ORM简介
- MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分，就是ORM，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动
- ORM是“对象-关系-映射”的简称。（Object Relational Mapping，简称ORM）(将来会学一个sqlalchemy，是和他很像的，但是django的orm没有独立出来让别人去使用，虽然功能比sqlalchemy更强大，但是别人用不了)
- 类对象--->sql--->pymysql--->mysql服务端--->磁盘，orm其实就是将类对象的语法翻译成sql语句的一个引擎，明白orm是什么了，剩下的就是怎么使用orm，怎么来写类对象关系语句。
sql语句与python中的orm代码之间的对比
#sql中的表 #创建表: CREATE TABLE employee( id INT PRIMARY KEY auto_increment , name VARCHAR (20), gender BIT default 1, birthday DATA , department VARCHAR (20), salary DECIMAL (8,2) unsigned, ); #sql中的表纪录 #添加一条表纪录: INSERT employee (name,gender,birthday,salary,department) VALUES ("alex",1,"1985-12-12",8000,"保洁部"); #查询一条表纪录: SELECT * FROM employee WHERE age=24; #更新一条表纪录: UPDATE employee SET birthday="1989-10-24" WHERE id=1; #删除一条表纪录: DELETE FROM employee WHERE name="alex" #python的类 class Employee(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32) gender=models.BooleanField() birthday=models.DateField() department=models.CharField(max_length=32) salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) #python的类对象 #添加一条表纪录: emp=Employee(name="alex",gender=True,birthday="1985-12-12",epartment="保洁部") emp.save() #查询一条表纪录: Employee.objects.filter(age=24) #更新一条表纪录: Employee.objects.filter(id=1).update(birthday="1989-10-24") #删除一条表纪录: Employee.objects.filter(name="alex").delete()
单表增删改查操作
创建django框架与数据库之间的连接：
settings.py文件配置： 设置Django文件里的配置与数据库之间相匹配 将之前的DATABASES原来的内容注释掉，并加上以下内容： DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME':'orm02',# 要连接的数据库，连接前需要创建好 'USER':'root',# 连接数据库的用户名 'PASSWORD':'',# 连接数据库的密码 'HOST':'127.0.0.1',# 连接主机，默认本级 'PORT':3306# 端口 默认3306 } } 找到与settings.py文件同级的文件名为__init__.py文件，添加如下内容： import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb() 找到models.py文件，添加以下内容： from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): name=models.CharField(max_length=32)（创建姓名类型，varchar类型，最大长度为32） price=models.IntegerField()（创建类型整数型） date=models.DateField()（创建时间类型） （此时，如果进行同步，框架还会自动创建一个ID的自增的主键类型 def __str__(self): return (self.name) （在调取Book对象时，会自动打印出对象的姓名属性） 打开pycharm里的Terminal进行配置: python manage.py makemigrations python manage.py migrate (数据同步指令) 或者打开TOOLS-->run manage.py Task: makemigrations migrate 打开pycharm里的Database栏-->加号-->Data Source-->MySQL: 在里面配置数据库名称，用户名和密码，Test Connection可以测试连接情况，连接成功即可配置
在views.py文件中，传入一条数据： from app01 import models date=datetime.date.today() book_obj=models.Book(name='三国3',price=100,date=date) book_obj.save() (date数据传入时还可直接写入字符串："2019-5-23") 第二种方法创建数据： book_obj1=models.Book.objects.create( name='水浒4',price=100,date='2018-12-12' ) （生成的返回值，book_obj1为一个model对象，可以调取对象属性值） 查看orm翻译成sql语句式子： # from django.db import connection # print(connection.queries) 批量插入数据： obj_list=[] for i in range(1,10): obj=models.Book( name='黄与红%s'%i, price=10+i, date='2019-5-%s'%i ) obj_list.append(obj) models.Book.objects.bulk_create(obj_list) #批量插入，速度快 有就更新，没有就删除（update_or_create）： obj1,create_status=models.Book.objects.update_or_create( price=11, #查询参数 defaults={ #需要更新的值 "name":'xxx', 'date':'2012-2-2' } ) # update_or_create内置的是Get方法,没有就创建数据，一旦匹配到多条数据就会报错 此时打印的create_status为检测判断为匹配到的还是为匹配到的，匹配的到数据，进行更改，值为False，匹配不到数据，进行创建，值为True
查询所有结果，结果是queryset类型： all_obj=models.Book.objects.all() print(all_obj) 返回的结果是一个类似列表： [<Book: Book object>,<Book: Book object>] 可以设置models里设置函数，可以将打印的返回结果打印出相关的属性： def __str__(self): return (self.name) 返回结果： [<Book: 三国1>, <Book: 水浒2>] 根据条件查询数据，结果也是queryset类型，可以捕获多条数据： book_obj=models.Book.objects.filter( id=1 ) print(book_obj) get方法匹配， 返回与所给筛选条件相匹配的对象，不是queryset类型，是行记录对象，返回结果有且只有一个，多一个或少一个就会报错 book_obj=models.Book.objects.get(id=4) print(book_obj) 查询方法： exclude(**kwargs): 排除的意思，它包含了与所给筛选条件不匹配的对象，没有不等于的操作昂，用这个exclude，返回值是queryset类型 models.Book.objects.exclude(id=6),返回id不等于6的所有的对象 order_by(*field): queryset类型的数据来调用，对查询结果排序,默认是按照id来升序排列的，返回值还是queryset类型 models.Book.objects.all().order_by('price','id') #price升序排列,按照字段降序排列，就写个负号就行,按照price进行升序，price相同的数据，按照id进行升序 reverse(): queryset类型的数据来调用，对查询结果反向排序，返回值还是queryset类型 count(): queryset类型的数据来调用，返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。 first(): queryset类型的数据来调用，返回第一条记录 last(): queryset类型的数据来调用，返回最后一条记录 exists(): queryset类型的数据来调用，如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False values(*field): 用的比较多，queryset类型的数据来调用，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,只要是返回的queryset类型，
