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：
1 DATABASES = {
2
3 'default': {
4
5 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
6
7 'NAME': 'books', #你的数据库名称
8
9 'USER': 'root', #你的数据库用户名
10
11 'PASSWORD': '', #你的数据库密码
12
13 'HOST': '', #你的数据库主机，留空默认为localhost
14
15 'PORT': '3306', #你的数据库端口
16
17 }
18
19 }
注意：
1 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
2
3 USER和PASSWORD分别是数据库的用户名和密码。
4
5 设置完后，再启动我们的Django项目前，我们需要激活我们的mysql。
6
7 然后，启动项目，会报错：no module named MySQLdb
8
9 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
10
11 所以，我们只需要找到项目名文件下的__init__,在里面写入：
12
13 import pymysql
14 pymysql.install_as_MySQLdb()
15
16 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
1 author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)
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。
1 from django.db import models<br>
2 class Publisher(models.Model):
3 name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名称")
4 address = models.CharField("地址", max_length=50)
5 city = models.CharField('城市',max_length=60)
6 state_province = models.CharField(max_length=30)
7 country = models.CharField(max_length=50)
8 website = models.URLField()
9
10 class Meta:
11 verbose_name = '出版商'
12 verbose_name_plural = verbose_name
13
14 def __str__(self):
15 return self.name
16
17 class Author(models.Model):
18 name = models.CharField(max_length=30)
19 def __str__(self):
20 return self.name
21
22 class AuthorDetail(models.Model):
23 sex = models.BooleanField(max_length=1, choices=((0, '男'),(1, '女'),))
24 email = models.EmailField()
25 address = models.CharField(max_length=50)
26 birthday = models.DateField()
27 author = models.OneToOneField(Author)
28
29 class Book(models.Model):
30 title = models.CharField(max_length=100)
31 authors = models.ManyToManyField(Author)
32 publisher = models.ForeignKey(Publisher)
33 publication_date = models.DateField()
34 price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=10)
35 def __str__(self):
36 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) -------------------------------
1 from app01.models import *
2
3 #create方式一: Author.objects.create(name='Alvin')
4
5 #create方式二: Author.objects.create(**{"name":"alex"})
6
7 #save方式一: author=Author(name="alvin")
8 author.save()
9
10 #save方式二: author=Author()
11 author.name="alvin"
12 author.save()
对于一对多、多对多的操作：
1 #一对多(ForeignKey):
2
3 #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
4 # 字段设定对应值:
5 Book.objects.create(title='php',
6 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
7 publication_date='2017-7-7',
8 price=99)
9
10
11 #方式二:
12 # <1> 先获取要绑定的Publisher对象:
13 pub_obj=Publisher(name='河大出版社',address='保定',city='保定',
14 state_province='河北',country='China',website='http://www.hbu.com')
15 OR pub_obj=Publisher.objects.get(id=1)
16
17 # <2>将 publisher_id=2 改为 publisher=pub_obj
18
19 #多对多(ManyToManyField()):
20
21 author1=Author.objects.get(id=1)
22 author2=Author.objects.filter(name='alvin')[0]
23 book=Book.objects.get(id=1)
24 book.authors.add(author1,author2)
25 #等同于:
26 book.authors.add(*[author1,author2])
27 book.authors.remove(*[author1,author2])
28 #-------------------
29 book=models.Book.objects.filter(id__gt=1)
30 authors=models.Author.objects.filter(id=1)[0]
31 authors.book_set.add(*book)
32 authors.book_set.remove(*book)
33 #-------------------
34 book.authors.add(1)
35 book.authors.remove(1)
36 authors.book_set.add(1)
37 authors.book_set.remove(1)
38
39 #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
40 # 如果第三张表是自己创建的:
41 class Book2Author(models.Model):
42 author=models.ForeignKey("Author")
43 Book= models.ForeignKey("Book")
44 # 那么就还有一种方式:
45 author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[0]
46 book_obj =models.Book.objects.filter(id=3)[0]
47
48 s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2)
49 s.save()
50 s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1)
51 s.save()
-----------------------------------------删（delete） ---------------------------------------------
1 >>> Book.objects.filter(id=1).delete()
2 (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：
1 #正向
2 book = models.Book.objects.filter(id=1)
3
4 #删除第三张表中和女孩1关联的所有关联信息
5 book.author.clear() #清空与book中id=1 关联的所有数据
6 book.author.remove(2) #可以为id
7 book.author.remove(*[1,2,3,4]) #可以为列表,前面加*
8
9 #反向
10 author = models.Author.objects.filter(id=1)
11 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。
1 #---------------- update方法直接设定对应属性----------------
2 models.Book.objects.filter(id=3).update(title="PHP")
3 ##sql:
4 ##UPDATE "app01_book" SET "title" = 'PHP' WHERE "app01_book"."id" = 3; args=('PHP', 3)
5
6
7 #--------------- save方法会将所有属性重新设定一遍,效率低-----------
8 obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0]
9 obj.title="Python"
10 obj.save()
11 # SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price",
12 # "app01_book"."color", "app01_book"."page_num",
13 # "app01_book"."publisher_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 3 LIMIT 1;
14 #
15 # UPDATE "app01_book" SET "title" = 'Python', "price" = 3333, "color" = 'red', "page_num" = 556,
16 # "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：
1 LOGGING = {
2 'version': 1,
3 'disable_existing_loggers': False,
4 'handlers': {
5 'console':{
6 'level':'DEBUG',
7 'class':'logging.StreamHandler',
8 },
9 },
10 'loggers': {
11 'django.db.backends': {
12 'handlers': ['console'],
13 'propagate': True,
14 'level':'DEBUG',
15 },
16 }
17 }
18
19 LOGGING
注意：如果是多对多的改：
1 obj=Book.objects.filter(id=1)[0]
2 author=Author.objects.filter(id__gt=2)
3
4 obj.author.clear()
5 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
1 #objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...]
2
3 #QuerySet: 可迭代
4
5 # for obj in objs:#每一obj就是一个行对象
6 # print("obj:",obj)
7 # QuerySet: 可切片
8
9 # print(objs[1])
10 # print(objs[1:4])
11 # 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：
1 # F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作
2
3 # from django.db.models import F
4 # models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1)
5
6
7 # Q 构建搜索条件
8 from django.db.models import Q
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10 #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
11 q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith='P')).all()
12 print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>]
13
14 # 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。
15 Q(title__startswith='P') | Q(title__startswith='J')
16
17 # 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
18 Q(title__startswith='P') | ~Q(pub_date__year=2005)
19
20 # 4、应用范围：
21
22 # Each lookup function that takes keyword-arguments (e.g. filter(),
23 # exclude(), get()) can also be passed one or more Q objects as
24 # positional (not-named) arguments. If you provide multiple Q object
25 # arguments to a lookup function, the arguments will be “AND”ed
26 # together. For example:
27
28 Book.objects.get(
29 Q(title__startswith='P'),
30 Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
31 )
32
33 #sql:
34 # SELECT * from polls WHERE question LIKE 'P%'
35 # AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
36
37 # import datetime
38 # e=datetime.date(2005,5,6) #2005-05-06
39
40 # 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。
41 # 正确：
42 Book.objects.get(
43 Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
44 title__startswith='P')
45 # 错误：
46 Book.objects.get(
47 question__startswith='P',
48 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!