.DateField()

3、数字字段

(max_digits=30,decimal_places=10)总长度30小数位 10位)

数字:
num = models.IntegerField()
num = models.FloatField() 浮点
price=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=3) 精确浮点

4、枚举字段

 choice=(
        (1,'男人'),
        (2,'女人'),
        (3,'其他')
    )
lover=models.IntegerField(choices=choice) #枚举类型

扩展

在数据库存储枚举类型,比外键有什么优势?

1、无需连表查询性能低,省硬盘空间(选项不固定时用外键) 2、在modle文件里不能动态增加(选项一成不变用Django的choice)

其他字段

db_index = True 表示设置索引
unique(唯一的意思) = True 设置唯一索引

联合唯一索引
class Meta:
unique_together = (
 ('email','ctime'),
)
联合索引(不做限制)
index_together = (
('email','ctime'),
)

字段参数介绍

1.数据库级别生效

AutoField(Field)
        - int自增列,必须填入参数 primary_key=True

    BigAutoField(AutoField)
        - bigint自增列,必须填入参数 primary_key=True

        注:当model中如果没有自增列,则自动会创建一个列名为id的列
        from django.db import models

        class UserInfo(models.Model):
            # 自动创建一个列名为id的且为自增的整数列
            username = models.CharField(max_length=32)

        class Group(models.Model):
            # 自定义自增列
            nid = models.AutoField(primary_key=True)
            name = models.CharField(max_length=32)

    SmallIntegerField(IntegerField):
        - 小整数 -32768 ~ 32767

    PositiveSmallIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
        - 正小整数 0 ~ 32767
    IntegerField(Field)
        - 整数列(有符号的) -2147483648 ~ 2147483647

    PositiveIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
        - 正整数 0 ~ 2147483647

    BigIntegerField(IntegerField):
        - 长整型(有符号的) -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807

    自定义无符号整数字段

        class UnsignedIntegerField(models.IntegerField):
            def db_type(self, connection):
                return 'integer UNSIGNED'

        PS: 返回值为字段在数据库中的属性,Django字段默认的值为:
            'AutoField': 'integer AUTO_INCREMENT',
            'BigAutoField': 'bigint AUTO_INCREMENT',
            'BinaryField': 'longblob',
            'BooleanField': 'bool',
            'CharField': 'varchar(%(max_length)s)',
            'CommaSeparatedIntegerField': 'varchar(%(max_length)s)',
            'DateField': 'date',
            'DateTimeField': 'datetime',
            'DecimalField': 'numeric(%(max_digits)s, %(decimal_places)s)',
            'DurationField': 'bigint',
            'FileField': 'varchar(%(max_length)s)',
            'FilePathField': 'varchar(%(max_length)s)',
            'FloatField': 'double precision',
            'IntegerField': 'integer',
            'BigIntegerField': 'bigint',
            'IPAddressField': 'char(15)',
            'GenericIPAddressField': 'char(39)',
            'NullBooleanField': 'bool',
            'OneToOneField': 'integer',
            'PositiveIntegerField': 'integer UNSIGNED',
            'PositiveSmallIntegerField': 'smallint UNSIGNED',
            'SlugField': 'varchar(%(max_length)s)',
            'SmallIntegerField': 'smallint',
            'TextField': 'longtext',
            'TimeField': 'time',
            'UUIDField': 'char(32)',

    BooleanField(Field)
        - 布尔值类型

    NullBooleanField(Field):
        - 可以为空的布尔值

    CharField(Field)
        - 字符类型
        - 必须提供max_length参数, max_length表示字符长度

    TextField(Field)
        - 文本类型

    EmailField(CharField):
        - 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证机制

    IPAddressField(Field)
        - 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证 IPV4 机制

    GenericIPAddressField(Field)
        - 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证 Ipv4和Ipv6
        - 参数:
            protocol,用于指定Ipv4或Ipv6, 'both',"ipv4","ipv6"
            unpack_ipv4, 如果指定为True,则输入::ffff:192.0.2.1时候,可解析为192.0.2.1,开启刺功能,需要protocol="both"

    URLField(CharField)
        - 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证 URL

    SlugField(CharField)
        - 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证支持 字母、数字、下划线、连接符(减号)

    CommaSeparatedIntegerField(CharField)
        - 字符串类型,格式必须为逗号分割的数字

    UUIDField(Field)
        - 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供对UUID格式的验证

    FilePathField(Field)
        - 字符串,Django Admin以及ModelForm中提供读取文件夹下文件的功能
        - 参数:
                path,                      文件夹路径
                match=None,                正则匹配
                recursive=False,           递归下面的文件夹
                allow_files=True,          允许文件
                allow_folders=False,       允许文件夹

