Django模型层ORM学习笔记

一. 铺垫

1. 连接Django自带数据库sqlite3

　　之前提到过Django自带一个叫做sqlite3的小型数据库，当我们做本地测试时，可以直接在sqlite3上测试。不过该数据库是小型的，在有些细节可能体验不大好，比如用ORM用双下划线查询语法时，使用__contains和__icontains的结果是一样的，因为sqlite3无论怎么样都不区分大小写，而且它还会自动把日期格式的字段转为时间戳（该体验贼差）。

　　不过除此之外还好，目前也没发现其他问题，做一些数据的小测试还是绰绰有余的。

　　1.1 项目settings.py文件

　　连接其他数据库时，我们需要修改settings.py里面的相关配置，不过默认的配置就是sqlite3的，所以我们不需要修改涉及数据库的配置。

　　回忆一下，连接其他数据库时（以连接myqsl数据库为例），应该修改为以下配置：

　　1.2 修改应用下或项目下的的__init__.py文件

　　跟连接其他数据库一样，需要在__init__.py中加入替换操作数据库的模块的语句：

import pymysql

pymysql.install_as_MySQLdb()

　　1.3 连接sqlite3数据库

　　选择连接sqlite3数据库：

　　

　　安装驱动，测试连接成功后点击OK连接sqlite数据库：

　　

　　 1.3步骤执行完毕后，我们可以将下图显示的那个数据库删除（当然留着也没事）。

　　1.4 在模型层中写几个映射数据库中表的类

from django.db import models

# Create your models here.

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    register_time = models.DateField()

　　1.5 执行数据库迁移命令（可以使用Tools中的Run manage.py Task）

#pycharm下方点击Terminal打开命令行窗口，执行以下两句命令
python3 manage.py makemigrations

python3 manage.py migrate

　　实际上也可以根据数据库中的表逆向在models中生成模型表：

python3 manage.py inspectdb>app02/models.py

　　执行完数据库迁移命令后，我们会发现项目中出现了db.sqlite3数据库，直接双击打开：

　　1.6 数据库sqlite3连接完成

2. 测试ORM的准备工作

　　数据库连接完毕后，我们可以选择新建.py文件或者使用应用文件夹下自带的tests.py来导入模型层models.py中的类来熟悉一下ORM语句，不过在这之前要做一些准备工作，不然当你通过ORM操作数据库时会报错。

　　我们直接使用应用文件夹下自带的tests.py文件测试ORM。首先输入以下语句（前几行可以从manage.py中复制）。

from django.test import TestCase

# Create your tests here.
import os

if __name__ == "__main__":
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day58.settings")
    import django
    django.setup()
    # 以上语句固定写法，接下来写导入models模块的语句
    from app01 import models
    # 从这开始正常写ORM操作数据库的语句即可

3.  查看ORM操作数据库内部走的mysql语句

　　当我们操作数据库拿回来的是QuerySet对象是，我们可以通过QuerySet对象.query查看内部的sql语句，那么返回的不是QuerySet对象时该怎么做呢？只需要在settings.py中找个地方将下面语句放着即可（运用日志）。

配置文件配置参数查看所有orm操作内部的sql语句
LOGGING = {
            'version': 1,
            'disable_existing_loggers': False,
            'handlers': {
                'console':{
                    'level':'DEBUG',
                    'class':'logging.StreamHandler',
                },
            },
            'loggers': {
                'django.db.backends': {
                    'handlers': ['console'],
                    'propagate': True,
                    'level':'DEBUG',
                },
            }
        }

二. ORM单表查询、双下划线查询

　　为了更好的了解ORM对数据库的操作，我们选择连接mysql数据库，毕竟sqlite3还是有点小瑕疵的。

from django.db import models

# Create your models here.
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    price = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)
    publish_time = models.DateField(auto_now_add=True)
    publish = models.ForeignKey(to='Publish')
    authors = models.ManyToManyField(to='Author')

class Publish(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    addr = models.CharField(max_length=32)
    email = models.EmailField()

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    author_detail = models.OneToOneField(to='AuthorDetail')

class AuthorDetail(models.Model):
    phone = models.CharField(max_length=32)
    addr = models.CharField(max_length=32)

models.py中创建的类

　　ORM有很多常用字段，其中字段DateField的参数有auto_now跟auto_now_add，如果我们配置了这两个参数中的一个，创建数据对象时DateField字段会自动创建，无需我们传值。配置auto_now_add=True，创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库，之后就不在变化。配置上auto_now=True，每次更新数据记录的时候会更新该字段。友情提示，DateFIeld和DateTImeField可以直接接收datetime对象。

