django2
八 Models
数据库的配置
1 django默认支持sqlite,mysql, oracle,postgresql数据库。
<1> sqlite
django默认使用sqlite的数据库,默认自带sqlite的数据库驱动 , 引擎名称:django.db.backends.sqlite3
<2> mysql
引擎名称:django.db.backends.mysql
2 mysql驱动程序
- MySQLdb(mysql python)
- mysqlclient
- MySQL
- PyMySQL(纯python的mysql驱动程序)
3 在django的项目中会默认使用sqlite数据库,在settings里有如下设置:
如果我们想要更改数据库,需要修改如下:
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'books', #你的数据库名称 'USER': 'root', #你的数据库用户名 'PASSWORD': '', #你的数据库密码 'HOST': '', #你的数据库主机,留空默认为localhost 'PORT': '', #你的数据库端口 } }
注意:
NAME即数据库的名字,在mysql连接前该数据库必须已经创建,而上面的sqlite数据库下的db.sqlite3则是项目自动创建 USER和PASSWORD分别是数据库的用户名和密码。 设置完后,再启动我们的Django项目前,我们需要激活我们的mysql。 然后,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,我们只需要找到项目名文件下的__init__,在里面写入: import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb() 问题解决!
ORM(对象关系映射)
用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换,换言之,就是用面向对象的方式去操作数据库的创建表以及增删改查等操作。
优点: 1 ORM使得我们的通用数据库交互变得简单易行,而且完全不用考虑该死的SQL语句。快速开发,由此而来。
2 可以避免一些新手程序猿写sql语句带来的性能问题。
比如 我们查询User表中的所有字段:
新手可能会用select * from auth_user,这样会因为多了一个匹配动作而影响效率的。
缺点:1 性能有所牺牲,不过现在的各种ORM框架都在尝试各种方法,比如缓存,延迟加载登来减轻这个问题。效果很显著。
2 对于个别复杂查询,ORM仍然力不从心,为了解决这个问题,ORM一般也支持写raw sql。
3 通过QuerySet的query属性查询对应操作的sql语句
author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)
print(author_obj.query)
下面要开始学习Django ORM语法了,为了更好的理解,我们来做一个基本的 书籍/作者/出版商 数据库结构。 我们这样做是因为 这是一个众所周知的例子,很多SQL有关的书籍也常用这个举例。
表(模型)的创建:
实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系
作者模型:一个作者有姓名。
作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含性别,email地址和出生日期,作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one)(类似于每个人和他的身份证之间的关系),在大多数情况下我们没有必要将他们拆分成两张表,这里只是引出一对一的概念。
出版商模型:出版商有名称,地址,所在城市,省,国家和网站。
书籍模型:书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many),一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many),也被称作外键。
from django.db import models<br>
class Publisher(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名称")
address = models.CharField("地址", max_length=50)
city = models.CharField('城市',max_length=60)
state_province = models.CharField(max_length=30)
country = models.CharField(max_length=50)
website = models.URLField() class Meta:
verbose_name = '出版商'
verbose_name_plural = verbose_name def __str__(self):
return self.name class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
def __str__(self):
return self.name class AuthorDetail(models.Model):
sex = models.BooleanField(max_length=1, choices=((0, '男'),(1, '女'),))
email = models.EmailField()
address = models.CharField(max_length=50)
birthday = models.DateField()
author = models.OneToOneField(Author) class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=100)
authors = models.ManyToManyField(Author)
publisher = models.ForeignKey(Publisher)
publication_date = models.DateField()
price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=10)
def __str__(self):
return self.title
注意1:记得在settings里的INSTALLED_APPS中加入'app01',然后再同步数据库。
注意2: models.ForeignKey("Publish") & models.ForeignKey(Publish)
分析代码:
<1> 每个数据模型都是django.db.models.Model的子类,它的父类Model包含了所有必要的和数据库交互的方法。并提供了一个简介漂亮的定义数据库字段的语法。
<2> 每个模型相当于单个数据库表(多对多关系例外,会多生成一张关系表),每个属性也是这个表中的字段。属性名就是字段名,它的类型(例如CharField)相当于数据库的字段类型(例如varchar)。大家可以留意下其它的类型都和数据库里的什么字段对应。
<3> 模型之间的三种关系:一对一,一对多,多对多。
一对一:实质就是在主外键(author_id就是foreign key)的关系基础上,给外键加了一个UNIQUE=True的属性;
一对多:就是主外键关系;(foreign key)
多对多:(ManyToManyField) 自动创建第三张表(当然我们也可以自己创建第三张表:两个foreign key)
<4> 模型常用的字段类型参数
<1> CharField
#字符串字段, 用于较短的字符串.
#CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所允许的最大字符数. <2> IntegerField
#用于保存一个整数. <3> FloatField
# 一个浮点数. 必须 提供两个参数:
#
# 参数 描述
# max_digits 总位数(不包括小数点和符号)
# decimal_places 小数位数
# 举例来说, 要保存最大值为 999 (小数点后保存2位),你要这样定义字段:
#
# models.FloatField(..., max_digits=5, decimal_places=2)
# 要保存最大值一百万(小数点后保存10位)的话,你要这样定义:
#
# models.FloatField(..., max_digits=19, decimal_places=10)
# admin 用一个文本框(<input type="text">)表示该字段保存的数据. <4> AutoField
# 一个 IntegerField, 添加记录时它会自动增长. 你通常不需要直接使用这个字段;
# 自定义一个主键:my_id=models.AutoField(primary_key=True)
# 如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的 model. <5> BooleanField
# A true/false field. admin 用 checkbox 来表示此类字段. <6> TextField
# 一个容量很大的文本字段.
# admin 用一个 <textarea> (文本区域)表示该字段数据.(一个多行编辑框). <7> EmailField
# 一个带有检查Email合法性的 CharField,不接受 maxlength 参数. <8> DateField
# 一个日期字段. 共有下列额外的可选参数:
# Argument 描述
# auto_now 当对象被保存时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示 "last-modified" 时间戳.
# auto_now_add 当对象首次被创建时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示对象创建时间.
#(仅仅在admin中有意义...) <9> DateTimeField
# 一个日期时间字段. 类似 DateField 支持同样的附加选项. <10> ImageField
# 类似 FileField, 不过要校验上传对象是否是一个合法图片.#它有两个可选参数:height_field和width_field,
# 如果提供这两个参数,则图片将按提供的高度和宽度规格保存.
<11> FileField
# 一个文件上传字段.
#要求一个必须有的参数: upload_to, 一个用于保存上载文件的本地文件系统路径. 这个路径必须包含 strftime #formatting,
#该格式将被上载文件的 date/time
#替换(so that uploaded files don't fill up the given directory).
# admin 用一个<input type="file">部件表示该字段保存的数据(一个文件上传部件) . #注意:在一个 model 中使用 FileField 或 ImageField 需要以下步骤:
#(1)在你的 settings 文件中, 定义一个完整路径给 MEDIA_ROOT 以便让 Django在此处保存上传文件.