    FileField(Field)
        - 字符串,路径保存在数据库,文件上传到指定目录
        - 参数:
            upload_to = ""      上传文件的保存路径
            storage = None      存储组件,默认django.core.files.storage.FileSystemStorage

    ImageField(FileField)
        - 字符串,路径保存在数据库,文件上传到指定目录
        - 参数:
            upload_to = ""      上传文件的保存路径
            storage = None      存储组件,默认django.core.files.storage.FileSystemStorage
            width_field=None,   上传图片的高度保存的数据库字段名(字符串)
            height_field=None   上传图片的宽度保存的数据库字段名(字符串)

    DateTimeField(DateField)
        - 日期+时间格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]

    DateField(DateTimeCheckMixin, Field)
        - 日期格式      YYYY-MM-DD

    TimeField(DateTimeCheckMixin, Field)
        - 时间格式      HH:MM[:ss[.uuuuuu]]

    DurationField(Field)
        - 长整数,时间间隔,数据库中按照bigint存储,ORM中获取的值为datetime.timedelta类型

    FloatField(Field)
        - 浮点型

    DecimalField(Field)
        - 10进制小数
        - 参数:
            max_digits,小数总长度
            decimal_places,小数位长度

    BinaryField(Field)
        - 二进制类型

字段

2、Django admin级别生效

针对 dango_admin生效的参数(正则匹配)(使用Django admin就需要关心以下参数!!))
blanke (是否为空)
editable=False 是否允许编辑

help_text="提示信息"提示信息
choices=choice 提供下拉框
error_messages="错误信息" 错误信息

validators  自定义错误验证(列表类型),从而定制想要的验证规则
                        from django.core.validators import RegexValidator
                        from django.core.validators import EmailValidator,URLValidator,DecimalValidator,\
                        MaxLengthValidator,MinLengthValidator,MaxValueValidator,MinValueValidator
                        如:
                            test = models.CharField(
                                max_length=32,
                                error_messages={
                                    'c1': '优先错信息1',
                                    'c2': '优先错信息2',
                                    'c3': '优先错信息3',
                                },
                                validators=[
                                    RegexValidator(regex='root_\d+', message='错误了', code='c1'),
                                    RegexValidator(regex='root_112233\d+', message='又错误了', code='c2'),
                                    EmailValidator(message='又错误了', code='c3'), ]

三、ORM单表操作

0、orm操作前戏

orm使用方式:

orm操作可以使用类实例化,obj.save的方式,也可以使用create()的形式

QuerySet数据类型介绍

QuerySet与惰性机制

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

<3>惰性计算和缓存机制

def queryset(request):
    books=models.Book.objects.all()[:10]  #切片 应用分页
    books = models.Book.objects.all()[::2]
    book= models.Book.objects.all()[6]    #索引
    print(book.title)
    for obj in books:                     #可迭代
        print(obj.title)
    books=models.Book.objects.all()          #惰性计算--->等于一个生成器,不应用books不会执行任何SQL操作
    # query_set缓存机制1次数据库查询结果query_set都会对应一块缓存,再次使用该query_set时,不会发生新的SQL操作;
    #这样减小了频繁操作数据库给数据库带来的压力;
    authors=models.Author.objects.all()
    for author in  authors:
        print(author.name)
    print('-------------------------------------')
    models.Author.objects.filter(id=1).update(name='张某')
    for author in  authors:
        print(author.name)
    #但是有时候取出来的数据量太大会撑爆缓存,可以使用迭代器优雅得解决这个问题;
    models.Publish.objects.all().iterator()
    return HttpResponse('OK')

增加和查询操作

def orm(request):
    orm2添加一条记录的方法
    单表
    1、表.objects.create()
    models.Publish.objects.create(name='浙江出版社',addr="浙江.杭州")
    models.Classify.objects.create(category='武侠')
    models.Author.objects.create(name='金庸',sex='男',age=89,university='东吴大学')
    2、类实例化:obj=类(属性=XX) obj.save()
    obj=models.Author(name='吴承恩',age=518,sex='男',university='龙溪学院')
    obj.save()
    
    1对多
    1、表.objects.create()
    models.Book.objects.create(title='笑傲江湖',price=200,date=1968,classify_id=6, publish_id=6)
    2、类实例化:obj=类(属性=X,外键=obj)obj.save()
    classify_obj=models.Classify.objects.get(category='武侠')
    publish_obj=models.Publish.objects.get(name='河北出版社')
    注意以上获取得是和 book对象 向关联的(外键)的对象
    book_obj=models.Book(title='西游记',price=234,date=1556,classify=classify_obj,publish=publish_obj)
    book_obj.save()
    
