ORM操作

1、基本操作

# 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
models.Tb1.objects.exclude(name='seven') # 去除指定条件的数据 # 增
方法1:
models.Tb1.objects.create(c1='xx', c2='oo') # 增加一条数据 方法2:可以接受字典类型数据 **kwargs,如下:
obj = models.Tb1(c1='xx', c2='oo')
obj.save() # 删
models.Tb1.objects.filter(name='seven').delete() # 删除指定条件的数据 # 改
方法1:
models.Tb1.objects.filter(name='seven').update(gender='0') # 将指定条件的数据更新 方法2:
obj = models.Tb1.objects.get(id=1)
obj.c1 = '111'
obj.save() # 修改单条数据

2、进阶操作

# 获取个数
models.Tb1.objects.filter(name='seven').count() 单表双下划线方法
# 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__gt=1, id__lt=10) # 获取id大于1且小于10的值 # 成员判断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,id不包括11、22、33的数据 # 是否为空 isnull
Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True) #为空 # 包括contains
models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven") # name字段包括ven的数据
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains表示大小写不敏感
models.Tb1.objects.exclude(name__icontains="ven") # name字段不包括ven的数据,且ven大小写不敏感 # 范围range
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 5]) # 范围bettwen and,闭区间,包括1,2,3,4,5 # 以...开头, 以...结尾
models.Tb1.objects.filter(name__startswith='a') # 内容以'a'开头
models.Tb1.objects.filter(name__istartswith='a') # 忽略大小写
models.Tb1.objects.filter(name__startswith='a') # 内容以'a'结尾
models.Tb1.objects.filter(name__istartswith='a') # 忽略大小写 # regex正则匹配,iregex 不区分大小写
models.objects.get(title__regex=r'^(An?|The) +')
models.objects.get(title__iregex=r'^(an?|the) +') # date
models.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1))
models.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1)) # year
models.Person.objects.filter(birth__year=2018) # birth字段中的年份的值为2018
models.Person.objects.filter(birth__year__gt=2018) # birth字段中的年份的值大于2018
models.Person.objects.filter(birth__contains='2019-02') # birth字段中的内容值包括2019-02 # month
models.Person.objects.filter(pub_date__month=12)
models.Person.objects.filter(pub_date__month__gte=6) # day
models.Person.objects.filter(pub_date__day=3)
models.Person.objects.filter(pub_date__day__gte=3) # week_day
models.Person.objects.filter(pub_date__week_day=2)
models.Person.objects.filter(pub_date__week_day__gte=2) # hour
models.Person.objects.filter(timestamp__hour=23)
models.Person.objects.filter(time__hour=5)
models.Person.objects.filter(timestamp__hour__gte=12) # minute
models.Person.objects.filter(timestamp__minute=29)
models.Person.objects.filter(time__minute=46)
models.Person.objects.filter(timestamp__minute__gte=29) # second
models.Person.objects.filter(timestamp__second=31)
models.Person.objects.filter(time__second=2)
models.Person.objects.filter(timestamp__second__gte=31) # 排序order by
models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('id') # asc,以id正序排序
models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('-id') # desc,以id倒序排序 # 分组group by
from django.db.models import Count, Min, Max, Sum
models.Tb1.objects.filter(c1=1).values('id').annotate(c=Count('num')) 相当于执行了如下命令
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] 获取第10到20条数据,前闭后开区间,分页时使用这个功能

3、必知必会13条

<1> all():                 查询所有结果
<2> get(**kwargs): 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。
<3> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
<4> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
<5> values(*field): 返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet,运行后得到的并不是一系列model的实例化对象,而是一个可迭代的字典序列 [ {字段名:值} ]
<6> values_list(*field): 它与values()非常相似,它返回的是一个元组序列,values返回的是一个字典序列[ (值,值) ]
<7> order_by(*field): 对查询结果排序
<8> reverse(): 对查询结果反向排序,请注意reverse()通常只能在具有已定义顺序的QuerySet上调用(在model类的Meta中指定ordering或调用order_by()方法)。
<9> distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录(如果你查询跨越多个表,可能在计算QuerySet时得到重复的结果。此时可以使用distinct(),注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重。)
<10> count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
<11> first(): 返回第一条记录
<12> last(): 返回最后一条记录
<13> exists(): 如果QuerySet包含数据,就返回True,否则返回False 返回QuerySet对象的方法有
all()
filter()
exclude()
order_by()
reverse()
distinct() 特殊的QuerySet
values() 返回一个可迭代的字典序列
values_list() 返回一个可迭代的元祖序列 返回具体对象的
get()
first()
last() 返回布尔值的方法
exists() 返回数字的方法
count()

