ORM
映射关系:
表名 <-------> 类名 字段 <-------> 属性 表记录 <------->类实例对象
创建表(建立模型)
实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系
作者模型:一个作者有姓名和年龄。
作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one)
出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email。
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)。
模型建立如下:
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通过logging可以查看翻译成的sql语句
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注意事项:
1、 表的名称myapp_modelName
,是根据 模型中的元数据自动生成的,也可以覆写为别的名称
2、id
字段是自动添加的
3、对于外键字段,Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
4、这个例子中的CREATE TABLE
SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式,要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
5、定义好模型之后,你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置,在其中添加models.py
所在应用的名称。
6、外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL),你可以赋给它空值 None 。
字段选项
每个字段有一些特有的参数,例如,CharField需要max_length参数来指定VARCHAR
数据库字段的大小。还有一些适用于所有字段的通用参数。 这些参数在文档中有详细定义,这里我们只简单介绍一些最常用的:
(1)null 如果为True,Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False. (1)blank 如果为True,该字段允许不填。默认为False。 要注意,这与 null 不同。null纯粹是数据库范畴的,而 blank 是数据验证范畴的。 如果一个字段的blank=True,表单的验证将允许该字段是空值。如果字段的blank=False,该字段就是必填的。 (2)default 字段的默认值。可以是一个值或者可调用对象。如果可调用 ,每有新对象被创建它都会被调用。 (3)primary_key 如果为True,那么这个字段就是模型的主键。如果你没有指定任何一个字段的primary_key=True, Django 就会自动添加一个IntegerField字段做为主键,所以除非你想覆盖默认的主键行为, 否则没必要设置任何一个字段的primary_key=True。 (4)unique 如果该值设置为 True, 这个数据字段的值在整张表中必须是唯一的 (5)choices 由二元组组成的一个可迭代对象(例如,列表或元组),用来给字段提供选择项。 如果设置了choices ,默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框,而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。 这是一个关于 choices 列表的例子: YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = ( (‘FR‘, ‘Freshman‘), (‘SO‘, ‘Sophomore‘), (‘JR‘, ‘Junior‘), (‘SR‘, ‘Senior‘), (‘GR‘, ‘Graduate‘), ) 每个元组中的第一个元素,是存储在数据库中的值;第二个元素是在管理界面或 ModelChoiceField 中用作显示的内容。 在一个给定的 model 类的实例中,想得到某个 choices 字段的显示值,就调用 get_FOO_display 方法(这里的 FOO 就是 choices 字段的名称 )。例如: from django.db import models class Person(models.Model): SHIRT_SIZES = ( (‘S‘, ‘Small‘), (‘M‘, ‘Medium‘), (‘L‘, ‘Large‘), ) name = models.CharField(max_length=60) shirt_size = models.CharField(max_length=1, choices=SHIRT_SIZES) >>> p = Person(name="Fred Flintstone", shirt_size="L") >>> p.save() >>> p.shirt_size ‘L‘ >>> p.get_shirt_size_display() ‘Large‘
更多详见模型字段参考
一旦你建立好数据模型之后,django会自动生成一套数据库抽象的API,可以让你执行关于表记录的增删改查的操作。
添加表记录
普通字段
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外键字段
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关键点:book_obj.publish是什么?
多对多字段
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关键点:book_obj.authors是什么?
解除关系:
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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:
ForeignKey关系的“另一边”。像这样:
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在上面的例子中,管理器reporter.article_set拥有下面的方法。
ManyToManyField关系的两边:
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这个例子中,topping.pizza_set 和pizza.toppings都拥有下面的方法。
add(obj1[, obj2, ...])
把指定的模型对象添加到关联对象集中。
例如:
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在上面的例子中,对于ForeignKey关系,e.save()由关联管理器调用,执行更新操作。然而,在多对多关系中使用add()并不会调用任何 save()方法,而是由QuerySet.bulk_create()创建关系。
create(**kwargs)
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:
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这完全等价于(不过更加简洁于):
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要注意我们并不需要指定模型中用于定义关系的关键词参数。在上面的例子中,我们并没有传入blog参数给create()。Django会明白新的 Entry对象blog 应该添加到b中。
remove(obj1[, obj2, ...])