# (出于性能考虑,这些文件并不保存到数据库.) 定义MEDIA_URL 作为该目录的公共 URL. 要确保该目录对
# WEB服务器用户帐号是可写的.
#(2) 在你的 model 中添加 FileField 或 ImageField, 并确保定义了 upload_to 选项,以告诉 Django
# 使用 MEDIA_ROOT 的哪个子目录保存上传文件.你的数据库中要保存的只是文件的路径(相对于 MEDIA_ROOT).
# 出于习惯你一定很想使用 Django 提供的 get_<#fieldname>_url 函数.举例来说,如果你的 ImageField
# 叫作 mug_shot, 你就可以在模板中以 {{ object.#get_mug_shot_url }} 这样的方式得到图像的绝对路径. <12> URLField
# 用于保存 URL. 若 verify_exists 参数为 True (默认), 给定的 URL 会预先检查是否存在( 即URL是否被有效装入且
# 没有返回404响应).
# admin 用一个 <input type="text"> 文本框表示该字段保存的数据(一个单行编辑框) <13> NullBooleanField
# 类似 BooleanField, 不过允许 NULL 作为其中一个选项. 推荐使用这个字段而不要用 BooleanField 加 null=True 选项
# admin 用一个选择框 <select> (三个可选择的值: "Unknown", "Yes" 和 "No" ) 来表示这种字段数据. <14> SlugField
# "Slug" 是一个报纸术语. slug 是某个东西的小小标记(短签), 只包含字母,数字,下划线和连字符.#它们通常用于URLs
# 若你使用 Django 开发版本,你可以指定 maxlength. 若 maxlength 未指定, Django 会使用默认长度: 50. #在
# 以前的 Django 版本,没有任何办法改变50 这个长度.
# 这暗示了 db_index=True.
# 它接受一个额外的参数: prepopulate_from, which is a list of fields from which to auto-#populate
# the slug, via JavaScript,in the object's admin form: models.SlugField
# (prepopulate_from=("pre_name", "name"))prepopulate_from 不接受 DateTimeFields. <13> XMLField
#一个校验值是否为合法XML的 TextField,必须提供参数: schema_path, 它是一个用来校验文本的 RelaxNG schema #的文件系统路径. <14> FilePathField
# 可选项目为某个特定目录下的文件名. 支持三个特殊的参数, 其中第一个是必须提供的.
# 参数 描述
# path 必需参数. 一个目录的绝对文件系统路径. FilePathField 据此得到可选项目.
# Example: "/home/images".
# match 可选参数. 一个正则表达式, 作为一个字符串, FilePathField 将使用它过滤文件名.
# 注意这个正则表达式只会应用到 base filename 而不是
# 路径全名. Example: "foo.*\.txt^", 将匹配文件 foo23.txt 却不匹配 bar.txt 或 foo23.gif.
# recursive可选参数.要么 True 要么 False. 默认值是 False. 是否包括 path 下面的全部子目录.
# 这三个参数可以同时使用.
# match 仅应用于 base filename, 而不是路径全名. 那么,这个例子:
# FilePathField(path="/home/images", match="foo.*", recursive=True)
# ...会匹配 /home/images/foo.gif 而不匹配 /home/images/foo/bar.gif <15> IPAddressField
# 一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30").
<16># CommaSeparatedIntegerField
# 用于存放逗号分隔的整数值. 类似 CharField, 必须要有maxlength参数.
<5> Field重要参数
<1> null : 数据库中字段是否可以为空 <2> blank: django的 Admin 中添加数据时是否可允许空值 <3> default:设定缺省值 <4> editable:如果为假,admin模式下将不能改写。缺省为真 <5> primary_key:设置主键,如果没有设置django创建表时会自动加上:
id = meta.AutoField('ID', primary_key=True)
primary_key=True implies blank=False, null=False and unique=True. Only one
primary key is allowed on an object. <6> unique:数据唯一 <7> verbose_name Admin中字段的显示名称 <8> validator_list:有效性检查。非有效产生 django.core.validators.ValidationError 错误 <9> db_column,db_index 如果为真将为此字段创建索引 <10>choices:一个用来选择值的2维元组。第一个值是实际存储的值,第二个用来方便进行选择。
如SEX_CHOICES= (( ‘F’,'Female’),(‘M’,'Male’),)
gender = models.CharField(max_length=2,choices = SEX_CHOICES)
表的操作(增删改查):
-------------------------------------增(create , save) -------------------------------
from app01.models import * #create方式一: Author.objects.create(name='Alvin') #create方式二: Author.objects.create(**{"name":"alex"}) #save方式一: author=Author(name="alvin")
author.save() #save方式二: author=Author()
author.name="alvin"
author.save()
重点来了------->那么如何创建存在一对多或多对多关系的一本书的信息呢?(如何处理外键关系的字段如一对多的publisher和
多对多的authors)
#一对多(ForeignKey): #方式一: 由于绑定一对多的字段,比如publish,存到数据库中的字段名叫publish_id,所以我们可以直接给这个
# 字段设定对应值:
Book.objects.create(title='php',
publisher_id=2, #这里的2是指为该book对象绑定了Publisher表中id=2的行对象
publication_date='2017-7-7',
price=99) #方式二:
# <1> 先获取要绑定的Publisher对象:
pub_obj=Publisher(name='河大出版社',address='保定',city='保定',
state_province='河北',country='China',website='http://www.hbu.com')
