django模型

什么是模型

• 模型是你的数据唯一的、权威的信息源。它包含你所储存数据的必要字段和行为。每个模型对 应数据库中唯一的一张表

如何编写模型

• 模型：每个模型都用一个类表示，该类继承自django.db.models.Model。每个模型有多个 类的属性变量，而每一个类的属性变量又都代表了数据库表中的一个字段
• 字段：每个字段通过Field类的一个实例表示 —— 例如字符字段CharField和日期字段 DateTimeField。这种方法告诉Django，每个字段中保存着什么类型的数据
• 字段名：每个Field 实例的名字（例如username）就是字段的名字，并且是机器可读的格 式。你将在Python代码中使用到它的值，并且你的数据库将把它用作表的列名

模型字段

• CharField
• BooleanField
• IntegerField
• DateField / DateTimeField
• EmailField
• TextField
• TimeField
• 更多

自增主键字段

• 默认情况下Django会给每个模型添加下面这个字段

id = models.AutoField(primary_key=True)

• 如果Django看到你显式地设置了Field.primary_key， 就不会自动添加 id 列
• 每个模型只能有一个字段指定primary_key=True （无论是显式声明还是自动添加）

字段的自述名

• 每个字段类型都接受一个可选的位置参数——字段的自述名，如果没有给定自述名， Django将根据字段的属性名称自动创建自述名——将属性名称的下划线替换成空格
• ForeignKey、 ManyToManyField 和 OneToOneField 这三个可以使用verbose_name指定 自述名

#例如：自述名为："person's first name"
first_name = models.CharField("person's first name", max_length=30)
#例如：自述名为："first name"
first_name = models.CharField(max_length=30)

字段选项

每个字段有一些特有的参数，例如，CharField（和它的派生类）需要max_length 参数来指定 VARCHAR 数据库字段的大小

• null
• blank
• choices
• default
• primary_key
• unique
• 更多

字段选项——null

• 如果为True，Django将用NULL来在数据库中存储空值 默认值：False

字段选项——blank

• 如果为True , 该字段允许不填
• 默认值：False
• null是纯数据库范畴，而blank是数据验证范畴的
• blank=True，表单验证允许该字段为空
• blank=False，该字段就是必须的

字段选项——choices

由二元组组成的一个可迭代对象（如列表或元组），用来给字段提供选择项，如果设置了 choices， 默认的表单将是一个选择框，选择框的选择就是choices中的选项

class Test(model.Model):
    YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = (
    ('FR', 'Freshman'),
    ('SO', 'Sophomore'),
    ('JR', 'Junior'),
    ('SR', 'Senior'),
    )
    test = models.CharField(max_length=5,choices=YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES)

字段选项——default

• 字段的默认值，可以是一个值或者调用对象

字段选项——primary_key

• 如果为True，那么这个字段就是模型的主键

字段选项——unique

• 如果该值设置为True，这个字段的值在整张表中必须是唯一的

模型meta选项

使用内部的class Meta 定义模型的元数据，例如：

from django.db import models
class User(models.Model): 
    username = models.IntegerField()
    class Meta:
        ordering = ["username"]

模型元数据是“任何不是字段的数据”，比如排序选项（ordering），数据库表名 （db_table）。在模型中添加class Meta是完全可选的，所有选项都不是必须的。

meta选项列表

• db_table
• ordering
• 更多

meta选项——db_table

• 该模型所用的数据表的名称

class Meta:
    db_table = 'server’

• Django 会根据模型类的名称和包含它的应用的名称自动指定数据库表名称。一个模型的数 -据库表名称，由这个模型的“应用名” 和模型类名称之间加上下划线组成。
• 使用Meta类中的 db_table 参数来重写数据表的名称。
• 当你通过db_table覆写表名称时，强烈推荐使用小写字母给表命名

meta选项——order

• 对象默认的顺序，获取一个对象的列表时使用

class Meta:
    ordering = ['-order_date']

• 它是一个字符串的列表或元组。每个字符串是一个字段名，前面带有可选的“-”前缀表示倒 序。前面没有“-”的字段表示正序。使用"?"来表示随机排序

编写服务器模型

数据库迁移

• 迁移是Django用于同步你的发生改变的模型(添加一个字段，删除一个模型，等等)到你的 数据库

迁移命令

• makemigrations, 负责基于你的模型修改创建一个新的迁移
• migrate, 负责执行迁移, 以及撤销和列出迁移的状态。
• sqlmigrate, 展示迁移的sql语句