    多对多
    如果两表之间存在双向1对N关系,就无法使用外键来描述其关系了;
    只能使用多对多的方式,新增第三张表关系描述表;
    book=models.Book.objects.get(title='笑傲江湖')
    author1=models.Author.objects.get(name='金庸')
    author2=models.Author.objects.get(name='张根')
    book.author.add(author1,author2)

    书籍和作者是多对多关系,
    切记:如果两表之间存在多对多关系,例如书籍相关的所有作者对象集合,作者也关联的所有书籍对象集合
    book=models.Book.objects.get(title='西游记')
    author=models.Author.objects.get(name='吴承恩')
    author2 = models.Author.objects.get(name='张根')
    book.author.add(author,author2)
    #add()   添加
    #clear() 清空
    #remove() 删除某个对象
    return HttpResponse('OK')

级联删除
为防止读者跑路,不再赘述!

   # 修改方式1 update()
    models.Book.objects.filter(id=1).update(price=3)

    #修改方式2 obj.save() 
    book_obj=models.Book.objects.get(id=1)
    book_obj.price=5
    book_obj.save()

def ormquery(request):
    books=models.Book.objects.all()                               #------query_set对象集合 [对象1、对象2、.... ]
    books=models.Book.objects.filter(id__gt=2,price__lt=100) 
    book=models.Book.objects.get(title__endswith='金')            #---------单个对象,没有找到会报错
    book1 = models.Book.objects.filter(title__endswith='金').first()
    book2 = models.Book.objects.filter(title__icontains='瓶').last()
    books=models.Book.objects.values('title','price',             #-------query_set字典集合 [{一条记录},{一条记录} ]
                                    'publish__name',
                                    'date',
                                    'classify__category',         #切记 正向连表:外键字段___对应表字段
                                    'author__name',               #反向连表: 小写表名__对应表字段
                                    'author__sex',                #区别:正向 外键字段__,反向 小写表名__
                                    'author__age',
                                    'author__university')

    books=models.Book.objects.values('title','publish__name').distinct()  
                                                                  #exclude 按条件排除。。。
                                                                  #distinct()去重, exits()查看数据是否存在? 返回 true 和false
    a=models.Book.objects.filter(title__icontains='金').  
    return HttpResponse('OK')

连表查询

反向连表查询:
    1、通过object的形式反向连表, obj.小写表名_set.all()
    publish=models.Publish.objects.filter(name__contains='湖南').first()
    books=publish.book_set.all()
    for book in  books:
        print(book.title)
    通过object的形式反向绑定外键关系
    authorobj = models.Author.objects.filter(id=1).first()
    objects = models.Book.objects.all()
    authorobj.book_set.add(*objects)
    authorobj.save()
    
    2、通过values双下滑线的形式,objs.values("小写表名__字段")
    注意对象集合调用values(),正向查询是外键字段__XX,而反向是小写表名__YY看起来比较容易混淆;
    books=models.Publish.objects.filter(name__contains='湖南').values('name','book__title')
    authors=models.Book.objects.filter(title__icontains='我的').values('author__name')
    print(authors)
    fifter()也支持__小写表名语法进行连表查询:在publish标查询 出版过《笑傲江湖》的出版社
    publishs=models.Publish.objects.filter(book__title='笑傲江湖').values('name')
    print(publishs)
    查询谁(哪位作者)出版过的书价格大于200元
    authors=models.Author.objects.filter(book__price__gt=200).values('name')
    print(authors)
    通过外键字段正向连表查询,出版自保定的书籍;
    city=models.Book.objects.filter(publish__addr__icontains='保定').values('title')
    print(city)

1、基本操作

# 增
    #
    # models.Tb1.objects.create(c1='xx', c2='oo')  增加一条数据,可以接受字典类型数据 **kwargs

    # obj = models.Tb1(c1='xx', c2='oo')
    # obj.save()

    # 查
    #
    # models.Tb1.objects.get(id=123)         # 获取单条数据,不存在则报错(不建议)
    # models.Tb1.objects.all()               # 获取全部
    # models.Tb1.objects.filter(name='seven') # 获取指定条件的数据

    # 删
    #
    # models.Tb1.objects.filter(name='seven').delete() # 删除指定条件的数据

    # 改
    # models.Tb1.objects.filter(name='seven').update(gender='0')  # 将指定条件的数据更新,均支持 **kwargs
    # obj = models.Tb1.objects.get(id=1)
    # obj.c1 = '111'
    # obj.save()                                                 # 修改单条数据

基本操作

2、进阶操作(了不起的双下划线)

