1、常用字段
AutoFiled
int自增列，必须填入参数 primary_key=True。当model中如果没有自增列，则自动会创建一个列名为id的列。
IntegerField
一个整数类型,范围在 -2147483648 to 2147483647。(一般不用它来存手机号(位数也不够)，直接用字符串存，)
CharField
字符类型，必须提供max_length参数， max_length表示字符长度。
这里需要知道的是Django中的CharField对应的MySQL数据库中的varchar类型，没有设置对应char类型的字段，但是Django允许我们自定义新的字段，下面我来自定义对应于数据库的char类型
自定义char字段：
from django.db import models
class MyCharField(models.Field):
def __init__(self, max_length, *args, **kwargs):
self.max_length = max_length
super().__init__(max_length=max_length,*args, **kwargs)
def db_type(self, connection):
return 'char(%s)' % self.max_length
class MyModel(models.Model):
my_field = MyCharField(32)
DateField
日期字段，日期格式 YYYY-MM-DD，相当于Python中的datetime.date()实例
DateTimeField
日期时间字段，格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]，相当于Python中的datetime.datetime()实例。
2、字段参数
null
用于表示某个字段可以为空, null=True
unique
如果设置为unique=True 则该字段在此表中必须是唯一的 。
db_index
如果db_index=True 则代表着为此字段设置索引。
default
为该字段设置默认值
1.3 DateFiled 和 DateTimeFiled 里的参数
auto_now_add
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。
auto_now
配置上auto_now=True，每次更新数据记录的时候会更新该字段。
2、关系字段
2.1 ForeignKey
外键类型在ORM中用来表示外键关联关系，一般把ForeignKey字段设置在 '一对多'中'多'的一方。
ForeignKey可以和其他表做关联关系同时也可以和自身做关联关系。
字段参数
to : 设置要关联的表
to_field : 设置要关联的表的字段
on_delete : 当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。
models.CASCADE : django 2.0 版本后必须加上后，删除关联数据，与之关联的数据也会被删除，在2.0以前，系统默认加上了
db_constraint : 是否在数据库中创建外键约束，默认为True。
2.2 OneToOneField
通常一对一字段用来扩展已有字段。(通俗的说就是一个人的所有信息不是放在一张表里面的，简单的信息一张表，隐私的信息另一张表，之间通过一对一外键关联)
字段参数：
to : 设置要关联的表
to_field : 设置要关联的字段
on_delete : 当删除关联表的数据时，当前表与其关联的行为
3、在app下的tests文件下进行运行测试，配置相关参数如下
import os
if __name__ == "__main__":
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day58.settings")
import django
django.setup()
from app01 import models # 这一句话必须在这下面导入
4、对表数据的增删改
新增 基于create创建 user_obj = models.User.objects.create(name='json',age=28,register_time='2019-6-6') print(user_obj.register_time) 基于save创建 user_obj = models.User(name='tank',age=10,register_time='2014-3-1') user_obj.save() from datetime import datetime ctime = datetime.now() models.User.objects.create(name='tank',age=22,register_time=ctime) 修改 方式一 基于对象 user_obj = models.User.objects.filter(name='michael').first() # print(user_obj,type(user_obj)) user_obj.age = 24 user_obj.save() 方式二 基于queryset models.User.objects.filter(name='egon').update(age=36) 删除 基于queryset models.User.objects.filter(name='tank').delete() 基于对象 user_obj = models.User.objects.filter(name='tank').first() user_obj.delete()
5、单表查询
<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，运行后得到的是列表套字典 <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
< 4 > exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象 res = models.User.objects.exclude(name='cwj') #queryset对象 < 6 > reverse(): 对查询结果反向排序 >> > 前面要先有排序才能反向 res= models.User.objects.order_by('age').reverse() < 7 > count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。 user_obj = models.User.objects.all().count() < 10 > exists(): 如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False user_obj = models.User.objects.filter(name='michael').exists() print(user_obj,type(user_obj)) #True <class 'bool'> < 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 user_obj = models.User.objects.values('name') print(user_obj) #<QuerySet [{'name': 'michael'}, {'name': 'egon'}, {'name': 'owen'}, {'name': 'mac'}, {'name': 'json'}]> < 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 user_obj = models.User.objects.values_list('name') print(user_obj) #<QuerySet [('michael',), ('egon',), ('owen',), ('mac',), ('json',)]> < 13 > distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录，去重的对象必须完全相同，即前面的返回值必须是一样的，与filter搭配没效果 res = models.User.objects.values('name').distinct() print(res)