　　ForeignKey有to_field参数，可以指定你想跟一张表的什么字段建立外键，不写默认是id。

　　当使用数据对象进行数据的save()和delete()时，实际上找的是类Model中的方法（属性与方法的查找顺序），所以我们可以通过重写save、delete方法来对数据对象保存和删除的过程加以限制。

1. 单表查询

　　1.1 新增数据

# 第一种：有返回值，并且就是当前被创建的数据对象
modles.Publish.objects.create(name='',addr='',email='')

# 第二种：先实例化产生对象，然后调用save方法保存
book_obj = models.Publish(name='',addr='',email='')
book_obj.save()

　　1.2 修改数据

# 基于数据对象
user_obj = models.User.objects.filter(name='jason').first()
user_obj.age = 17
user_obj.save()

# 基于queryset对象
models.User.objects.filter(name='kevin').update(age=66)

　　1.3 删除数据

# 基于数据对象
# user_obj = models.User.objects.filter(name='owen').first()
# user_obj.delete()

# 基于queryset对象
 models.User.objects.filter(name='egon').delete()

　　1.4 查询数据

　　之前常用的查询是all（惰性查询）查所有及filter条件查询，其中filter条件查询有多个条件时，各条件是and的关系。

models.User.objects.filter(name='egon', age=18) # name='egon' and 'age'=18

　　其实查询数据能用到的方法一共有13个（objects对象和QuerySet对象方法），最好都记住。然后QuerySet对象能够无限制的点QuerySet方法（后面点方法可能会没有提示，别慌，继续手打）：

# 在过滤得到的QuerySet对象的基础上再进行过滤，依次类推
models.User.objects.filter(过滤条件1).filter(过滤条件2).order_by(排序依据的字段名).reverse()
# reverse方法使用的前提是QuerySet对象被排序过，order_by是排序（排序依据的字段名前加-号即是反向排序）

<1> all():                 #查询所有结果
<2> filter(**kwargs):      #它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
<3> 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。
<4> exclude(**kwargs):     #它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
<5> order_by(*field):      #对查询结果排序('-id')/('price')

<6> reverse():             #对查询结果反向排序     >>>前面要先有排序才能反向
<7> count():               #返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
<8> first():               #返回第一条记录
<9> last():                #返回最后一条记录
<10> exists():             #如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False
<11> 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
<12> 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
<13> distinct():           #从返回结果中剔除重复纪录

查询用到的13种方法

　　着重记住values方法（普通QuerySet对象：<QuerySet [<Author: Author object>]>）：

　　在上述13种方法中，有些方法执行完返回的不一定是QuerySet对象，可能是其他对象。

# 返回QuerySet对象的方法
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

# 返回具体数据对象的
get()、first()、last()

# 返回布尔值的方法
exists() #判断QuerySet对象是否为空，空返回False，否则返回True

# 返回数字的方法
count()  #返回当前QuerySet对象中的数据对象个数

　　温馨提示：all()跟filter()是惰性查询，即返回QuerySet对象，只有调用QuerySet对象时内部的sql语句才会执行（这就是惰性的精髓）。objects是管理器对象（objects = Manage（）），是Models和数据库进行查询的接口。Manage存在于models模块中，所以我们其实是可以自定义一个类，继承models.Manage来定义自己的管理器对象的。

2. 双下划线查询

　　上述的查询中，filter的查询条件都是name='值'，age=值之类的，可是我们查询时条件肯定会有age>18，age<=18等情况。这个时候就需要用的双下划线查询。

　　2.1 大于 小于 大于等于 小于等于

filter(price__gt=)   # 大于 great than
filter(price__lt=)    # 小于 less than
filter(price__gte=) # 大于等于 great than equal
filter(price__lte=)  # 小于等与 less than equal

　　2.2 存在于某几个条件中

filter(age__in=[,,])

　　2.3 在某个范围内

filter(age__range=[50,90])

　　2.4 模糊查询

filter(title__contains='p')   # 区分大小写
filter(title__icontains='P')  # 不区分大小写

　　2.5 以什么开头，以什么结尾

# 查询名字以j开头的用户
res = models.User.objects.filter(name__startswith='j')
print(res)

# 查询名字以n结尾的用户
res = models.User.objects.filter(name__endswith='n')
print(res)

　　2.6 按年查询（针对DateField和针对DateTImeField）

filter(create_time__year='')