生成迁移文件

python manage.py makemigrations dashboard

会扫描和比较你当前迁移文件里面的版本,同时新的迁移文件会被创建

展示迁移的sql语句

python manage.py sqlmigrate dashboard 0007

数据迁移

python manage.py migrate dashboard

创建对象

• Django 使用一种直观的方式把数据库表中的数据表示成Python 对象：一个模型类代表数 据库中的一个表，一个模型类的实例代表这个数据库表中的一条特定的记录。
• 使用关键字参数实例化模型实例来创建一个对象，然后调用save() 把它保存到数据库中。
• 也可以使用一条语句创建并保存一个对象，使用create()方法

查询对象

• 通过模型中的管理器构造一个查询集，来从你的数据库中获取对象。 查询集(queryset)表示从数据库中取出来的对象的集合。它可以含有零个、一个或者多个过 滤器。过滤器基于所给的参数限制查询的结果。 从SQL 的角度，查询集和SELECT 语句等 价，过滤器是像WHERE 和LIMIT 一样的限制子句。
• 你可以从模型的管理器那里取得查询集。每个模型都至少有一个管理器，它默认命名为 objects。通过模型类来直接访问它，
• 管理器只可以通过模型的类访问，而不可以通过模型的实例访问，目的是为了强制区分“表 级别”的操作和“记录级别”的操作。
• 对于一个模型来说，管理器是查询集的主要来源。例如，User.objects.all() 返回包含数据库 中所有Blog 对象的一个查询集。

获取所有对象

• 获取一个表中所有对象的最简单的方式是全部获取。可以使用管理器的all() 方法：
• all()方法返回包含数据库中所有对象的一个查询集

all_users = User.objects.all()

使用过滤器获取特定对象

• all() 方法返回了一个包含数据库表中所有记录查询集。但在通常情况下，你往往想要获取 的是完整数据集的一个子集。
• 要创建这样一个子集，你需要在原始的的查询集上增加一些过滤条件。两个最普遍的途径 是：
• filter(**kwargs)返回一个新的查询集，它包含满足查询参数的对象。
• exclude(**kwargs)返回一个新的查询集，它包含不满足查询参数的对象。
• 查询参数（上面函数定义中的**kwargs）需要满足特定的格式，下面字段查询一节中会提 到

使用过滤器获取特定对象示例

• 要获取年份为2006的所有文章的查询集，可以使用filter()方法：

Entry.objects.filter(pub_date__year=2006)

• 利用默认的管理器，它相当于：

Entry.objects.all().filter(pub_date__year=2006)

链式过滤

查询集的筛选结果本身还是查询集，所以可以将筛选语句链接在一起。像这样：

Entry.objects.filter(
headline__startswith='What’
).exclude(
pub_date__gte=datetime.date.today()
).filter(
pub_date__gte=datetime(2005, 1, 30)
)

这个例子最开始获取数据库中所有对象的一个查询集，之后增加一个过滤器，然后又增加一个 排除，再之后又是另外一个过滤器。最后的结果仍然是一个查询集，它包含标题以”What“开 头、发布日期在2005年1月30日至当天之间的所有记录

过滤后的查询集是独立的

每次你筛选一个查询集，得到的都是全新的另一个查询集，它和之前的查询集之间没有任何绑 定关系。每次筛选都会创建一个独立的查询集，它可以被存储及反复使用。

q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")
q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.date.today())
q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.date.today())

查询集是惰性执行的

查询集是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整 天，直到查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。

>>> q = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")
>>> q = q.filter(pub_date__lte=datetime.date.today())
>>> q = q.exclude(body_text__icontains="food")
>>> print(q)

虽然它看上去有三次数据库访问，但事实上只有在最后一行（print(q)）时才访问一次数据库。 一般来说，只有在“请求”查询集 的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时， 查询集 通过访问数据库来求值

获取一个单一的对象——get()

• filter() 始终给你一个查询集，即使只有一个对象满足查询条件 —— 这种情况下，查询集将 只包含一个元素。
• 如果你知道只有一个对象满足你的查询，你可以使用管理器的get() 方法，它直接返回该对 象：

one_entry = Entry.objects.get(pk=1)