6 单表查询的双下划线查询
1、查询年龄大于28岁的用户
res = models.User.objects.filter(age__gt=28)
print(res)
2、查询年龄年龄小于28岁的用户
res = models.User.objects.filter(age__lt=28)
print(res)
3、查询年龄大于等于28岁的用户
res = models.User.objects.filter(age__gte=28)
print(res)
4、查询年龄小于等于28岁的用户
res = models.User.objects.filter(age__lte=28)
print(res)
5、查询年龄是36 16 18的用户
res = models.User.objects.filter(age__in=[36 ,16 ,18])
6、查询年龄在18到28的用户
res = models.User.objects.filter(age__range=[18,28])
7、查询名字中包含字母
res = models.User.objects.filter(name__contains='E')
print(res)
在数据库sqlite里无法体现
res = models.User.objects.filter(name__icontains='E') 无视大小写
print(res)
8、查询名字以m开头的用户
res = models.User.objects.filter(name__startswith='m')
9、查询名字以n结尾的用户
res = models.User.objects.filter(name__endswith='n')
10、查询注册时间是2018年的用户
res = models.User.objects.filter(register_time__year= 2018)
print(res)
7、返回对象的总结 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() 返回布尔值的方法有： exists() 返回数字的方法有： count()
8、Django 终端打印SQL语句
如果想知道对数据库进行操作时，Django内部到底是怎么执行它的sql语句时可以加下面的配置来查看
在Django项目的settings.py文件中，复制粘贴如下代码：
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
配置好之后，再执行任何对数据库进行操作的语句时，会自动将Django执行的sql语句打印到pycharm终端上
补充：除了配置外，还可以通过点.query 来查看查询语句！
9、多表查询
表与表之间的关系
一对一(OneToOneField):一对一字段无论建在哪张关系表里面都可以，但是推荐建在查询频率比较高的那张表里面
一对多(ForeignKey):一对多字段建在多的那一方
多对多(ManyToManyField):多对多字段无论建在哪张关系表里面都可以，但是推荐建在查询频率比较高的那张表里面
ps:如何判断表与表之间到底是什么关系
换位思考
A能不能有多个B
B能不能有多个A
多表查询的方法： create() 创建一个关联对象，并自动写入数据库，且在第三张双方的关联表中自动新建上双方对应关系。 models.Author.objects.first().book_set.create(title="偷塔秘籍") 上面这一句干了哪些事儿: 1.由作者表中的一个对象跨到书籍比表 2.新增名为偷塔秘籍的书籍并保存 3.到作者与书籍的第三张表中新增两者之间的多对多关系并保存 add() 把指定的model对象添加到第三张关联表中。 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() 更新某个对象在第三张表中的关联对象。不同于上面的add是添加,set相当于重置 >>> 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(移除对象在第三张表中与某个关联对象的关系) >>> 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。(移除所有与对象相关的关系信息) >>> book_obj = models.Book.objects.first() >>> book_obj.authors.clear()
#1、给书籍绑定与作者的关系 # book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first() # print(type(book_obj),book_obj) # book_obj.author.add(4) # author_obj = models.Author.objects.filter(pk=1).first() # author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=3).first() # book_obj = models.Book.objects.filter(pk=4).first() # # book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first() # book_obj.author.add(author_obj,author_obj1) # # 添加关系 add:add支持传数字或对象，并且都可以传多个 #2、修改书籍与作者之间的关系 可以传数字和对象，并且支持传多个 数据对应关系存在与否都无所谓 # book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first() # book_obj.author.set((2,)) # set会将修改的数据id重新生成，之前的id被删除，但是会占位 # book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first() # author_obj = models.Author.objects.filter(pk=1).first() # author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=2).first() # book_obj.author.set((author_obj1,author_obj)) # 3、删除书籍和作者的绑定关系 remove 建立在数据关系已存在的基础上 # book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first() # book_obj.author.remove(1) # book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first() # author_list = models.Author.objects.all() # book_obj.author.remove(*author_list) #需要将queryset打散 #4、清空 清空的是你当前这个表记录对应的绑定关系 # book_obj = models.Book.objects.filter(pk=4).first() # book_obj.author.clear() #直接将与book的id 为4 所对应的author 全删除，更加果断！