三. 多表操作

1. 一对多记录增删改查

　　1.1 新增（主键用pk传比较好，比较稳）

 # 直接写id
models.Book.objects.create(title='红楼梦',price=66.66,publish_id=1)

# 传数据对象
publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=2).first()
models.Book.objects.create(title='三国演义',price=199.99,publish=publish_obj)

　　1.2 修改

# Queryset修改
models.Book.objects.filter(pk=1).update(publish_id=3)
publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=2).first()
models.Book.objects.filter(pk=1).update(publish=publish_obj)

# 对象修改
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first()
book_obj.publish_id = 3  # 点表中真实存在的字段名
book_obj.save()

publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=2).first()
book_obj.publish = publish_obj  # 点orm中字段名 传该字段对应的表的数据对象
book_obj.save()

　　1.3 删除

# 使用QuerySet对象删除
models.Book.objects.filter(pk=1).delete()
models.Publish.objects.filter(pk=1).delete()

# 使用数据对象删除
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
book_obj.delete()

2. 多对多记录增删改查

　　2.1 添加（add）

# 拿到id=3的书籍数据对象
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()

# 数据对象.authors可以直接跳到多对多那张表里
# add传值传作者id，可以传多个
book_obj.authors.add(1)
book_obj.authors.add(2,3)

# add传值支持传对象，而且可以传多个
author_obj = models.Author.objects.filter(pk=1).first()
author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
book_obj.authors.add(author_obj)
book_obj.authors.add(author_obj,autor_obj1)

　　2.2 修改（set）

　　set接收的参数必须是可迭代对象！！！

# 拿到id=3的书籍数据对象
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()

# 数据对象.authors可以直接跳到多对多那张表里
# set传值传作者id，可以传多个
book_obj.authors.set((1,))
book_obj.authors.set((1,2,3))

# set传值支持传对象，而且可以传多个
author_list = models.Author.objects.all()
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
book_obj.authors.set(author_list)

　　2.3 删除（remove）

# 拿到id=3的书籍数据对象
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()

# 数据对象.authors可以直接跳到多对多那张表里
# remove传值支持传值，而且可以传多个
book_obj.authors.remove(1)
book_obj.authors.remove(2,3)

# remove传值支持传对象，而且可以传多个
author_obj = models.Author.objects.all().first()
author_list = models.Author.objects.all()
book_obj.authors.remove(author_obj)
book_obj.authors.remove(*author_list)  #需要将Queryset对象打散

　　2.4 清空（clear）

　　清空的是你当前这个表记录对应的绑定关系，不会影响其他表。

book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
book_obj.authors.clear()

3. 正向反向查询

　　正向反向查询概念及方法：

# 一对一
# 正向：author---关联字段在author表里--->authordetail        按字段
# 反向：authordetail---关联字段在author表里--->author        按表名小写
    # 查询jason作者的手机号   正向查询
    # 查询地址是 :山东 的作者名字   反向查询

# 一对多
# 正向：book---关联字段在book表里--->publish        按字段
# 反向：publish---关联字段在book表里--->book        按表名小写_set.all() 因为一个出版社对应着多个图书

# 多对多
# 正向：book---关联字段在book表里--->author        按字段
# 反向：author---关联字段在book表里--->book        按表名小写_set.all() 因为一个作者对应着多个图书

# 连续跨表
    # 查询图书是三国演义的作者的手机号，先查书，再正向查到作者，在正向查手机号

# 总结：基于对象的查询都是子查询，这里可以用django配置文件自动打印sql语句的配置做演示

　　

　　3.1 基于对象的表查询

# 查询书籍是三国演义的出版社邮箱
book_obj = models.Book.objects.filter(title='三国演义').first()
print(book_obj.publish.email)

# 查询书籍是水浒传的作者的姓名
book_obj = models.Book.objects.filter(title='水浒传').first()
print(book_obj.authors)  # app01.Author.None
print(book_obj.authors.all())

# 查询作者为jason电话号码
user_obj = models.Author.objects.filter(name='jason').first()
print(user_obj.authordetail.phone)

正向查询示例

# 查询出版社是东方出版社出版的书籍   一对多字段的反向查询
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='东方出版社').first()
print(publish_obj.book_set)  # app01.Book.None
print(publish_obj.book_set.all())

# 查询作者jason写过的所有的书           多对多字段的反向查询
author_obj = models.Author.objects.filter(name='jason').first()
print(author_obj.book_set)  # app01.Book.None
print(author_obj.book_set.all())