OR pub_obj=Publisher.objects.get(id=1) # <2>将 publisher_id=2 改为 publisher=pub_obj #多对多(ManyToManyField()): author1=Author.objects.get(id=1)
author2=Author.objects.filter(name='alvin')[]
book=Book.objects.get(id=1)
book.authors.add(author1,author2)
#等同于:
book.authors.add(*[author1,author2])
book.authors.remove(*[author1,author2])
#-------------------
book=models.Book.objects.filter(id__gt=1)
authors=models.Author.objects.filter(id=1)[]
authors.book_set.add(*book)
authors.book_set.remove(*book)
#-------------------
book.authors.add(1)
book.authors.remove(1)
authors.book_set.add(1)
authors.book_set.remove(1) #注意: 如果第三张表是通过models.ManyToManyField()自动创建的,那么绑定关系只有上面一种方式
# 如果第三张表是自己创建的:
class Book2Author(models.Model):
author=models.ForeignKey("Author")
Book= models.ForeignKey("Book")
# 那么就还有一种方式:
author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[]
book_obj =models.Book.objects.filter(id=3)[] s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2)
s.save()
s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1)
s.save()
-----------------------------------------删(delete) ---------------------------------------------
>>> Book.objects.filter(id=1).delete()
(3, {'app01.Book_authors': 2, 'app01.Book': 1})
我们表面上删除了一条信息,实际却删除了三条,因为我们删除的这本书在Book_authors表中有两条相关信息,这种删除方式就是django默认的级联删除。
如果是多对多的关系: remove()和clear()方法:
#正向
book = models.Book.objects.filter(id=1) #删除第三张表中和女孩1关联的所有关联信息
book.author.clear() #清空与book中id=1 关联的所有数据
book.author.remove(2) #可以为id
book.author.remove(*[1,2,3,4]) #可以为列表,前面加* #反向
author = models.Author.objects.filter(id=1)
author.book_set.clear() #清空与boy中id=1 关联的所有数据
----------------------------------------改(update和save) ----------------------------------------
实例:
注意:
<1> 第二种方式修改不能用get的原因是:update是QuerySet对象的方法,get返回的是一个model对象,它没有update方法,而filter返回的是一个QuerySet对象(filter里面的条件可能有多个条件符合,比如name='alvin',可能有两个name='alvin'的行数据)。
<2>在“插入和更新数据”小节中,我们有提到模型的save()方法,这个方法会更新一行里的所有列。 而某些情况下,我们只需要更新行里的某几列。
#---------------- update方法直接设定对应属性----------------
models.Book.objects.filter(id=3).update(title="PHP")
##sql:
##UPDATE "app01_book" SET "title" = 'PHP' WHERE "app01_book"."id" = 3; args=('PHP', 3) #--------------- save方法会将所有属性重新设定一遍,效率低-----------
obj=models.Book.objects.filter(id=3)[]
obj.title="Python"
obj.save()
# SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price",
# "app01_book"."color", "app01_book"."page_num",
# "app01_book"."publisher_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 3 LIMIT 1;
#
# UPDATE "app01_book" SET "title" = 'Python', "price" = 3333, "color" = 'red', "page_num" = 556,
# "publisher_id" = 1 WHERE "app01_book"."id" = 3;
在这个例子里我们可以看到Django的save()方法更新了不仅仅是title列的值,还有更新了所有的列。 若title以外的列有可能会被其他的进程所改动的情况下,只更改title列显然是更加明智的。更改某一指定的列,我们可以调用结果集(QuerySet)对象的update()方法,与之等同的SQL语句变得更高效,并且不会引起竞态条件。
此外,update()方法对于任何结果集(QuerySet)均有效,这意味着你可以同时更新多条记录update()方法会返回一个整型数值,表示受影响的记录条数。
注意,这里因为update返回的是一个整形,所以没法用query属性;对于每次创建一个对象,想显示对应的raw sql,需要在settings加上日志记录部分:
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
} LOGGING
输出LOGGING
注意:如果是多对多的改:
obj=Book.objects.filter(id=1)[]
author=Author.objects.filter(id__gt=2) obj.author.clear()
obj.author.add(*author)
---------------------------------------查(filter,value等) -------------------------------------
---------->查询API:
# 查询相关API: # <1>filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 # <2>all(): 查询所有结果 # <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。 #-----------下面的方法都是对查询的结果再进行处理:比如 objects.filter.values()-------- # <4>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 # <5>exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象 # <6>order_by(*field): 对查询结果排序 # <7>reverse(): 对查询结果反向排序 # <8>distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录 # <9>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 # <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。
补充:
#扩展查询,有时候DJANGO的查询API不能方便的设置查询条件,提供了另外的扩展查询方法extra:
#extra(select=None, where=None, params=None, tables=None,order_by=None, select_params=None (1) Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"})
(2) Blog.objects.extra(
select=SortedDict([('a', '%s'), ('b', '%s')]),
select_params=('one', 'two')) (3) q = Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"})
q = q.extra(order_by = ['-is_recent']) (4) Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon']) extra
---------->惰性机制:
所谓惰性机制:Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet(查询结果集对象),它并不会马上执行sql,而是当调用QuerySet的时候才执行。
QuerySet特点:
<1> 可迭代的
<2> 可切片
#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...] #QuerySet: 可迭代 # for obj in objs:#每一obj就是一个行对象
# print("obj:",obj)
# QuerySet: 可切片 # print(objs[])
# print(objs[1:4])
# print(objs[::-1])
QuerySet的高效使用:
<1>Django的queryset是惰性的 Django的queryset对应于数据库的若干记录(row),通过可选的查询来过滤。例如,下面的代码会得
到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set,给它加上一些过滤条件,或者将它传给某个函数,
这些操作都不会发送给数据库。这是对的,因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。 <2>要真正从数据库获得数据,你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql.
为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式)
obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i) # if obj:
# print("ok") <3>queryset是具有cache的
当你遍历queryset时,所有匹配的记录会从数据库获取,然后转换成Django的model。这被称为执行
(evaluation).这些model会保存在queryset内置的cache中,这样如果你再次遍历这个queryset,
你不需要重复运行通用的查询。
obj=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj:
# print(i)
## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")
## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i) #LOGGING只会打印一次 <4>
简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache,虽然你并不需要这些
数据!为了避免这个,可以用exists()方法来检查是否有数据: obj = Book.objects.filter(id=4)
# exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。
if obj.exists():
print("hello world!") <5>当queryset非常巨大时,cache会成为问题 处理成千上万的记录时,将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是,巨大的queryset可能会锁住系统
进程,让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache,可以使用iterator()方法
来获取数据,处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据,这样可以节省内存
for obj in objs:
print(obj.name)
#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
print(obj.name) #当然,使用iterator()方法来防止生成cache,意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使
#用iterator()的时候要当心,确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询 总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询,在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。
使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过,由于它们并不会生成queryset cache,可能
会造成额外的数据库查询。
---------->对象查询,单表条件查询,多表条件关联查询
#--------------------对象形式的查找--------------------------
# 正向查找
ret1=models.Book.objects.first()
print(ret1.title)
print(ret1.price)
print(ret1.publisher)
print(ret1.publisher.name) #因为一对多的关系所以ret1.publisher是一个对象,而不是一个queryset集合 # 反向查找
ret2=models.Publish.objects.last()
print(ret2.name)
print(ret2.city)
#如何拿到与它绑定的Book对象呢?