4、ForeignKey操作

4.1、正向查找

1)对象查找(跨表)
语法:对象.关联字段.字段 示例:
book_obj = models.Book.objects.first() # 第一本书对象
print(book_obj.publisher) # 得到这本书关联的出版社对象
print(book_obj.publisher.name) # 得到出版社对象的名称 2)字段查找(跨表)
语法:关联字段__字段 示例:
print(models.Book.objects.values_list("publisher__name")) 取值用.方法 查询用__方法

4.2、反向操作

1)对象查找
语法:obj.表名_set 示例:
publisher_obj = models.Publisher.objects.first() # 找到第一个出版社对象
books = publisher_obj.book_set.all() # 找到第一个出版社出版的所有书
titles = books.values_list("title") # 找到第一个出版社出版的所有书的书名 2)字段查找
语法:表名__字段 示例:
titles = models.Publisher.objects.values_list("book__title")

5、ManyToManyField

5.1、class RelatedManager

"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:
外键关系的反向查询
多对多关联关系

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。

5.2、方法

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。
>>> import datetime
>>> models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today()) add()
把指定的model对象添加到关联对象集中。 添加对象
>>> author_objs = models.Author.objects.filter(id__lt=3)
>>> models.Book.objects.first().authors.add(*author_objs)
添加id
>>> models.Book.objects.first().authors.add(*[1, 2]) set()
更新model对象的关联对象。
>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.set([2, 3]) remove()
从关联对象集中移除执行的model对象
>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.remove(3) clear()
从关联对象集中移除一切对象。
>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.clear()
注意:
对于ForeignKey对象,clear()和remove()方法仅在null=True时存在。 举个例子:
ForeignKey字段没设置null=True时,
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32)
publisher = models.ForeignKey(to=Publisher) 没有clear()和remove()方法:
>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'RelatedManager' object has no attribute 'clear' 当ForeignKey字段设置null=True时,
class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
publisher = models.ForeignKey(to=Class, null=True) 此时就有clear()和remove()方法:
>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear() 注意:
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。

6、聚合查询

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句,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。

用到的内置函数:
from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count

示例:
>>> from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
{'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'))
{'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"))
{'price__avg': 13.233333, 'price__max': Decimal('19.90'), 'price__min': Decimal('9.90')}

7、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')}]>

8、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)

引申:
如果要修改char字段咋办?
如:把所有书名后面加上(第一版)

>>> from django.db.models.functions import Concat
>>> from django.db.models import Value
>>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("第一版"), Value(")")))

9、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>]>

10、事务

Mysql数据库中的原子操作,例如
客户A要给客户B转一笔钱,这个在数据库中需要进行两步:
  1.客户A减钱
  2.客户B加钱 如果在第一步结束后,服务器出现异常,第二步没有进行,如果数据库使用了事务操作,真的出现异常的时候,前面的操作会进行回滚。
简单的说就是:要么全部执行成功,要么一个都不执行。
这个回滚的操作就叫做数据库的原子性操作。 在Django的ORM中如何进行呢?
方法1:
首先,我们要导入一个Django的内置模块transaction
在函数中的with transaction.atomic()下来进行ORM操作,并用捕捉异常
from django.db import transaction
def index(request):
try:
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))
方法2:
另外还有一起其他的方式,对整个view视图开启事务
from django.db import transaction
@transaction.atomic
def index(request):
//ORM操作
return ....
注意:在原子块中不要进行错误捕获
当退出原子块的时候,Django会去查看它是否正常退出或者是否有异常来确定是否提交或者回滚
如果你捕获并处理了原子块中的异常,可能会隐藏Django中发生问题的事实。这样可能会造成非预期的行为。

11、在Python脚本中调用Django环境

import os

if __name__ == '__main__':
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
import django
django.setup() from app01 import models books = models.Book.objects.all()
print(books)

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