利用双下划线将字段和对应的操作连接起来

# 获取个数
        #
        # models.Tb1.objects.filter(name='seven').count()

        # 大于,小于
        #
        # models.Tb1.objects.filter(id__gt=1)              # 获取id大于1的值
        # models.Tb1.objects.filter(id__gte=1)              # 获取id大于等于1的值
        # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10)             # 获取id小于10的值
        # models.Tb1.objects.filter(id__lte=10)             # 获取id小于10的值
        # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值

        # in
        #
        # 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

        # isnull
        # Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True)

        # contains
        #
        # models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
        # models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
        # models.Tb1.objects.exclude(name__icontains="ven")

        # range
        #
        # models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])   # 范围bettwen and

        # 其他类似
        #
        # startswith,istartswith, endswith, iendswith,

        # order by
        #
        # models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('id')    # asc
        # models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('-id')   # desc

        # group by
        #
        # from django.db.models import Count, Min, Max, Sum
        # models.Tb1.objects.filter(c1=1).values('id').annotate(c=Count('num'))
        # SELECT "app01_tb1"."id", COUNT("app01_tb1"."num") AS "c" FROM "app01_tb1" WHERE "app01_tb1"."c1" = 1 GROUP BY "app01_tb1"."id"

        # limit 、offset
        #
        # models.Tb1.objects.all()[10:20]

        # regex正则匹配,iregex 不区分大小写
        #
        # Entry.objects.get(title__regex=r'^(An?|The) +')
        # Entry.objects.get(title__iregex=r'^(an?|the) +')

        # date
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1))
        # Entry.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1))

        # year
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__year=2005)
        # Entry.objects.filter(pub_date__year__gte=2005)

        # month
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__month=12)
        # Entry.objects.filter(pub_date__month__gte=6)

        # day
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__day=3)
        # Entry.objects.filter(pub_date__day__gte=3)

        # week_day
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__week_day=2)
        # Entry.objects.filter(pub_date__week_day__gte=2)

        # hour
        #
        # Event.objects.filter(timestamp__hour=23)
        # Event.objects.filter(time__hour=5)
        # Event.objects.filter(timestamp__hour__gte=12)

        # minute
        #
        # Event.objects.filter(timestamp__minute=29)
        # Event.objects.filter(time__minute=46)
        # Event.objects.filter(timestamp__minute__gte=29)

        # second
        #
        # Event.objects.filter(timestamp__second=31)
        # Event.objects.filter(time__second=2)
        # Event.objects.filter(timestamp__second__gte=31)

进阶操作

3、其他操作

# extra
    #
    # extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
    #    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'])

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


    # Q
    #
    # 方式一:
    # Q(nid__gt=10)
    # Q(nid=8) | Q(nid__gt=10)
    # Q(Q(nid=8) | Q(nid__gt=10)) & Q(caption='root')
    # 方式二:
    # con = Q()
    # q1 = Q()
    # q1.connector = 'OR'
    # q1.children.append(('id', 1))
    # q1.children.append(('id', 10))
    # q1.children.append(('id', 9))
    # q2 = Q()
    # q2.connector = 'OR'
    # q2.children.append(('c1', 1))
    # q2.children.append(('c1', 10))
    # q2.children.append(('c1', 9))
    # con.add(q1, 'AND')
    # con.add(q2, 'AND')
    #
    # models.Tb1.objects.filter(con)


    # 执行原生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()

其他操作

四、ORM连表操作

我们在学习django中的orm的时候,我们可以把一对多,多对多,分为正向和反向查找两种方式。

正向查找:ForeignKey在 UserInfo表中,如果从UserInfo表开始向其他的表进行查询,这个就是正向操作,反之如果从UserType表去查询其他的表这个就是反向操作。

  • 一对多:models.ForeignKey(其他表)
  • 多对多:models.ManyToManyField(其他表)
  • 一对一:models.OneToOneField(其他表)

正向连表操作总结:

所谓正、反向连表操作的认定无非是Foreign_Key字段在哪张表决定的,

Foreign_Key字段在哪张表就可以哪张表使用Foreign_Key字段连表,反之没有Foreign_Key字段就使用与其关联的 小写表名;

1对多:对象.外键.关联表字段,values(外键字段__关联表字段)

多对多:外键字段.all()

反向连表操作总结:

 通过value、value_list、fifter 方式反向跨表:小写表名__关联表字段

通过对象的形式反向跨表:小写表名_set().all()

应用场景:

一对多:当一张表中创建一行数据时,有一个单选的下拉框(可以被重复选择)