就可以继续链式调用queryset类型的其他的查找方法，其他方法也是一样的。 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
queryset方法大全：
################################################################## # PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET # ################################################################## def all(self) # 获取所有的数据对象 def filter(self, *args, **kwargs) # 条件查询 # 条件可以是：参数，字典，Q def exclude(self, *args, **kwargs) # 条件查询 # 条件可以是：参数，字典，Q def select_related(self, *fields) 性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。 总结： 1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。 2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。 def prefetch_related(self, *lookups) 性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。 总结： 1. 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。 2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。 def annotate(self, *args, **kwargs) # 用于实现聚合group by查询 from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')) # SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1) # SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1 v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id',distinct=True)).filter(uid__gt=1) # SELECT u_id, COUNT( DISTINCT ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1 def distinct(self, *field_names) # 用于distinct去重 models.UserInfo.objects.values('nid').distinct() # select distinct nid from userinfo 注：只有在PostgreSQL中才能使用distinct进行去重 def order_by(self, *field_names) # 用于排序 models.UserInfo.objects.all().order_by('-id','age') def extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None) # 构造额外的查询条件或者映射，如：子查询 Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,)) Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon']) Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"]) Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid']) def reverse(self): # 倒序 models.UserInfo.objects.all().order_by('-nid').reverse() # 注：如果存在order_by，reverse则是倒序，如果多个排序则一一倒序 def defer(self, *fields): models.UserInfo.objects.defer('username','id') 或 models.UserInfo.objects.filter(...).defer('username','id') #映射中排除某列数据 def only(self, *fields): #仅取某个表中的数据 models.UserInfo.objects.only('username','id') 或 models.UserInfo.objects.filter(...).only('username','id') def using(self, alias): 指定使用的数据库，参数为别名（setting中的设置） ################################################## # PUBLIC METHODS THAT RETURN A QUERYSET SUBCLASS # ################################################## def raw(self, raw_query, params=None, translations=None, using=None): # 执行原生SQL models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo') # 如果SQL是其他表时，必须将名字设置为当前UserInfo对象的主键列名 models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表') # 为原生SQL设置参数 models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,]) # 将获取的到列名转换为指定列名 name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'} Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map) # 指定数据库 models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo', using="default") ################### 原生SQL ################### from django.db import connection, connections cursor = connection.cursor() # cursor = connections['default'].cursor() cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1]) row = cursor.fetchone() # fetchall()/fetchmany(..) def values(self, *fields): # 获取每行数据为字典格式 def values_list(self, *fields, **kwargs): # 获取每行数据为元祖 def dates(self, field_name, kind, order='ASC'): # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容 # kind只能是："year"（年）, "month"（年-月）, "day"（年-月-日） # order只能是："ASC" "DESC" # 并获取转换后的时间 - year : 年-01-01 - month: 年-月-01 - day : 年-月-日 models.DatePlus.objects.dates('ctime','day','DESC') def datetimes(self, field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None): # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容，将时间转换为指定时区时间 # kind只能是 "year", "month", "day", "hour", "minute", "second" # order只能是："ASC" "DESC" # tzinfo时区对象 models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.UTC) models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai')) """ pip3 install pytz import pytz pytz.all_timezones pytz.timezone(‘Asia/Shanghai’) """ def none(self): # 空QuerySet对象 #################################### # METHODS THAT DO DATABASE QUERIES # #################################### def aggregate(self, *args, **kwargs): # 聚合函数，获取字典类型聚合结果 