Django(ORM使用)
阿新 • • 發佈:2017-10-05
重復 激活 ogg mysqld 經典的 簡單的 sum 驗證方式 select
數據庫配置:
DATABASES = { ‘default‘: { ‘ENGINE‘: ‘django.db.backends.mysql‘, ‘NAME‘: ‘books‘, #你的數據庫名稱 ‘USER‘: ‘root‘, #你的數據庫用戶名 ‘PASSWORD‘: ‘‘, #你的數據庫密碼 ‘HOST‘: ‘‘, #你的數據庫主機,留空默認為localhost ‘PORT‘: ‘3306‘, #你的數據庫端口 } }
TIP:
NAME即數據庫的名字,在mysql連接前該數據庫必須已經創建,而上面的sqlite數據庫下的db.sqlite3則是項目自動創建 USER和PASSWORD分別是數據庫的用戶名和密碼。 設置完後,再啟動我們的Django項目前,我們需要激活我們的mysql。 然後,啟動項目,會報錯:no module named MySQLdb 這是因為django默認你導入的驅動是MySQLdb,可是MySQLdb對於py3有很大問題,所以我們需要的驅動是PyMySQL 所以,我們只需要找到項目名文件下的__init__,在裏面寫入: import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb() 問題解決!
經典的書籍出版社作者數據庫創建:
from django.db import models<br> class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名稱") 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
<1> 每個數據模型都是django.db.models.Model的子類,它的父類Model包含了所有必要的和數據庫交互的方法。並提供了一個簡介漂亮的定義數據庫字段的語法。
<2> 每個模型相當於單個數據庫表(多對多關系例外,會多生成一張關系表),每個屬性也是這個表中的字段。屬性名就是字段名,它的類型(例如CharField)相當於數據庫的字段類型(例如varchar)。大家可以留意下其它的類型都和數據庫裏的什麽字段對應。
<3> 模型之間的三種關系:一對一,一對多,多對多。
一對一:實質就是在主外鍵(author_id就是foreign key)的關系基礎上,給外鍵加了一個UNIQUE=True的屬性;
一對多:就是主外鍵關系;(foreign key)
多對多:(ManyToManyField) 自動創建第三張表(當然我們也可以自己創建第三張表:兩個foreign key)
ORM增加一行數據:
①簡單數據
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()
②復雜數據
#一對多(ForeignKey): #方式一: 由於綁定一對多的字段,比如publish,存到數據庫中的字段名叫publish_id,所以我們可以直接給這個 # 字段設定對應值: Book.objects.create(title=‘php‘, publisher_id=2, #這裏的2是指為該book對象綁定了Publisher表中id=2的行對象 publication_date=‘2017-7-7‘, price=99) #方式二: # <1> 先獲取要綁定的Publisher對象: 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>將 publisher_id=2 改為 publisher=pub_obj #多對多(ManyToManyField()): author1=Author.objects.get(id=1) author2=Author.objects.filter(name=‘alvin‘)[0] book=Book.objects.get(id=1) book.authors.add(author1,author2) #等同於: 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)[0] 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) #註意: 如果第三張表是通過models.ManyToManyField()自動創建的,那麽綁定關系只有上面一種方式 # 如果第三張表是自己創建的: class Book2Author(models.Model): author=models.ForeignKey("Author") Book= models.ForeignKey("Book") # 那麽就還有一種方式: author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[0] book_obj =models.Book.objects.filter(id=3)[0] s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2) s.save() s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1) s.save()
ORM刪除數據
>>> Book.objects.filter(id=1).delete()
ORM修改數據
#---------------- update方法直接設定對應屬性---------------- 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方法會將所有屬性重新設定一遍,效率低----------- obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0] 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;
TIP:如果需要對數據庫的操作執行日誌紀錄,配置如下
LOGGING = { ‘version‘: 1, ‘disable_existing_loggers‘: False, ‘handlers‘: { ‘console‘:{ ‘level‘:‘DEBUG‘, ‘class‘:‘logging.StreamHandler‘, }, }, ‘loggers‘: { ‘django.db.backends‘: { ‘handlers‘: [‘console‘], ‘propagate‘: True, ‘level‘:‘DEBUG‘, }, } }
ORM查找數據:
①查詢API:
