Django下orm学习 一对多
概念说明
- ORM:关系对象映射的全称是
Object Relational Mapping
, 简称ORM - SQLAlchemy: 是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
ORM方法论基于三个核心原则:
简单:以最基本的形式建模数据。
传达性:数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。
精确性:基于数据模型创建正确标准化了的结构。
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。
对于ORM框架里:
我们写的类表示数据库的表
如果根据这个类创建的对象是数据库表里的一行数据
理解
首先在理解ORM的时候,我们可以把一对多、多对多 分为正向和反向!
什么是正向呢?看下面的代码!
class UserType(models.Model):
caption = models.CharField(max_length=32)
class UserInfo(models.Model):
user_type = models.ForeignKey(UserType)
username = models.CharField(max_length=32)
age = models.IntegerField()
ForeignKey
在UserInfo表里,如果根据UserInfo去操作就是正向,
因为 ForeignKey
不在UserType里,如果根据UserType去操作反向。
下面我们分别说明 一对多、多对多。
环境
创建一个Project并且创建一个叫做api的APP,数据模型代码如上;
安装一个插件 django-extensions
,这个插件可查看执行sql
pip install django-extensions
INSTALLED_APPS = (
...
'api',
'django_extensions',
)
生成数据库和表结构,这里我们用django默认的数据库sqlite3,如下是建表:
python manage.py makemigrations api
python manage.py migrate
ORM一对多
什么时候使用一对多?
在设计表结构的时候什么时候使用一对多呢?比如我在创建用户的时候有个菜单让我们选择用户类型的时候,使用一对多!
一对多正向反向
首先怎们看下UserType这个表,他没有关联其他表我们在添加的时候没有什么特殊直接添加就行:
进入django shell命令行
python manage.py shell_plus --print-sql
>>> from api.models import *
我们依次添加:CEO、CFO、COO 3个用户组
>>> UserType.objects.create(caption='CFO')
BEGIN
Execution time: 0.000000s [Database: default]
INSERT INTO "api_usertype" ("caption") VALUES ('CFO')
Execution time: 0.001000s [Database: default]
<UserType: UserType object>
id | caption |
---|---|
1 | CEO |
2 | CFO |
3 | COO |
正向:增
在看下UserType这个表,默认他在创建的时候回有4列,ID、username、user_type_id、age
| id | username | user_type_id | age |
所以我们在创建UserType数据的时候有两种方法:第一种方法是直接根据这个字段进行添加数据!给user_type 加 '_id'
>>> UserInfo.objects.create(username='one',age=18,user_type_id=1)
INSERT INTO "api_userinfo" ("user_type_id", "username", "age") VALUES (1, 'one', 18)
或者通过对象添加
>>> usertype = UserType.objects.get(id=2)
SELECT "api_usertype"."id", "api_usertype"."caption" FROM "api_usertype" WHERE "api_usertype"."id" = 2
>>> UserInfo.objects.create(username='two',age=23,user_type=usertype)
INSERT INTO "api_userinfo" ("user_type_id", "username", "age") VALUES (2, 'two', 23)
添加数据后 userinfo表如下:
id | username | age | user_type_id |
---|---|---|---|
1 | one | 18 | 1 |
2 | two | 23 | 2 |
3 | three | 78 | 1 |
正向:查
- 查询所有用户type为CEO的用户名字
>>> allceo = UserInfo.objects.filter(user_type__caption='CEO')
>>> for i in allceo:
... print i.username
one
three
- 正向查询用户为one的所有身份,user_type
>>> user = UserInfo.objects.filter(username='one')
... print i.user_type.caption
SELECT "api_usertype"."id", "api_usertype"."caption" FROM "api_usertype" WHERE "api_usertype"."id" = 1
CEO
反向:查
我们知道 UserType
表与 UserInfo
表是通过 UserInfo
里面的 user_type_id
外键来建立联系的,做正向查询的时候通过 user_type_id
外这个外键就可以查询到 UserType
表里的数据。其实在这两个表创建联系的时候,Django在 UserType
表里
也创建了一个隐藏的 userinfo
字段来与 UserInfo
表进行关联。那么如果我们要在 UserType
表里查看 one
所对应的所有 usertype 的话,就可以利用 UserType
表里的隐藏字段来关联用户名称。代码如下:
- 反向查询用户为one的所有身份,user_type
>>> user = UserType.objects.filter(userinfo__username='one')
>>> for i in user:
... print i.caption
SELECT "api_usertype"."id", "api_usertype"."caption" FROM "api_usertype" INNER JOIN "api_userinfo" ON ("api_usertype"."id" = "api_userinfo"."user_type_id") WHERE "api_userinfo"."username" = 'one'
CEO
可以看到与上面正向查询的方式是不一样的;
上面代码中的user还有如下几种方法:
>>> for obj in user:
... print obj.caption
... print obj.id
... print obj.userinfo_set #理解为一种能力,可以获取所有当前这个用户类型的用户/或者这个用户类型的多个用户
... print obj.userinfo_set.all() #获取所有用户类型为COO的用户
... print obj.userinfo_set.filter(username='one') #获取用户类型为COO的并且用户为one的用户
这里 userinfo_set
它相当于 UserInfo.objects.filter(user_type=obj)
一对多的简单总结
1、查询数据 也就是通过models.xxx.objects.filter()里填写查询条件的时候。这个时候获取的结果是一组数据行对象,不是具体的某个数据。跨表查询用到 对象名称__字段名(双下划线)
2、获取数据 也是具体到要获取某个字段的数据的时候。跨表操作通过'.'来连接各个表
3、反向查找的时候,查找的的表里会创建一个隐藏掉字段,这个字段名就是与创建外键的表同名
4、反向获取数据的时候,通过xxx_set.all()才能获取到 xxx所有被匹配到的对象
5、尽量用正向操作,反向的看着就麻烦。
orm常用操作
# 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) # 修改单条数据
obj.c1 = '111'
obj.save()
#
# 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__lt=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
#
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
#
# limit 、offset
models.Tb1.objects.all()[10:20]
#
# 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"
作者:撸大师
链接:https://www.jianshu.com/p/b9c85da0b159
來源:简书
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