# 查询作者电话号码是110的作者姓名     一对一字段的反向查询
authordetail_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=110).first()
print(authordetail_obj.author.name)

反向查询示例

　  3.2 基于双下划线的查询

# 查询书籍为三国演义的出版社地址
res = models.Book.objects.filter(title='三国演义').values('publish__addr','title')
print(res)

# 查询书籍为水浒传的作者的姓名
res = models.Book.objects.filter(title='水浒传').values("authors__name",'title')
print(res)

# 查询作者为jason的家乡
res = models.Author.objects.filter(name='jason').values('authordetail__addr')
print(res)

正向示例

# 查询南方出版社出版的书名
res = models.Publish.objects.filter(name='南方出版社').values('book__title')
print(res)

# 查询电话号码为120的作者姓名
res = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=120).values('author__name')
print(res)

# 查询作者为jason的写的书的名字
res = models.Author.objects.filter(name='jason').values('book__title')
print(res)

# 查询书籍为三国演义的作者的电话号码
res = models.Book.objects.filter(title='三国演义').values('authors__authordetail__phone')
print(res)

反向示例

　  3.3 小练习

# 查询jason作者的手机号
# 正向
res = models.Author.objects.filter(name='jason').values('authordetail__phone')
print(res)
# 反向
res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='jason').values('phone')
print(res)

# 查询出版社为东方出版社的所有图书的名字和价格
# 正向
res = models.Publish.objects.filter(name='东方出版社').values('book__title','book__price')
# print(res)
反向
# res = models.Book.objects.filter(publish__name='东方出版社').values('title','price')
print(res)

# 查询东方出版社出版的价格大于400的书
# 正向
res = models.Publish.objects.filter(name="东方出版社",book__price__gt=400).values('book__title','book__price')
print(res)
# 反向
res = models.Book.objects.filter(price__gt=400,publish__name='东方出版社').values('title','price')
print(res)

　在查询的时候先把orm查询语句写出来，再看用到的条件是否在当前表内，在就直接获取，不在就按照正向按字段反向按表名小写来查即可。切忌一口吃成胖子。

4 聚合查询（aggregate）

　　需要先导入模块：

from django.db.models import Max,Min,Count,Sum,Avg

# 查询所有书籍的作者个数
res = models.Book.objects.filter(pk=3).aggregate(count_num=Count('authors'))
print(res)

# 查询所有出版社出版的书的平均价格
res = models.Publish.objects.aggregate(avg_price=Avg('book__price'))
print(res)  # 4498.636

# 统计东方出版社出版的书籍的个数
res = models.Publish.objects.filter(name='东方出版社').aggregate(count_num=Count('book__id'))
print(res)

聚合查询例子

5 分组查询（annotate）

# 统计每个出版社出版的书的平均价格
res = models.Publish.objects.annotate(avg_price=Avg('book__price')).values('name','avg_price')
print(res)

# 统计每一本书的作者个数
res = models.Book.objects.annotate(count_num=Count('authors')).values('title','count_num')
print(res)

# 统计出每个出版社卖的最便宜的书的价格
res = models.Publish.objects.annotate(min_price=Min('book__price')).values('name','min_price')
print(res)

# 查询每个作者出的书的总价格
res = models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum('book__price')).values('name','sum_price')
print(res)

分组查询例子

四. 其他

1. F、Q查询

　　目前为止我们filter的条件的值都是我们自己给的，比如age=18。而且filter多个查询条件时，它们是and的关系。当我们查询条件的值是来自表中某字段的值，或者我们查询条件是or的关系，我们就要引入F、Q查询。

　　首先F、Q使用前要先导入：

from django.db.models import F,Q

　　1.1 F查询

　　假如有一张服装店的销售表（商品、价格、库存、销量），当我们想要查询销量大于50的商品时很好实现：

res = models.Product.objects.filter(sell__gt=50)
print(res)

　　当我们要查询销量大于库存的商品时，就要使用F查询了：

from django.db.models import F,Q
# F查询
res = models.Product.objects.filter(sell__gt=F('stock'))
print(res)

　　将所有商品的价格提高100：

models.Product.objects.update(price=F('price')+100)

