ORM的单表操作
ORM的单表操作
MTV框架包含一个重要的部分就是ORM
————对象关系映射(Object Relational Mapping),它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计。利用它我们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。
这里需要注意的是,ORM只能对表进行操作,也可以对表下面的记录进行操作,但是ORM不能对数据库进行操作,不能创建与删除数据库。也就是说,数据库必须提前创建好,接着ORM在数据库中进行表的操作。
为了方便大家理解,我们先将SQL中建表语句
与ORM中建表的类
进行对比,便于大家对后面知识点的理解:
单表操作
创建表的过程
注意数据库需要利用MySQL创建,这里我们创建一个名为whw
的数据库:create database whw;
接着新建一个Django项目,whw_dj_ORM
,在这这个项目中新建一个应用book
:python manage.py startapp book
。
接着,)确保配置文件中的INSTALLED_APPS中写入我们常见的book应用的名称。在全局的settings.py的INSTALLED_APPS中加入book:
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
#前面是既有的,这个book是新加的
'book',
]
然后在book应用中的models.py
文件中加入下面建表的类的代码(如果没有名字必须命名为models):
from django.db import models
class Book(models.Model):
#AutoField为自增对象,括号里面的是限定条件
id = models.AutoField(primary_key=True)
#CharField为一个字符串,括号里面表示它的最大长度
title = models.CharField(max_length=32)
state = models.BooleanField()
#DateField是存日期的
pub_date =models.DateField()
#DecimalField是一个浮点型:max_digits为最大的位数,但是有两位是小数——111111.11
price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
publish = models.CharField(max_length=32)
def __str__(self):
return self.title
python文件中的类写好了,接下来我们就要进行配置让我们的程序与数据库连通了。
首先,想要将模型转换为mysql数据库中的表,需要在全局的settings
中配置,需要注意的是创建数据库的时候这些参数都有设置的,而且下面的参数是连接本机的数据库,如果要连接远程数据库就需要远程数据库的ip 端口等信息了。
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',#引擎,选mysql
'NAME':'whw', # 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':'123', # 连接数据库的密码
'HOST':'127.0.0.1', # 连接主机,默认本本机
'PORT':3306 # 端口 默认3306
}
}
如果此时直接启动项目会报错: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,我们只需要找到全局项目名文件下的init.py,在里面写入:
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
还需要注意的一点是,如果我们用的是django2.0版本,然后python用的是3.4以上的版本,需要进行如下的操作:
A:在python与django的安装路径找到:C:\Users\dell\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\django\db\backends\mysql
B:将里面的base.py文件中的
if version < (1, 3, 3):
raise ImproperlyConfigured("mysqlclient 1.3.3 or newer is required; you have %s" % Database.__version__)
这句话注释掉!!!
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(在Terminal中敲这两行代码就行了):
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
然后我们就可以在数据库中看到新建的表book_book(还有其他的表)了。
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',
},
}
}
如果程序没有报错,我们的程序就成功的连接到了MySQL数据库!接下来就是对数据库的操作了。
数据的增删改查
添加表记录
方式一:直接实例化一个类对象————注意object有很多方法,create是用来创建表的
book_obj=models.Book.objects.create(title='Python葵花宝典',state=True,price=100,publish='苹果出版社',pub_date='2015-12-13')
print(book_obj.title)
方式二:
book_obj=Book(title="python葵花宝典",state=True,price=100,publish="苹果出版社",pub_date="2012-12-12")
book_obj.save()
查询表记录——查询的API。
这里我们一定要知道每个方法的返回值是什么,以及每个方法是由谁来调用的!
(1)all()
——将查询出来的查询出来的所有对象放在列表中。models.Book.objects来调用,返回的是QuerySet类型的对象
book_list = models.Book.objects.all()
print(book_list)
for i in book_list:
print(i.title,i.price)
print(book_list[0].pub_date)
(2)first
与last
——返回值不是QuerySet对象,而是model对象,等价于book_list[0]或book_list[-1]。调用者是QuerySet对象。
book_first = models.Book.objects.first()
print(book_first)
(3)filter
——功能跟SQL语句中的where
一样,用来“过滤数据”。调用者objects,返回值是QuerySet对象。
book_list2 = models.Book.objects.filter(price=100)
print(book_list2)
可以带多个过滤条件:
book_list2_more = models.Book.objects.filter(price=100,title='西游记')
print(book_list2_more)
(4)get
——很像filter,但是,get方法有且只有一个查询结果是才有意义;如果有多个查询结果会报错!返回值是一个model对象,利用objects调用!