例如:创建用户信息时候,需要选择一个用户类型【普通用户】【金牌用户】【铂金用户】等。

多对多:在某表中创建一行数据是,有一个可以多选的下拉框

例如:创建用户信息,需要为用户指定多个爱好

一对一:在某表中创建一行数据时,有一个单选的下拉框(下拉框中的内容被用过一次就消失了

例如:原有含10列数据的一张表保存相关信息,经过一段时间之后,10列无法满足需求,需要为原来的表再添加5列数据

1、1对多

如果A表的1条记录对应B表中N条记录成立,两表之间就是1对多关系;在1对多关系中 A表就是主表,B表为子表,ForeignKey字段就建在子表;

如果B表的1条记录也对应A表中N条记录,两表之间就是双向1对多关系,也称为多对多关系;

在orm中设置如果 A表设置了外键字段user=models.ForeignKey('UserType')到B表(注意外键表名加引号)

就意味着 写在写A表的B表主键, (一列),代表B表的多个(一行)称为1对多,

查询

总结:利用orm获取 数据库表中多个数据

获取到的数据类型本质上都是 queryset类型, 类似于列表, 内部有3种表现形式(对象,字典,列表)

modle.表名.objects.all() modle.表名.objects.values() modle.表名.objects.values()

跨表

 正操作

所以表间只要有外键关系就可以一直点下去。。。点到天荒地老

所以可以通过obj.外键.B表的列表跨表操作(注意!!orm连表操作必须选拿单个对象,不像SQL中直接表和表join就可以了)

print(obj.cls.title)

foreignkey字段在那个表里,那个表里一个"空格"代表那个表的多个(一行)

class UserGroup(models.Model):
            """
            部门 3
            """
            title = models.CharField(max_length=32)
        class UserInfo(models.Model):
            """
            员工4
            """
            nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
            user = models.CharField(max_length=32)
            password = models.CharField(max_length=64)
            age = models.IntegerField(default=1)
            # ug_id 1
            ug = models.ForeignKey("UserGroup",null=True)

1. 在取得时候跨表 q = UserInfo.objects.all().first() q.ug.title 2. 在查的时候就跨表了 UserInfo.objects.values('nid','ug_id') UserInfo.objects.values('nid','ug_id','ug__title')    #注意正向连表是  外键__外键列 反向是小写的表名 3. UserInfo.objects.values_list('nid','ug_id','ug__title')

反向连表:

反向操作无非2种方式:

1、通过对象的形式反向跨表:小写表面_set().all()

2、通过value和value_list方式反向跨表:小写表名__字段

1. 小写的表名_set 得到有外键关系的对象

obj = UserGroup.objects.all().first() result = obj.userinfo_set.all() [userinfo对象,userinfo对象,] 2. 小写的表名 得到有外键关系的列 #因为使用values取值取得是字典的不是对象,所以需要 小写表名(外键表)__

v = UserGroup.objects.values('id','title') v = UserGroup.objects.values('id','title','小写的表名称') v = UserGroup.objects.values('id','title','小写的表名称__age') 3. 小写的表名 得到有外键关系的列

v = UserGroup.objects.values_list('id','title') v = UserGroup.objects.values_list('id','title','小写的表名称') v = UserGroup.objects.values_list('id','title','小写的表名称__age')

 1对多自关联( 由原来的2张表,变成一张表! )

 想象有第二张表,关联自己表中的 行

代码

    class Comment(models.Model):
                """
                评论表
                """
                news_id = models.IntegerField()            # 新闻ID
                content = models.CharField(max_length=32)  # 评论内容
                user = models.CharField(max_length=32)     # 评论者
                reply = models.ForeignKey('Comment',null=True,blank=True,related_name='xxxx') #回复ID

2、 多对多:

1、自己写第3张关系表

ORM多对多查询:

女士表:

男生表:

男女关系表

多对跨表操作

   #获取方少伟有染的女孩
    obj=models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()
    obj_list=obj.love_set.all()
    for row in obj_list:
        print(row.g.nike)

    # 获取和苍井空有染的男孩
    obj=models.Girl.objects.filter(nike='苍井空').first()
    user_list=obj.love_set.all()
    for row in  user_list:
        print(row.b.name)

多对多关系表   数据查找思路

1、找到该对象2.通过该对象 反向操作 找到第三张关系表3.通过第三张关系表 正向操作 找到 和该对象有关系对象总结(只要对象1和对象2 中间有关系表建立了关系; 对象1反向操作 到关系表 ,关系表正向操作到对象2,反之亦然

2、第3张关系表不用写(m=models.ManyToManyField(' 要关联的表') 自动生成  )

由于 DjangoORM中一个类名对应一张表,要想操作表就modles.类直接操作那张表,但使用ManyToManyField字段生成 “第三张”关系表怎么操作它呢?