多表查询： 即只要前者是正常的对象就可以继续查下去
#1、地址为西湖的作者的书 反向再反向
# author_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(addr='西湖').first()
# # print(author_obj.author.book_set.all())
# print(type(author_obj))
# print(type(author_obj.author)) #正向直接点是对象
# print(type(author_obj.author.book_set)) #反向点是 多对多的对象
# print(type(author_obj.author.book_set.all())) #加上all()是queryset对象
# 2、查询书籍凡人修仙传的作者的地址 正向再正向
# book_obj = models.Book.objects.filter(title='凡人修仙传').first()
# print(book_obj.author.all().authordetail.addr) 涉及到对多的情况后无法继续查询
# print(type(book_obj)) #book的对象
# print(type(book_obj.author)) #多对多的对象
# print(type(book_obj.publish)) #publish的对象
# print(type(book_obj.author.all())) #queryset的对象
# 3、通过作者的地址查询出对应的书籍 反向在反向
# author_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(addr='西湖').first()
# print(author_obj.author.book_set.all())
# print(type(author_obj)) authordetail的对象
# print(type(author_obj.author)) author的对象
# print(type(author_obj.author.book_set)) 对多的对象
# print(type(author_obj.author.book_set.all())) queryset对象
基于双下划线查询
#正向
# 查询书籍为蜗居的出版社地址
# res = models.Book.objects.filter(title='蜗居').values('publish__addr','price')
# print(type(res)) <class 'django.db.models.query.QuerySet'>
# print(res) <QuerySet [{'publish__addr': '北京', 'price': Decimal('28.66')}]>
#查询书籍为长征的作者的姓名，地址
# res = models.Book.objects.filter(title='长征').values('author__name','author__authordetail__addr')
# print(res)
# book_obj = models.Book.objects.filter(title='长征').first()
# print(book_obj.author.all().authordetail.addr) #无法查询，对象点 适合两表查询
#查询michael的家乡
# res = models.Author.objects.filter(name='michael').values('authordetail__addr')
# print(res)
#反向
# # 查询南方出版社出版的书名,书对应的作者
# res = models.Publish.objects.filter(name='南方出版社').values('book__title','book__author__name')
# print(res)
# 不管正向还是方向，只要有联系，就可以找到，好用
# 查询出版社为东方出版社的所有图书的名字和价格
# res = models.Publish.objects.filter(name='东方出版社').values('book__title','book__price','book__author__authordetail_id')
# print(res)
# 查询东方出版社出版的价格大于400的书
# res = models.Publish.objects.filter(name='东方出版社',book__price__gt=100).values('book__title')
# print(res)
10、聚合查询和分组查询
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。
需要用到的内置函数，要先导入
from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
聚合查询：
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')}
分组查询：
示例：
>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
>>> for obj in book_list:
... print(obj.author_num)
...
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>]>
例子：
# 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('author')).values('title','count_num')
# print(res)
#统计每个出版社卖的zui最便宜的书的价格
# res = models.Publish.objects.annotate(min=Min('book__price')).values('name','min')
# print(res)
#查询每个作者出的书的总价格
# res = models.Author.objects.annotate(sum=Sum('book__price')).values('name','sum')
# print(res)
总结
value里面的参数对应的是sql语句中的select要查找显示的字段，
filter里面的参数相当于where或者having里面的筛选条件
annotate本身表示group by的作用，前面找寻分组依据，内部放置显示可能用到的聚合运算式，后面跟filter来增加限制条件，最后的value来表示分组后想要查找的字段值