　　将所有商品的名字后面都加一个爆款：

# 是不是本能会这么想？注意，这是错误的写法，因为ORM不支持+拼接字符串
models.Product.objects.update(price=F('name')+'爆款')

　　ORM不支持+拼接字符串，mysql中我们拼接字符串要用concat，此处同理：

# 要进行字符串的拼接需要先导入Concat和Value模块
from django.db.models.functions import Concat
from django.db.models import Value

models.Product.objects.update(name=Concat(F('name'), Value('爆款')))

　　1.2 Q查询

　　Q查询可以将filter中的查询条件变成or的关系，而且还能通过实例化对象的方法实现属性可以是字符串的形式（查询时本来要写name='xxx'，Q查询可以实现'name'='xxx'）。

　　注意：Q对象必须放在普通的过滤条件前面。

# Q查询
res = models.Product.objects.filter(price=188.88, name='连衣裙爆款')
print(res)
from django.db.models import F, Q
res = models.Product.objects.filter(Q(price=188.88), Q(name='连衣裙爆款'))  # and

res1 = models.Product.objects.filter(Q(price=188.88)|Q(name='连衣裙爆款'))  # or

res2 = models.Product.objects.filter(Q(price=188.88)|~Q(name='连衣裙爆款'))  # not

# 混合使用  需要注意的是Q对象必须放在普通的过滤条件前面
res3 = models.Product.objects.filter(~Q(name='连衣裙爆款'), price=188.88)  # not

上图代码

　　前面说Q查询可以实现查询条件写成'name'='xxx'的格式（比如说我们写一个函数，根据用户输入去数据库中查询，而用户输入都是字符串的形式）。也许你会进行以下尝试：

user_input = 'name'
res = models.Author.objects.filter(eval(user_input)='jason')
print(res)

　　然后就会马上迎来喜报：

　　要实现该需求，我们需要使用Q实例化出的对象来实现（先来看一下Q的源码）：

　　实现的代码如下：

from django.db.models import F, Q
q = Q()  # 先实例化出一个Q的对象
q.connector = 'or'  # 通过这个参数可以将Q对象默认的and关系变成or

q.children.append(('price', 188.88))
q.children.append(('name', '高跟鞋爆款'))

res = models.Product.objects.filter(q)  # Q对象查询默认是and，上方截图为证
print(res)

上图代码

2. 事务

　　2.1 事务的四大特性：

　　Atomic（原子性）：事务中包含的操作被看做一个逻辑单元，这个逻辑单元中的操作要么全部成 功，要么全部失败。

　　Consistency（一致性）：事务完成时，数据必须处于一致状态，数据的完整性约束没有被破坏，事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没    有执行过一样。

　　Isolation（隔离性）：事务允许多个用户对同一个数据进行并发访问，而不破坏数据的正确性 和完整性。同时，并行事务的修改必须与其他并行事务的修改相互独立。

　　Durability（持久性）：事务结束后，事务处理的结果必须能够得到固化。

　　2.2 事务的语法

　　在sql语句中使用事务时，我们需要用start开启事务，又要用end结束事务，这就需要我们判断事务何时开始和结束比较好。而在Django的ORM中，直接使用上下文管理即可，省事又省心。

　　这里直接拿上面提到过的销售表做示例，比如一件商品卖出后，销量要+1，对应的库存要-1。

# 导入事务的模块
from django.db import transaction
from django.db.models import F
with transaction.atomic():  # atomic原子性，要么全成功，要么全失败
    # 在with代码块儿写你的事务操作
    models.Product.objects.filter(id=1).update(stock=F('stock')-1)
    models.Product.objects.filter(id=1).update(sell=F('sell')+1)
# 写其他代码逻辑
print('支付宝到账~~~')

3. only和defer

　　only和defer是相反的两个过程，有点类似filter()和exclude()的区别。我们知道values返回的是列表套字典形式的QuerySet对象，而only和defer返回的是列表套对象的QuerySet对象。

　　以Product为例，当使用only('name')时，返回的对象只携带Product对象的name属性，如果用对象.未携带的属性，那么它会自动再去数据库中Product映射的表中查找该属性，有就带回来返回给你。defer正好相反，defer('name')表示携带除name之外的所有属性，当对象.name时，会自动去数据库中Product映射的表中找name属性带回来给你。注意：only和defer自动找数据库找属性时会走sql语句。