答案:通过单个objd对象 间接操作

class Boy(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    m = models.ManyToManyField('Girl',through="Love",through_fields=('b','g',))


class Girl(models.Model):
    nick = models.CharField(max_length=32)
    m = models.ManyToManyField('Boy')

正向操作: obj.m.all()

obj = models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()
    print(obj.id,obj.name)
    obj.m.add(2)
    obj.m.add(2,4)
    obj.m.add(*[1,])

    obj.m.remove(1)
    obj.m.remove(2,3)
    obj.m.remove(*[4,])

    obj.m.set([1,])

    q = obj.m.all()
    # [Girl对象]
    print(q)
    obj = models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()
    girl_list = obj.m.all()

    obj = models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()
    girl_list = obj.m.all()
    girl_list = obj.m.filter(nick='小鱼')
    print(girl_list)

    obj = models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()
    obj.m.clear()

反向操作 :obj.小写的表名_set

多对多和外键跨表一样都是 小写的表名_set

3、既自定义第三张关系表 也使用ManyToManyField('Boy')字段(杂交类型)

ManyToManyField()字段创建第3张关系表,可以使用字段跨表查询,但无法直接操作第3张表,

自建第3表关系表可以直接操作,但无法通过字段 查询,我们可以把他们结合起来使用;

作用:

1、既可以使用字段跨表查询,也可以直接操作第3张关系表

2、obj.m.all() 只有查询和清空 方法

class UserInfo(AbstractUser):
    """
    用户信息
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)
    telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')
    avatar = models.FileField(verbose_name='头像', upload_to='upload/avatar/')
    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间',auto_now_add=True)

    fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',
                                  to='UserInfo',
                                  through='UserFans',

                                  through_fields=('user', 'follower'))

    def __str__(self):
        return self.username


class UserFans(models.Model):
    """
    互粉关系表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')
    follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')

    class Meta:
        unique_together = [
            ('user', 'follower'),
        ]


through='UserFans'指定第3张关系表的表名
through_fields    指定第3张关系表的字段
          class Boy(models.Model):
                name = models.CharField(max_length=32)
                m = models.ManyToManyField('Girl',through="Love",through_fields=('b','g',))
                # 查询和清空

            class Girl(models.Model):
                nick = models.CharField(max_length=32)
                # m = models.ManyToManyField('Boy')

            class Love(models.Model):
                b = models.ForeignKey('Boy')
                g = models.ForeignKey('Girl')

                class Meta:
                    unique_together = [
                        ('b','g'),

外键反向查找别名(方便反向查找)

在写ForeignKey字段的时候,如果想要在反向查找时不使用默认的 小写的表名_set,就在定义这个字段的时间加related参数!

related_name、related_query_name 字段=什么别名 反向查找时就使用什么别名!

反向查找:

设置了related_query_name 反向查找时就是obj.别名_set.all()保留了_set

related_query_name

from django.db import models

class Userinfo(models.Model):
    nikename=models.CharField(max_length=32)
    username=models.CharField(max_length=32)
    password=models.CharField(max_length=64)
    sex=((1,'男'),(2,'女'))
    gender=models.IntegerField(choices=sex)


'''把男女表混合在一起,在代码层面控制第三张关系表的外键关系  '''
   #写到此处问题就来了,原来两个外键 对应2张表 2个主键 可以识别男女
   #现在两个外键对应1张表  反向查找 无法区分男女了了
   # object对象女.U2U.Userinfo.set  object对象男.U2U.Userinfo.set
   #所以要加related_query_name对 表中主键 加以区分
   #查找方法 
   # 男 obj.a._set.all()
   # 女:obj.b._set.all()
class U2U(models.Model):
    b=models.ForeignKey(Userinfo,related_query_name='a')
    g=models.ForeignKey(Userinfo,related_query_name='b')

related_name

反向查找:

设置了relatedname就是 反向查找时就说 obj.别名.all()

from django.db import models

class Userinfo(models.Model):
    nikename=models.CharField(max_length=32)
    username=models.CharField(max_length=32)
    password=models.CharField(max_length=64)
    sex=((1,'男'),(2,'女'))
    gender=models.IntegerField(choices=sex)


'''把男女表混合在一起,在代码层面控制第三张关系表的外键关系  '''
   #写到此处问题就来了,原来两个外键 对应2张表 2个主键 可以识别男女
   #现在两个外键对应1张表  反向查找 无法区分男女了了
   # object对象女.U2U.Userinfo.set  object对象男.U2U.Userinfo.set
   #所以要加related_query_name设置反向查找命名对 表中主键 加以区分
   #查找方法
   # 男 obj.a.all()
   # 女:obj.b.all()
class U2U(models.Model):
    b=models.ForeignKey(Userinfo,related_name='a')
    g=models.ForeignKey(Userinfo,related_name='b')

操作

from django.shortcuts import render,HttpResponse
from app01 import models
# Create your views here.