# 查詢相關API: # <1>filter(**kwargs): 它包含了與所給篩選條件相匹配的對象 # <2>all(): 查詢所有結果 # <3>get(**kwargs): 返回與所給篩選條件相匹配的對象,返回結果有且只有一個,如果符合篩選條件的對象超過一個或者沒有都會拋出錯誤。 #-----------下面的方法都是對查詢的結果再進行處理:比如 objects.filter.values()-------- # <4>values(*field): 返回一個ValueQuerySet——一個特殊的QuerySet,運行後得到的並不是一系列 model的實例化對象,而是一個可叠代的字典序列 # <5>exclude(**kwargs): 它包含了與所給篩選條件不匹配的對象 # <6>order_by(*field): 對查詢結果排序 # <7>reverse(): 對查詢結果反向排序 # <8>distinct(): 從返回結果中剔除重復紀錄 # <9>values_list(*field): 它與values()非常相似,它返回的是一個元組序列,values返回的是一個字典序列 # <10>count(): 返回數據庫中匹配查詢(QuerySet)的對象數量。 # <11>first(): 返回第一條記錄 # <12>last(): 返回最後一條記錄 # <13>exists(): 如果QuerySet包含數據,就返回True,否則返回False
②Magic Method:
---------------了不起的雙下劃線(__)之單表條件查詢---------------- # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 獲取id大於1 且 小於10的值 # # models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 獲取id等於11、22、33的數據 # 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大小寫不敏感 # # models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 範圍bettwen and # # startswith,istartswith, endswith, iendswith,
③QuerySet惰性機制:
所謂惰性機制:Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一個QuerySet(查詢結果集對象),它並不會馬上執行sql,而是當調用QuerySet的時候才執行。
QuerySet特點:
<1> 可叠代的
<2> 可切片
#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...] #QuerySet: 可叠代 # for obj in objs:#每一obj就是一個行對象 # print("obj:",obj) # QuerySet: 可切片 # print(objs[1]) # print(objs[1:4]) # print(objs[::-1])
④QuerySet的高效使用:
<1>Django的queryset是惰性的 Django的queryset對應於數據庫的若幹記錄(row),通過可選的查詢來過濾。例如,下面的代碼會得 到數據庫中名字為‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave") 上面的代碼並沒有運行任何的數據庫查詢。你可以使用person_set,給它加上一些過濾條件,或者將它傳給某個函數, 這些操作都不會發送給數據庫。這是對的,因為數據庫查詢是顯著影響web應用性能的因素之一。 <2>要真正從數據庫獲得數據,你可以遍歷queryset或者使用if queryset,總之你用到數據時就會執行sql. 為了驗證這些,需要在settings裏加入 LOGGING(驗證方式) obj=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) # if obj: # print("ok") <3>queryset是具有cache的 當你遍歷queryset時,所有匹配的記錄會從數據庫獲取,然後轉換成Django的model。這被稱為執行 (evaluation).這些model會保存在queryset內置的cache中,這樣如果你再次遍歷這個queryset, 你不需要重復運行通用的查詢。 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只會打印一次 <4> 簡單的使用if語句進行判斷也會完全執行整個queryset並且把數據放入cache,雖然你並不需要這些 數據!為了避免這個,可以用exists()方法來檢查是否有數據: obj = Book.objects.filter(id=4) # exists()的檢查可以避免數據放入queryset的cache。 if obj.exists(): print("hello world!") <5>當queryset非常巨大時,cache會成為問題 處理成千上萬的記錄時,將它們一次裝入內存是很浪費的。更糟糕的是,巨大的queryset可能會鎖住系統 進程,讓你的程序瀕臨崩潰。要避免在遍歷數據的同時產生queryset cache,可以使用iterator()方法 來獲取數據,處理完數據就將其丟棄。 objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只從數據庫獲取少量數據,這樣可以節省內存 for obj in objs: print(obj.name) #BUT,再次遍歷沒有打印,因為叠代器已經在上一次遍歷(next)到最後一次了,沒得遍歷了 for obj in objs: print(obj.name) #當然,使用iterator()方法來防止生成cache,意味著遍歷同一個queryset時會重復執行查詢。所以使 #用iterator()的時候要當心,確保你的代碼在操作一個大的queryset時沒有重復執行查詢 總結: queryset的cache是用於減少程序對數據庫的查詢,在通常的使用下會保證只有在需要的時候才會查詢數據庫。 使用exists()和iterator()方法可以優化程序對內存的使用。不過,由於它們並不會生成queryset cache,可能 會造成額外的數據庫查詢。
對象,單表,多表查詢:
#--------------------對象形式的查找-------------------------- # 正向查找 ret1=models.Book.objects.first() print(ret1.title) print(ret1.price) print(ret1.publisher) print(ret1.publisher.name) #因為一對多的關系所以ret1.publisher是一個對象,而不是一個queryset集合 # 反向查找 ret2=models.Publish.objects.last() print(ret2.name) print(ret2.city) #如何拿到與它綁定的Book對象呢? print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一個queryset集合 #---------------了不起的雙下劃線(__)之單表條件查詢---------------- # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 獲取id大於1 且 小於10的值 # # models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 獲取id等於11、22、33的數據 # 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大小寫不敏感 # # models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 範圍bettwen and # # startswith,istartswith, endswith, iendswith, #----------------了不起的雙下劃線(__)之多表條件關聯查詢--------------- # 正向查找(條件) # ret3=models.Book.objects.filter(title=‘Python‘).values(‘id‘) # print(ret3)#[{‘id‘: 1}] #正向查找(條件)之一對多 ret4=models.Book.objects.filter(title=‘Python‘).values(‘publisher__city‘) print(ret4) #[{‘publisher__city‘: ‘北京‘}] #正向查找(條件)之多對多 ret5=models.Book.objects.filter(title=‘Python‘).values(‘author__name‘) print(ret5) ret6=models.Book.objects.filter(author__name="alex").values(‘title‘) print(ret6) #註意 #正向查找的publisher__city或者author__name中的publisher,author是book表中綁定的字段 #一對多和多對多在這裏用法沒區別 # 反向查找(條件) #反向查找之一對多: ret8=models.Publisher.objects.filter(book__title=‘Python‘).values(‘name‘) print(ret8)#[{‘name‘: ‘人大出版社‘}] 註意,book__title中的book就是Publisher的關聯表名 ret9=models.Publisher.objects.filter(book__title=‘Python‘).values(‘book__authors‘) print(ret9)#[{‘book__authors‘: 1}, {‘book__authors‘: 2}] #反向查找之多對多: ret10=models.Author.objects.filter(book__title=‘Python‘).values(‘name‘) print(ret10)#[{‘name‘: ‘alex‘}, {‘name‘: ‘alvin‘}] #註意 #正向查找的book__title中的book是表名Book #一對多和多對多在這裏用法沒區別
聚合查詢以及分組查詢:
聚合查詢:
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max 從整個查詢集生成統計值。比如,你想要計算所有在售書的平均價錢。Django的查詢語法提供了一種方式描述所有 圖書的集合。 >>> Book.objects.all().aggregate(Avg(‘price‘)) {‘price__avg‘: 34.35} aggregate()子句的參數描述了我們想要計算的聚合值,在這個例子中,是Book模型中price字段的平均值 aggregate()是QuerySet 的一個終止子句,意思是說,它返回一個包含一些鍵值對的字典。鍵的名稱是聚合值的 標識符,值是計算出來的聚合值。鍵的名稱是按照字段和聚合函數的名稱自動生成出來的。如果你想要為聚合值指定 一個名稱,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圖書價格的最大值和最小值,可以這樣查詢: >>> Book.objects.aggregate(Avg(‘price‘), Max(‘price‘), Min(‘price‘)) {‘price__avg‘: 34.35, ‘price__max‘: Decimal(‘81.20‘), ‘price__min‘: Decimal(‘12.99‘)}
分組查詢:
Book.objects.values(authors__name=‘oldboy坑人‘).annotate(Sum(‘price‘))
F查詢和Q查詢:
# F 使用查詢條件的值,專門取對象中某列值的操作 # from django.db.models import F # models.Tb1.objects.update(num=F(‘num‘)+1) # Q 構建搜索條件 from django.db.models import Q #1 Q對象(django.db.models.Q)可以對關鍵字參數進行封裝,從而更好地應用多個查詢 q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith=‘P‘)).all() print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>] # 2、可以組合使用&,|操作符,當一個操作符是用於兩個Q的對象,它產生一個新的Q對象。 Q(title__startswith=‘P‘) | Q(title__startswith=‘J‘) # 3、Q對象可以用~操作符放在前面表示否定,也可允許否定與不否定形式的組合 Q(title__startswith=‘P‘) | ~Q(pub_date__year=2005) # 4、應用範圍: # 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對象可以與關鍵字參數查詢一起使用,不過一定要把Q對象放在關鍵字參數查詢的前面。 # 正確: Book.objects.get( Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)), title__startswith=‘P‘) # 錯誤: Book.objects.get( question__startswith=‘P‘, Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))
TIP:
SELECT_RELATED是連表查詢,提前將外關聯的表和原表關聯起來,再去查詢數據,可以減少數據庫查詢次數
PREFETCH_RELATED是提前將外表信息拿到,在原表查詢的過程中實時查找外表信息,再綜合進行輸出
Django(ORM使用)