book_get = models.Book.objects.get(title='西游记')
print(book_get)
(5)exclude
——排除。得到的是个QuerySet对象,由objects调用。
book_exclude = models.Book.objects.exclude(title='西游记')
print(book_exclude)
(6)order_by
——排序。###得到的是QuerySet对象,由objects调用。
(6-1)默认升序:
book_order_by_asc = models.Book.objects.order_by('title')
print('升序:',book_order_by_asc)
(6-2)降序排序:
book_order_by_desc = models.Book.objects.order_by('-title')
print('降序:',book_order_by_desc)
(6-3)也可以利用两个字段排序:——第一个字段相等的时候再用第二个字段排序:
book_order_by1 = models.Book.objects.order_by('title','price')
print('两个字段排序:',book_order_by1)
(7)reverse
——反转。可以在order_by的基础上加上reverse:
book_reverse = models.Book.objects.order_by('title').reverse()
print('排序反转:',book_reverse)
(8)count
——计数。返回int类型的数据,调用者是QuerySet。
count = models.Book.objects.all().count()
print('数据的总数:',(count,type(count)))
(9)exists
——检测是否存在记录。如果想要判断表中有无数据,不加exists则表示取出来所有的值了,没必要取所有的值,这样效率不高;加上exists相当于利用limit限制只取出来一条数据去判断有没有记录。
ret = models.Book.objects.all().exists()
if ret:
print('OK!有数据!')
(10)values(*field)
——得到的是一个QuerySet对象,由QuerySet对象调用。如果我们想对查询出来的QuerySet对象进行进一步的筛选可以用它。比如说查询所有书籍的名称:
book_titles = models.Book.objects.all().values('title')
print('所有书籍的名称:',book_titles)
由于values
很重要,这里给出它的原理:
temp = []
for obj in models.Book.objects.all()
temp.append(
'title':obj.title,
)
return temp
大家注意了:返回的是一个列表,但是,列表中放的不是一个个的对象了,而是一个个的title作为key的字典!因此,对于得出的结果我们可以利用操作字典的方法去操作它:
book_title_1_title = book_titles[1].get('title')
print('第二个书籍的名字:',book_title_1_title)
(11)values_list(*field)
——与value方法一样,调用者与返回值均是QuerySet对象。但是,value_list的结果是列表里面嵌套元组:
book_values_list = models.Book.objects.all().values_list('title')
print(book_values_list)
(12)distinct
——去重。
price_distinct = models.Book.objects.all().values('price').distinct()
print('price去重:',price_distinct)
带双下划线的模糊查询
注意要用filter
过滤。
(1)大于:__gt
gt_100 = models.Book.objects.filter(price__gt=100)
print('价格大于100的:',gt_100)
(2)小于:__lt
lt_10000 = models.Book.objects.filter(price__lt=10000)
print('价格小于10000的:',lt_10000)
(3)价格包含[100,200,300]这几个的:__in
price_in = models.Book.objects.filter(price__in=[100,200,300])
print('价格包含:',price_in)
(4)title以“西”字开头的数据:__startswith
title_starts_xi = models.Book.objects.filter(title__startswith='西')
print('title以西字开头:',title_starts_xi)
(5)包含——__contains
title_contains = models.Book.objects.filter(title__contains='p')
print('title包含p的:',title_contains)
(6)忽略大小写的包含——__icontains
title_icontains = models.Book.objects.filter(title__icontains='p')
print('title包含p或者P的:',title_icontains)
(7)在一个范围之内:__range
price_range = models.Book.objects.filter(price__range=[100,10000])
print('价格在一个范围之内:',price_range)
(8)关于日期的模糊查询。注意只有date类型的字段才有__year
、__month
等。过滤一下出版日期是2014年的数据:
pub_date_2014 = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2014)
print('2014出版的数据:',pub_date_2014)
删除记录与修改记录
删除——delete
方法一:QuerySet方法调用delete方法:models.Book.objects.filter(price=100).delete()
方法二:用model对象:models.Book.objects.filter(price=100).first().delete()
修改——update
注意必须使用QuerySet对象调用:models.Book.objects.filter(title='西游记').update(title='西游降魔篇')
ORM的单表操作的更多相关文章
- Django中模型层中ORM的单表操作
ORM概念: MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是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 ...