from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum result = models.UserInfo.objects.aggregate(k=Count('u_id', distinct=True), n=Count('nid')) ===> {'k': 3, 'n': 4} def count(self): # 获取个数 def get(self, *args, **kwargs): # 获取单个对象 def create(self, **kwargs): # 创建对象 def bulk_create(self, objs, batch_size=None): # 批量插入 # batch_size表示一次插入的个数 objs = [ models.DDD(name='r11'), models.DDD(name='r22') ] models.DDD.objects.bulk_create(objs, 10) def get_or_create(self, defaults=None, **kwargs): # 如果存在，则获取，否则，创建 # defaults 指定创建时，其他字段的值 obj, created = models.UserInfo.objects.get_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 2}) def update_or_create(self, defaults=None, **kwargs): # 如果存在，则更新，否则，创建 # defaults 指定创建时或更新时的其他字段 obj, created = models.UserInfo.objects.update_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 1}) def first(self): # 获取第一个 def last(self): # 获取最后一个 def in_bulk(self, id_list=None): # 根据主键ID进行查找 id_list = [11,21,31] models.DDD.objects.in_bulk(id_list) def delete(self): # 删除 def update(self, **kwargs): # 更新 def exists(self): # 是否有结果 方法
关于values的用法和返回结果举例：
all_books = models.Book.objects.all().values('id','title') print(all_books) #<QuerySet [{'title': 'linux', 'id': 6}, {'title': '你好', 'id': 7},
{'title': 'linux', 'id': 8}, {'title': 'xxx', 'id': 9}, {'title': 'gogogo', 'id': 10}]> ''' values做的事情： ret = [] #queryset类型 for obj in Book.objects.all(): temp = { #元素是字典类型 'id':obj.id, 'title':obj.title } ret.append(temp) '''
关于values_list的用法和返回结果举例：
all_books = models.Book.objects.all().values_list('id','title') print(all_books) #<QuerySet [(6, 'linux'), (7, '你好'), (8, 'linux'), (9, 'xxx'), (10, 'gogogo')]> ''' values做的事情： ret = [] #queryset类型 for obj in Book.objects.all(): temp = ( #元素是元祖类型 obj.id,obj.title ) ret.append(temp)
关于distinct的用法和返回结果举例：
# all_books = models.Book.objects.all().distinct() #这样写是表示记录中所有的字段重复才叫重复，但是我们知道有主键的存在，所以不可能所有字段数据都重复 # all_books = models.Book.objects.all().distinct('price') #报错，不能在distinct里面加字段名称 # all_books = models.Book.objects.all().values('price').distinct()#<QuerySet [(Decimal('11.00'),), (Decimal('111.00'),), (Decimal('120.00'),), (Decimal('11111.00'),)]> all_books = models.Book.objects.all().values_list('price').distinct()#<QuerySet [{'price': Decimal('11.00')}, {'price': Decimal('111.00')}, {'price': Decimal('120.00')}, {'price': Decimal('11111.00')}]> 只能用于valuse和values_list进行去重 all_books = models.Book.objects.all().values_list('title','price').distinct() #title和price两个同时重复才算一条重复的记录
打印一个对象，让他显示一个能够看懂的值，__str__，models.py的数据表类里面定义一个__str__方法就可以了
#__str__方法的使用 class MyClass: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def __str__(self): return self.name + '>>>' + str(self.age) a = MyClass('chao',18) b = MyClass('wc',20) print(a) print(b) models.py的__str__的写法： from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField(max_length=32) price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2,) pub_date = models.DateTimeField() #必须存这种格式"2012-12-12" publish = models.CharField(max_length=32) def __str__(self): #后添加这个str方法，也不需要重新执行同步数据库的指令 return self.title #当我们打印这个类的对象的时候，显示title值
models.Book.objects.filter(price__in=[100,200,300]) #price值等于这三个里面的任意一个的对象 models.Book.objects.filter(price__gt=100) #大于，大与等于是price__gte=100，别写price>100，这种参数不支持 Book.objects.filter(price__lt=100) Book.objects.filter(price__range=[100,200]) #sql的between and，大于等于100，小于等于200 Book.objects.filter(title__contains="python") #title值中包含python的 Book.objects.filter(title__icontains="python") #不区分大小写 Book.objects.filter(title__startswith="py") #以什么开头，istartswith 不区分大小写 Book.objects.filter(pub_date__year=2012) 找日期的 # all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2012) #找2012年的所有书籍 # all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year__gt=2012)#找大于2012年的所有书籍 all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2019,pub_date__month=2)#找2019年月份的所有书 如果明明有结果，你却查不出结果，是因为mysql数据库的时区和咱们django的时区不同导致的，了解一下就行了，你需要做的就是将django中的settings配置文件里面的USE_TZ = True改为False，就可以查到结果了，以后这个值就改为False，而且就是因为咱们用的mysql数据库才会有这个问题，其他数据库没有这个问题。
delete()方法的调用者可以是一个model对象，也可以是一个queryset集合。 删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。 book_obj=models.Book.objects.get(id=4) print(book_obj) book_obj.delete() 批量删除： models.Book.objects.filter(price=100).delete()
update只能是querset类型才能调用，model对象不能直接调用更新方法，所以使用get方法获取对象的时候是不能update的。
models.Book.objects.filter(id=4).update(price=120）