print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一个queryset集合 #---------------了不起的双下划线(__)之单表条件查询---------------- # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值
#
# 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
#
# models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
# models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
#
# models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and
#
# startswith,istartswith, endswith, iendswith, #----------------了不起的双下划线(__)之多表条件关联查询--------------- # 正向查找(条件) # ret3=models.Book.objects.filter(title='Python').values('id')
# print(ret3)#[{'id': 1}] #正向查找(条件)之一对多 ret4=models.Book.objects.filter(title='Python').values('publisher__city')
print(ret4) #[{'publisher__city': '北京'}] #正向查找(条件)之多对多
ret5=models.Book.objects.filter(title='Python').values('author__name')
print(ret5)
ret6=models.Book.objects.filter(author__name="alex").values('title')
print(ret6) #注意
#正向查找的publisher__city或者author__name中的publisher,author是book表中绑定的字段
#一对多和多对多在这里用法没区别 # 反向查找(条件) #反向查找之一对多:
ret8=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('name')
print(ret8)#[{'name': '人大出版社'}] 注意,book__title中的book就是Publisher的关联表名 ret9=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('book__authors')
print(ret9)#[{'book__authors': 1}, {'book__authors': 2}] #反向查找之多对多:
ret10=models.Author.objects.filter(book__title='Python').values('name')
print(ret10)#[{'name': 'alex'}, {'name': 'alvin'}] #注意
#正向查找的book__title中的book是表名Book
#一对多和多对多在这里用法没区别
注意:条件查询即与对象查询对应,是指在filter,values等方法中的通过__来明确查询条件。
---------->聚合查询和分组查询
<1> aggregate(*args,**kwargs):
通过对QuerySet进行计算,返回一个聚合值的字典。aggregate()中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值。即在查询集上生成聚合。
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max 从整个查询集生成统计值。比如,你想要计算所有在售书的平均价钱。Django的查询语法提供了一种方式描述所有
图书的集合。 >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35} aggregate()子句的参数描述了我们想要计算的聚合值,在这个例子中,是Book模型中price字段的平均值 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。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:
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35} 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:
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
<2> annotate(*args,**kwargs):
可以通过计算查询结果中每一个对象所关联的对象集合,从而得出总计值(也可以是平均值或总和),即为查询集的每一项生成聚合。
查询alex出的书总价格
查询各个作者出的书的总价格,这里就涉及到分组了,分组条件是authors__name
查询各个出版社最便宜的书价是多少
---------->F查询和Q查询
仅仅靠单一的关键字参数查询已经很难满足查询要求。此时Django为我们提供了F和Q查询:
# F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作 # from django.db.models import F
# models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1) # Q 构建搜索条件
from django.db.models import Q #1 Q对象(django.db.models.Q)可以对关键字参数进行封装,从而更好地应用多个查询
q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith='P')).all()
print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>] # 2、可以组合使用&,|操作符,当一个操作符是用于两个Q的对象,它产生一个新的Q对象。
Q(title__startswith='P') | Q(title__startswith='J') # 3、Q对象可以用~操作符放在前面表示否定,也可允许否定与不否定形式的组合
Q(title__startswith='P') | ~Q(pub_date__year=2005) # 4、应用范围: # Each lookup function that takes keyword-arguments (e.g. filter(),
# exclude(), get()) can also be passed one or more Q objects as
# positional (not-named) arguments. If you provide multiple Q object
# arguments to a lookup function, the arguments will be “AND”ed
# together. For example: Book.objects.get(
Q(title__startswith='P'),
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
) #sql:
# SELECT * from polls WHERE question LIKE 'P%'
# AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06') # import datetime
# e=datetime.date(2005,5,6) #2005-05-06 # 5、Q对象可以与关键字参数查询一起使用,不过一定要把Q对象放在关键字参数查询的前面。
# 正确:
Book.objects.get(
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
title__startswith='P')
# 错误:
Book.objects.get(
question__startswith='P',
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))
raw sql
django中models的操作,也是调用了ORM框架来实现的,pymysql 或者mysqldb,所以我们也可以使用原生的SQL语句来操作数据库!