- ORM 简介 单表操作
cls超 Django基础五之django模型层(一)单表操作 本节目录 一 ORM简介 二 单表操作 三xxx 一 ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型 ...
- Django开发:(3.1)ORM:单表操作
MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是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 ...
- ORM之单表操作
ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是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 ...
- web框架开发-Django模型层(1)之ORM简介和单表操作
ORM简介 不需要使用pymysql的硬编码方式,在py文件中写sql语句,提供更简便,更上层的接口,数据迁移方便(有转换的引擎,方便迁移到不同的数据库平台)…(很多优点),缺点,因为多了转换环节,效 ...
- 单表操作ORM
博客园 首页 新随笔 联系 管理 订阅 随笔- 0 文章- 339 评论- 29 Django基础五之django模型层(一)单表操作 本节目录 一 ORM简介 二 单表操作 三 章节作业 ...
- orm单表操作
二.orm简介 ORM:object relation mapping (ORM是“对象-关系-映射”的简称) MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦, ...
- day59——orm单表操作
day59 orm单表操作 对象关系映射(object relational mapping) orm语句 -- sql -- 调用pymysql客户端发送sql -- mysql服务端接收到指令并执 ...
- 模型层之ORM、数据库和单表操作
一.ORM简介 ORM是“对象-关系-映射”的简称,一般指持久化数据和实体对象的映射 1.1 什么是“持久化” 持久(Persistence),即把数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中( ...
随机推荐
- hdu2328 Corporate Identity 扩展KMP
Beside other services, ACM helps companies to clearly state their “corporate identity”, which includ ...
- NSNull floatValue intValue 找不到指定方法解决方式
最近遇到一个问题: 因为后台人员对于接口数据没有做空值处理.导致client接收到的有些数据为空(NSNull),而针对此类数据恰好client的存储结构为int和float类型.类型 ...
- laya的那些坑
游戏运行在chrome里面 听不见声音 游戏运行在chrome里面 听不见声音:其它浏览器可以听见声音开发者模式提示如下: The AudioContext was not allowed to s ...
- 两个int(32位)整数m和n的二进制表达中,有多少个位(bit)不同
思路:利用&用算加右移的方法来提取二进制中的每一位数,然后进行比较,查看是否相同. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int m ...
- HI3518E平台ISP调试环境搭建
海思的SDK提供了ISP调试的相关工具,降低了IPC的ISP调试的难度.初次搭建ISP调试环境,记录一下. SDK版本:Hi3518_MPP_V1.0.A.0 硬件平台:HI3518E_OV9732 ...
- 路由器外接硬盘做nas可行吗?
话说把家里的newifi mini升级到最新版后,又外接了个移动硬盘做nas,第一部就打算吧手机的视频移过去.一试才发现这速度慢的不行.只有几百kb 所以说,用是能用,单着速度也太慢了 再就是貌似硬盘 ...
- MySQL 数据类型对比:char 与 varchar;varchar 与 text;datetime 与 timestamp;blob 与 text;
char 与 varchar char(n) 若存入字符数小于n,则以空格补于其后,查询之时再将空格去掉.所以 char 类型存储的字符串末尾不能有空格,varchar 不限于此. char(n) 固 ...
- zookeeper 相关
zookeeper是什么: zk 是 一个注册机,提供分布式锁. zookerper可以做什么: 利用上面这两个特性.zookeeper 可以 为分布式提供 集群 的 一些管理 比如 高可用,名字服务 ...
- Iris分类以及数组reshape想到的
最近在研究Iris花的逻辑回归分类中看到了如下的代码: from sklearn.linear_model import LogisticRegression X = iris["data& ...
- Jenkins进阶-用户权限管理(10)
在版本发布的由于大家的分工不同,所以想通过控制用户的账号达到权限管理,对每个角色进行权限控制,最初通过"项目矩阵授权策略"的策略对每个项目进行单一的权限控制,当时也满足了效果,随着 ...