• 可以对get() 使用任何查询表达式，和filter() 一样
• 使用get() 和使用filter() 的切片[0] 有一点区别。如果没有结果满足查询，get() 将引发一个 DoesNotExist 异常。这个异常是正在查询的模型类的一个属性 —— 所以在上面的代码中， 如果没有主键为1 的Entry 对象，Django 将引发一个Entry.DoesNotExist。
• 如果有多条记录满足get() 的查询条件，Django 也将报错。这种情况将引发 MultipleObjectsReturned，它同样是模型类自身的一个属性。

限制查询集

可以使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子 句

>>> Entry.objects.all()[:5]
>>> Entry.objects.all()[5:10]

字段查询

• 字段查询是指如何指定SQL WHERE 子句的内容。它们通过查询集方法filter()、exclude() 和 get() 的关键字参数指定。
• 查询的关键字参数的基本形式是field__lookuptype=value（中间是两个下划线）

>>> Entry.objects.filter(pub_date__lte='2006-01-01')
SELECT * FROM blog_entry WHERE pub_date <= '2006-01-01';

• exact “精确”匹配
• iexact 大小写不敏感的匹配
• contains 大小写敏感的包含指定字符串
• icontains 大小写不敏感的包含指定字符串
• startswith, endswith 以指字字符串开头或结尾
• istartswith, iendswith
• in 在给定的列表内

字段查询

• gt 大于
• gte 大于或等于
• lt 小于
• lte 小于或等于
• range 在指定范围内
• year /month / day/ week_day 对于日期和日期时间字段，匹配年/月/日/星期

字段查询——exact

>>> Entry.objects.get(headline__exact="Man bites dog")
SELECT ... WHERE headline = 'Man bites dog';
>>> Blog.objects.get(id__exact=14)
>>> Blog.objects.get(id=14)

查询的快捷方式pk

Django 提供一个查询快捷方式pk ，它表示“primary key” 的意思

>>> Blog.objects.get(id__exact=14)
>>> Blog.objects.get(id=14)
>>> Blog.objects.get(pk=14)

排序--order_by

• 默认情况下，QuerySet 根据模型Meta类的ordering选项排序。你可以使用order_by方法 给每个QuerySet指定特定的排序

Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).order_by('-pub_date', 'headline')

面的结果将按照pub_date降序排序，然后再按照headline升序排序。"-pub_date"前面 的负号表示降序排序。隐式的是升序排序。若要随机排序，请使用"?"，像这样:

Entry.objects.order_by('?')

指定显示列 values（返回一个列表）

• 返回一个ValuesQuerySet——QuerySet的一个子类，迭代时返回字典而不是模型实例对 象。
• 每个字典表示一个对象，键对应于模型对象的属性名称。
• values()接收可选的位置参数fields，它指定SELECT应该限制哪些字段。如果指定字段， 每个字典将只包含指定的字段的键/值。如果没有指定字段，每个字典将包含数据库表中所 有字段的键和值。

User.objects.values("id", "username")

values_list（返回一个元组）

• 与values()类似，只是在迭代时返回的是元组而不是字典。每个元组包含传递给 values_list()调用的字段的值 —— 所以第一个元素为第一个字段，以此类推。

User.objects.values_list('id', 'username')

defer（排除一些不需要现在的列）

• 在一些复杂的数据建模情况下，您的模型可能包含大量字段，其中一些可能包含大量数据 （例如，文本字段），或者需要昂贵的处理来将它们转换为Python对象。如果您在某些情 况下使用查询集的结果，当您最初获取数据时不知道是否需要这些特定字段，可以告诉 Django不要从数据库中检索它们。

User.objects.defer("username", "email")

删除对象

• 删除对象使用delete()。这个方法将立即删除对象且没有返回值。

Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()

拷贝模型实例

• 虽然没有内建的方法用于拷贝模型实例，但还是很容易创建一个新的实例并让它的所有字段都 拷贝过来。最简单的方法是，只需要将pk 设置为None

blog = Blog(name='My blog', tagline='Blogging is easy')
blog.save() # blog.pk == 1
blog.pk = None
blog.save() # blog.pk == 2

更新对象

• 更新对象使用update()

Entry.objects.filter(pub_date__year=2007).update(headline='Everything is the same')

• update() 方法会立即执行并返回查询匹配的行数（如果有些行已经具有新的值，返回的行 数可能和被更新的行数不相等）

序列化模型对象

from django.core import serializers
data = serializers.serialize("json", SomeModel.objects.all())

• 序列化子集

from django.core import serializers
data = serializers.serialize("json", User.objects.all()[0:10], fields=('username','is_active'))