def index(request):
   #查找 ID为1男孩 相关的女孩
   boy_obj=models.Userinfo.objects.filter(id=1).first()
   
   res= boy_obj.boy.all()#得到U2U的对象再 正向跨表
   #原来跨表 boy_obj.小写表名.all()
   # 现在设置了related_name(别名) 直接res= boy_obj.boy.all()跨表
   
   for obj in res:
       print(obj.g.nikename)
   return HttpResponse('OK')

多对多自关联(由原来的3张表,变成只有2张表)

把两张表通过 choices字段合并为一张表

‘第三张关系表’ 使用models.ManyToManyField('Userinfo')生成

特性:

obj = models.UserInfo.objects.filter(id=1).first()  获取对象

1、查询第三张关系表前面那一列:obj.m

select xx from xx where from_userinfo_id = 1

2、查询第三张关系表后面那一列:obj.userinfo_set select xx from xx where to_userinfo_id = 1

class Userinfo(models.Model):
    nikename=models.CharField(max_length=32)
    username=models.CharField(max_length=32)
    password=models.CharField(max_length=64)
    sex=((1,'男'),(2,'女'))
    gender=models.IntegerField(choices=sex)
    m=models.ManyToManyField('Userinfo')

 查找方法

def index(request):
   # 多对多自关联 之通过男士查询女生
   boy_obj=models.Userinfo.objects.filter(id=4).first()
   res=boy_obj.m.all()
   for row in  res:
      print(row.nikename)
   return HttpResponse('OK')
   #多对多自关联 之通过女士查询男生
   girl_obj=models.Userinfo.objects.filter(id=4).first()
   res=girl_obj.userinfo_set.all()
   for obj in res:
      print(obj.nikename)
   return HttpResponse('OK')

多对多自关联特性:

ManyToManyField生成的第三张表

五、浅谈ORM查询性能

普通查询

obj_list=models.Love.objects.all() 
    for row in obj_list:           #for循环10次发送10次数据库查询请求
        print(row.b.name)


这种查询方式第一次发送 查询请求每for循环一次也会发送查询请求



1、select_related:结果为对象  注意query_set类型的对象 都有该方法

原理: 查询时主动完成连表形成一张大表,for循环时不用额外发请求;

试用场景: 节省硬盘空间,数据量少时候适用相当于做了一次数据库查询;

obj_list=models.Love.objects.all().select_related('b')
    for row in obj_list:
        print(row.b.name)



2、prefetch_related:结果都对象是

原理:虽好,但是做连表操作依然会影响查询性能,所以出现prefetch_related
prefetch_related:不做连表,多次单表查询外键表 去重之后显示, 2次单表查询(有几个外键做几次1+N次单表查询, 

适用场景:效率高,数据量大的时候试用

obj_list=models.Love.objects.all().prefetch_related('b')
    for obj in obj_list:
        print(obj.b.name)

3、update()和对象.save()修改方式的性能PK
修改方式1
models.Book.objects.filter(id=1).update(price=3)
方式2
book_obj=models.Book.objects.get(id=1)
book_obj.price=5
book_obj.save()


执行结果:
(0.000) BEGIN; args=None
(0.000) UPDATE "app01_book" SET "price" = '3.000' WHERE "app01_book"."id" = 1; args=('3.000', 1)
(0.000) SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price", "app01_book"."date", "app01_book"."publish_id", "app01_book"."classify_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 1; args=(1,)
(0.000) BEGIN; args=None
(0.000) UPDATE "app01_book" SET "title" = '我的奋斗', "price" = '5.000', "date" = '1370-09-09', "publish_id" = 4, "classify_id" = 3 WHERE "app01_book"."id" = 1; args=('我的奋斗', '5.000', '1370-09-09', 4, 3, 1)
[31/Aug/2017 17:07:20] "GET /fandq/ HTTP/1.1" 200 2

结论:

update() 方式1修改数据的方式,比obj.save()性能好;

六、分组和聚合查询

1、aggregate(*args,**kwargs)  聚合函数

通过对QuerySet进行计算,返回一个聚合值的字典。aggregate()中每一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。

  from django.db.models import Avg,Sum,Max,Min
    #求书籍的平均价
    ret=models.Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    #{'price__avg': 145.23076923076923}

    #参与西游记著作的作者中最老的一位作者
    ret=models.Book.objects.filter(title__icontains='西游记').values('author__age').aggregate(Max('author__age'))
    #{'author__age__max': 518}

    #查看根哥出过得书中价格最贵一本
    ret=models.Author.objects.filter(name__contains='根').values('book__price').aggregate(Max('book__price'))
    #{'book__price__max': Decimal('234.000')}