九 admin的配置
admin是django强大功能之一,它能共从数据库中读取数据,呈现在页面中,进行管理。默认情况下,它的功能已经非常强大,如果你不需要复杂的功能,它已经够用,但是有时候,一些特殊的功能还需要定制,比如搜索功能,下面这一系列文章就逐步深入介绍如何定制适合自己的admin应用。
如果你觉得英文界面不好用,可以在setting.py 文件中修改以下选项
LANGUAGE_CODE = 'en-us' #LANGUAGE_CODE = 'zh-hans'
一 认识ModelAdmin
管理界面的定制类,如需扩展特定的model界面需从该类继承。
二 注册medel类到admin的两种方式:
<1> 使用register的方法
admin.site.register(Book,MyAdmin)
<2> 使用register的装饰器
@admin.register(Book)
三 掌握一些常用的设置技巧
- list_display: 指定要显示的字段
- search_fields: 指定搜索的字段
- list_filter: 指定列表过滤器
- ordering: 指定排序字段
from django.contrib import admin
from app01.models import *
# Register your models here. # @admin.register(Book)#----->单给某个表加一个定制
class MyAdmin(admin.ModelAdmin):
list_display = ("title","price","publisher")
search_fields = ("title","publisher")
list_filter = ("publisher",)
ordering = ("price",)
fieldsets =[
(None, {'fields': ['title']}),
('price information', {'fields': ['price',"publisher"], 'classes': ['collapse']}),
] admin.site.register(Book,MyAdmin)
admin.site.register(Publish)
admin.site.register(Author)
在models.py建表
from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model):
name=models.CharField(max_length=20)
price=models.IntegerField()
pub_date=models.DateField()
publish=models.ForeignKey("Publish")
author=models.ManyToManyField("Author") def __str__(self):
return self.name class Publish(models.Model):
name=models.CharField(max_length=20)
city=models.CharField(max_length=20) def __str__(self):
return self.name class Author(models.Model):
name=models.CharField(max_length=20)
age=models.IntegerField() def __str__(self):
return self.name
在views.py
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max,Count
from django.db.models import Q,F # Create your views here. from app01.models import * def addd(req):
# 添加方法一
# Book.objects.create(name="你的爸爸是谁",price=100,pub_date="2017-5-5",publish_id=1) # 添加方法二
# p=Publish.objects.filter(name="重庆书店")[]
# Book.objects.create(name="我是你爸",price=10,pub_date="2027-1-5",publish=p)
return HttpResponse("成功") def select(req):
# b=Book.objects.get(id=3)
# print(b.name)
# print(b.price)
# print(b.publish.name)
# print(b.publish.city) # b=Book.objects.filter()
# b1=b.values("name","price")
# return render(req,"select.html",locals())
# print("b1",b1)
# for i in b1:
# print(i["name"]) # p=Publish.objects.filter(name="人民书店")[]
# p1=p.book_set.all()
# p2=p1.values("name")
# print("p2",p2)
# for i in p2:
# print(i["name"])
# return HttpResponse("111") # ret=Book.objects.filter(publish__name="重庆书店").values("name")
# print(ret) # ret1=Publish.objects.filter(book__name="python").values("name")
# print(ret1)
# ret2=Book.objects.filter(name="python").values("publish__name")
# print(ret2) # b=Book.objects.filter(author__name="alex").values("name","price","pub_date")
# print(b)
# for i in b:
# print(i["name"])
# print(i["price"])
# print(i["pub_date"]) # 书的总价格
# ret=Book.objects.all().aggregate(Sum("price"))
# print(ret) # tom写的书的总价格
# ret=Book.objects.filter(author__name="tom").aggregate(Sum("price"))
# print(ret) #算每个作者的书的总价格
# ret=Book.objects.values("author__name").annotate(Sum("price"))
# print(ret) # |或 ~非 要用Q
# ret=Book.objects.filter(Q(name="go") | Q(price=54))
# print(ret) # F
# Book.objects.filter(id=5).update(price=F("price")+100) return HttpResponse("111")
COOKIE和SESSION
from django.shortcuts import render,redirect # Create your views here. def login(req):
print("COOKIES",req.COOKIES)
print("SESSION",req.session) if req.method=="POST":
name=req.POST.get("user")
pwd=req.POST.get("pwd")
if name=="liao" and pwd=="123":
# ret=redirect("/index/")
# ret.set_cookie("username",name)
# return ret #COOKIE SESSION
req.session["is_login"]=True
req.session["user"]=name return redirect("/index") return render(req,"login.html") def index(req):
# if req.COOKIES.get("username",None):
# name=req.COOKIES.get("username",None)
# return render(req,"index.html",locals()) if req.session.get("is_login",None):
name=req.session.get("user",None)
return render(req,"index.html",locals())
else:
return redirect("/login/")
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