从关联对象集中移除执行的模型对象:
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对于ForeignKey对象,这个方法仅在null=True时存在。
clear()
从关联对象集中移除一切对象。
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注意这样不会删除对象 —— 只会删除他们之间的关联。
就像 remove() 方法一样,clear()只能在 null=True的ForeignKey上被调用。
注意
对于所有类型的关联字段,add()、create()、remove()和clear()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。
直接赋值:
通过赋值一个新的可迭代的对象,关联对象集可以被整体替换掉。
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如果外键关系满足null=True,关联管理器会在添加new_list中的内容之前,首先调用clear()方法来解除关联集中一切已存在对象的关联。否则, new_list中的对象会在已存在的关联的基础上被添加。
查询表记录
查询相关API
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注意:一定区分object与querySet的区别 !!!
双下划线之单表查询
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基于对象的跨表查询
一对多查询(Publish 与 Book)
正向查询(按字段:publish):
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反向查询(按表名:book_set):
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一对一查询(Author 与 AuthorDetail)
正向查询(按字段:authorDetail):
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反向查询(按表名:author):
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多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段:authors):
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反向查询(按表名:book_set):
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注意:
你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如,如果 Article model 中做一下更改: publish = ForeignKey(Blog, related_name=‘bookList‘),那么接下来就会如我们看到这般:
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基于双下划线的跨表查询
Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询,就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的 model 为止。
# 练习1: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多) # 正向查询 按字段:publish queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__price") # 练习2: 查询egon出过的所有书籍的名字(多对多) # 正向查询 按字段:authors: queryResult=Book.objects .filter(authors__name="yuan") .values_list("title") # 反向查询 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="yuan") .values_list("book__title","book__price") # 练习3: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名 # 正向查询 queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","authors__name") # 反向查询 queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 练习4: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称 queryResult=Book.objects .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name")
注意:
反向查询时,如果定义了related_name ,则用related_name替换表名,例如: publish = ForeignKey(Blog, related_name=‘bookList‘):
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聚合查询与分组查询
聚合:aggregate(*args, **kwargs)
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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。
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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:
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分组:annotate()
为QuerySet中每一个对象都生成一个独立的汇总值。
(1) 练习:统计每一本书的作者个数
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SELECT "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id", COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum" FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors" ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id") GROUP BY "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id"
sql
(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合:
练习:统计每一个出版社的最便宜的书
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annotate的返回值是querySet,如果不想遍历对象,可以用上valuelist:
queryResult= Publish.objects .annotate(MinPrice=Min("book__price")) .values_list("name","MinPrice") print(queryResult)
方式2:
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注意:values内的字段即group by的字段
(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数:
queryResult=Book.objects .filter(title__startswith="Py") .annotate(num_authors=Count(‘authors‘))
(4) 统计不止一个作者的图书:
queryResult=Book.objects .annotate(num_authors=Count(‘authors‘)) .filter(num_authors__gt=1)
(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
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(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group by queryResult=Author.objects .annotate(SumPrice=Sum("book__price")) .values_list("name","SumPrice") print(queryResult) #按authors__name group by queryResult2=Book.objects.values("authors__name") .annotate(SumPrice=Sum("price")) .values_list("authors__name","SumPrice") print(queryResult2)
F查询与Q查询
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。
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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。
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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:
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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。
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Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时,它产生一个新的Q 对象。
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等同于下面的SQL WHERE 子句:
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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:
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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:
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python" )
修改表记录
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。
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
删除表记录
删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。例如:
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你也可以一次性删除多个对象。每个 QuerySet 都有一个 delete() 方法,它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。
例如,下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象:
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要牢记这一点:无论在什么情况下,QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一条 SQL 语句一次性删除所有对象,而并不是分别删除每个对象。如果你想使用在 model 中自定义的 delete() 方法,就要自行调用每个对象的delete 方法。(例如,遍历 QuerySet,在每个对象上调用 delete()方法),而不是使用 QuerySet 中的 delete()方法。
在 Django 删除对象时,会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为,换句话说,删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。例如:
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要注意的是: delete() 方法是 QuerySet 上的方法,但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制,是为了避免意外地调用 Entry.objects.delete() 方法导致 所有的 记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象,那么你必须显式地调用:
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