2、annotate(*args,**kwargs)  分组函数

#查看每一位作者出过的书中最贵的一本(按作者名分组 values() 然后annotate 分别取每人出过的书价格最高的)
    ret=models.Book.objects.values('author__name').annotate(Max('price'))
    # < QuerySet[
    # {'author__name': '吴承恩', 'price__max': Decimal('234.000')},
    # {'author__name': '吕不韦','price__max': Decimal('234.000')},
    # {'author__name': '姜子牙', 'price__max': Decimal('123.000')},
    # {'author__name': '亚微',price__max': Decimal('123.000')},
    # {'author__name': '伯夷 ', 'price__max': Decimal('2010.000')},
    # {'author__name': '叔齐','price__max': Decimal('200.000')},
    # {'author__name': '陈涛', 'price__max': Decimal('234.000')},
    # {'author__name': '高路川', price__max': Decimal('234.000')}
    # ] >

    #查看每本书的作者中最老的    按作者姓名分组 分别求出每组中年龄最大的
    ret=models.Book.objects.values('author__name').annotate(Max('author__age'))
    # < QuerySet[
    #  {'author__name': '吴承恩', 'author__age__max': 518},
    #  {'author__name': '张X', 'author__age__max': 18},
    #  { 'author__name': '张X杰', 'author__age__max': 56},
    #  {'author__name': '方X伟', 'author__age__max': 26},
    #  {'author__name': '游X兵', 'author__age__max': 35},
    #  {'author__name': '金庸', 'author__age__max': 89},
    #  { 'author__name': 'X涛', 'author__age__max': 27},
    #  {'author__name': '高XX', 'author__age__max': 26}
    # ] >

    #查看 每个出版社 出版的最便宜的一本书
    ret=models.Book.objects.values('publish__name').annotate(Min('price'))
    # < QuerySet[
    # {'publish__name': '北大出版社','price__min': Decimal('67.000')},
    # {'publish__name': '山西出版社','price__min': Decimal('34.000')},
    # {'publish__name': '河北出版社', 'price__min': Decimal('123.000')},
    # {'publish__name': '浙江出版社', 'price__min': Decimal('2.000')},
    # {'publish__name': '湖北出版社', 'price__min': Decimal('124.000')},
    # {'publish__name': '湖南出版社',price__min': Decimal('15.000')}
    # ] >

七、F查询与Q查询

仅仅靠单一的关键字参数查询已经很难满足查询要求。此时Django为我们提供了F和Q查询:

1、F 可以获取对象中的字段的属性(列),并对其进行操作;

    from django.db.models import F,Q
    #F 可以获取对象中的字段的属性(列),并且对其进行操作;
    models.Book.objects.all().update(price=F('price')+1)   #对图书馆里的每一本书的价格 上调1块钱

2、Q多条件组合查询

 Q()可以使orm的fifter()方法支持, 多个查询条件,使用逻辑关系(&、|、~)包含、组合到一起进行多条件查询;

语法:

fifter(Q(查询条件1)| Q(查询条件2))

fifter(Q(查询条件2)& Q(查询条件3))

fifter(Q(查询条件4)& ~Q(查询条件5))

fifter(Q(查询条件6)| Q(Q(查询条件4)& ~ Q(Q(查询条件5)& Q(查询条件3)))包含

    from django.db.models import F,Q
    1、F 可以获取对象中的字段的属性(列),并且对其进行操作;
    # models.Book.objects.all().update(price=F('price')+1)
    2、Q多条件组合查询
    #如果 多个查询条件 涉及到逻辑使用 fifter(,隔开)可以表示与,但没法表示或非得关系
    #查询 书名包含作者名的书
    book=models.Book.objects.filter(title__icontains='伟',author__name__contains='伟').values('title')
    #如何让orm 中得 fifter 支持逻辑判断+多条件查询? Q()登场
    book=models.Book.objects.filter(Q(title__icontains='伟') & Q(author__name__contains='伟')).values('title')
    book=models.Book.objects.filter(Q(author__name__contains='伟') & ~Q(title__icontains='伟')).values('title')

   #多条件包含组合查询
   #查询作者姓名中包含 方/少/伟/书名包含伟3字 并且出版社地址以山西开头的书
    book=models.Book.objects.filter(
                                    Q(
                                    Q(author__name__contains='方') |
                                    Q(author__name__contains='少') |
                                    Q(title__icontains='伟')|
                                    Q(author__name__contains='伟')
                                    )
                                    &
                                    Q(publish__addr__contains='山西')
                                    ).values('title')
    print(book)
    return HttpResponse('OK')

注意:Q查询条件和非Q查询条件混合使用注意,不包Q()的查询条件一点要放在Q(查询条件)后面

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