# 输出一下用values取出来的结果（列表套字典，键为'name'）
test = models.Product.objects.values('name')
print(test)

# only取出来的是列表套对象，对象只有name属性
res = models.Product.objects.only('name')
for i in res:
    print(i.name)

# defer取出来的是列表套对象，对象除了name属性，其他属性都有
res1 = models.Product.objects.defer('name')
for i in res:
    print(i.name)

4. 自定义字段

　　Django支持自定义字段，需要继承models.Field类。

# 自定义字段，对应数据库中的Char类型
class MyCharField(models.Field):
    # 数据库中Char类型需要指定长度，所以要传max_length
    def __init__(self,max_length,*args,**kwargs):
        self.max_length = max_length
        # 调用父类init，一定要写关键字传参，因为Field的init参数很多，可以看一下它的源码
        super().__init__(max_length=max_length,*args,**kwargs)

    # 该方法也不能少
    def db_type(self, connection):
        return 'char(%s)'%self.max_length

　　父类models.Field中的db_type方法

　

5. 字段中的choices属性

　　提一下，当我们给一个表新增一个字段时，如果表中已经有数据了，那么我们可以将models.py中新增的字段名null设置默认值或者是设置为空。

# 设置默认值
gender = models.IntegerField(default=2)

# 允许为空
gender = models.IntegerField(null=True)

　　choices属性使用的场景也挺多，比如性别，在数据库中我们可以存储数字，比如1代表男，2代表女，而显示给用户看时，要转变为对应的男或女。

　　简单示范一下：

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

    choices = ((1,'男'),(2,'女'),(3,'其他'))
    gender = models.IntegerField(choices=choices,default=2)

　　这样数据库里存的就是数字了，那么取出来怎么变成对应的男、女呢：

res = models.User.objects.filter(id=1).first()
print(res.gender)
# 获取编号对应的中文注释，固定写法get_字段名_display()
print(res.get_gender_display())  

# 创建对象是传数字即可
models.User.objects.create(...gender=1)

五. 补充

1. MVC与MTV

　　Django大致分为模型层（models）、模板层（templates）、视图层（views）、路由层（urls）。因为Django中控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django 里更关注的是模型models、模板templates和视图views，称为 MTV模式。不过本质上也是属于MVC框架（模型model，视图view和控制器controller）。

2. 多对多表创建的三种方式

　　之前创建测试ORM的表时，多对多关系的表是通过语句让ORM自动帮我们创建的，实际上创建多对多的表有三种方式。

　　第一种：Django主动我们帮我们创建

　　该方法很方便，但是第三张表字段都是固定的，无法扩展

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    # 该命令让Django自动帮我们创建多对多关系的第三张表
    authors = models.ManyToManyField(to='Author')

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

　　第二种：纯手动创建第三张表

　　该方式可以在第三张表中增加额外的字段，但是无法像第一种方式创建的表一样直接利用ORM正向反向查询信息（比如book对象要查询Author表中的内容，只能是反向查询至Book2Author这张表，然后通过该表正向查询Author表的内容）。

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

class Book2Author(models.Model):
    # 通过创建多对多关系的两张表的外键来实现
    book = models.ForeignKey(to='Book')
    author = models.ForeignKey(to='Author')
    info = models.CharField(max_length=32)

　　第三种：半自动创建

　　当一个项目中对数据库扩展性有要求时，虽然第二种的确增加了扩展性，但是无法充分利用ORM的多表查询。接下来说的第三种方法结合了前两种的优点。建议使用该方式，扩展性高，如果使用第一种，后期需要在多对多关系的表增加字段时，需要改动的地方很多。

　　注意：使用第三种方式创建多对多关联关系时，就无法使用set、add、remove、clear方法来管理多对多的关系了，只能通过第三张表的model来管理多对多关系。当更改book对应的author信息时，可以先将book2author中该book对象对应的信息全部删除，然后再根据author信息重新创建数据，实际上ORM管理多对多表关系的set方法内部也是采用该方式。

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    # 第三种创建表的方式
    authors = models.ManyToManyField(to='Author',through='Book2Author',through_fields=('book','author'))

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    # 跟上面的ManyToManyField选一个写即可
    book = models.ManyToManyField(to='Book',through='Book2Author',through_fields=('author','book'))

class Book2Author(models.Model):
    book = models.ForeignKey(to='Book')
    author = models.ForeignKey(to='Author')
    info = models.CharField(max_length=32)

　　小提示：

1. 如果数据库迁移命令一直有问题，可以选择删除migrations下的文件（__init__.py不要删，不然再次执行数据库迁移命令时会报错）。
2. 千万不要多个项目共用一个数据库，不然很容易出各种bug，有时候第1条问题的出现跟多项目共用数据库也有关系，严重的可能需要删库重建。