一、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。
原生sql和python的orm代码对比
#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()
二、单表操作
配置settings:
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE':'django.db.backends.mysql', 'NAME':'aaa', # 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':'root', # 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 } }
注释不用的django应用:方便日后对表的删除,如果不注释一些内置的表是互相关联的,或者将内置的表全部删除;
INSTALLED_APPS = [ # 'django.contrib.admin', # 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', # 'django.contrib.sessions', # 'django.contrib.messages', # 'django.contrib.staticfiles', 'app01.apps.App01Config', ]
注意2:确保配置文件中的INSTALLED_APPS中写入我们创建的app名称
INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', #这是django给你提供的一些特殊功能的配置(应用,只是咱们看不到),也在应用这里给配置的,这些功能如果你注销了,那么我们执行同步数据库指令之后,就不会生成那些django自带的表了。因为执行数据库同步语句的时候,django会找这里面所有的应用,找到他们的models来创建表 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', "book" #直接写app的名字也行,写'app01.apps.App01Config'也行 ]
注意1: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 USER和PASSWORD分别是数据库的用户名和密码。设置完后,再启动我们的Django项目前,我们需要激活我们的mysql。然后,启动项目,会报错:no module named MySQLdb 。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 所以,我们只需要找到和settings同级下的__init__,在里面写入:
import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()
在settings里面配置,打印原生sql语句:
LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
在应用文件夹下的models.py创建模型:
class Book(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) # 如果表里面没有写主键,表里面会自动生成一个自增主键字段,叫做id字段,orm要求每个表里面必须要写一个主键 title = models.CharField(max_length=32) # 和varchar(32)是一样的,32个字符 pub_date = models.DateField() # 必须存这种格式"2018-12-12"
接下来要创建对应的数据:
连接上对应的数据库,然后执行创建表的命令,翻译成相应的sql,然后到数据库里面执行,从而创建对应的表。多了一步orm翻译成sql的过程,效率低了,但是没有太大的损伤,还能忍受,当你不能忍的时候,你可以自己写原生sql语句,一般的场景orm都够用了,开发起来速度更快,写法更贴近应用程序开发,还有一点就是数据库升级或者变更,那么你之前用sql语句写的数据库操作,那么就需要将sql语句全部修改,但是如果你用orm,就不需要担心这个问题,不管是你从mysql变更到oracle还是从oracle更换到mysql,你如果用的是orm来搞的,你只需要修改一下orm的引擎(配置文件里面改一些配置就搞定)就可以了,你之前写的那些orm语句还是会自动翻译成对应数据库的sql语句。
最后通过两条数据库迁移命令即可在指定的数据库中创建表 :
python manage.py makemigrations #生成记录,每次修改了models里面的内容或者添加了新的app,新的app里面写了models里面的内容,都要执行这两条 python manage.py migrate #执行上面这个语句的记录来创建表,生成的表名字前面会自带应用的名字,例如:你的book表在mysql里面叫做app01_book表
执行python manage.py makemigrations 会在migrations生成一个记录创建表的py文件;
生成的表名====应用名称_小写的类名
小结:
若想删除表重新创建我们需要将django_migratins的记录删除,然后从新执行创建语句
三、字段和参数
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> 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=17, decimal_places=10) #max_digits大于等于17就能存储百万以上的数了 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. '''
(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,如果你的字段没有设置可以为空,那么将来如果我们后添加一个字段,这个字段就要给一个default值 (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,<br>而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。 (6)db_index 如果db_index=True 则代表着为此字段设置数据库索引。 DatetimeField、DateField、TimeField这个三个时间字段,都可以设置如下属性。 (7)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。 (8)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,标识这条记录最后一次的修改时间。
通过pycharm提供的功能来执行manage.py相关的指令:
给之前的字段添加一些数据,然后再添加一个字段,然后执行上面两个指令,看看效果。
执行makemigrations会创建一个插入数据的py文件且文件内只记录着插入数据的字段等信息;
manage.py@static_url_config > makemigrations "D:pycharm3.4PyCharm 2018.3.4in unnerw64.exe" D:python3python.exe "D:pycharm3.4PyCharm 2018.3.4helperspycharmdjango_manage.py" makemigrations D:/PycharmProjects/static_url_config Tracking file by folder pattern: migrations You are trying to add a non-nullable field 'data1' to book without a default; we can't do that (the database needs something to populate existing rows). Please select a fix: 1) Provide a one-off default now (will be set on all existing rows with a null value for this column) 2) Quit, and let me add a default in models.py Select an option: 1 Please enter the default value now, as valid Python The datetime and django.utils.timezone modules are available, so you can do e.g. timezone.now Type 'exit' to exit this prompt >>> "21222@11.com" Migrations for 'app01': app01migrations 002_book_data1.py - Add field data1 to book Following files were affected D:PycharmProjectsstatic_url_configapp01migrations 002_book_data1.py Process finished with exit code 0 manage.py@static_url_config > migrate "D:pycharm3.4PyCharm 2018.3.4in unnerw64.exe" D:python3python.exe "D:pycharm3.4PyCharm 2018.3.4helperspycharmdjango_manage.py" migrate D:/PycharmProjects/static_url_config Tracking file by folder pattern: migrations Operations to perform: Apply all migrations: app01, contenttypes Running migrations: Applying app01.0002_book_data1... OK
四、单表操作
表结构:
class Books(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(unique=True,max_length=32) price= models.IntegerField()
增
添加数据方法一
from django.shortcuts import render # Create your views here. import datetime from app01 import models def index(request): book_object = models.Books(id=1, name="水浒", price=100) book_object.save() return render(request,"index.html")
注意上面这种方法必须加save提交
添加数据方法二(用的较多)
from django.shortcuts import render # Create your views here. import datetime from app01 import models def index(request): # 这个Books.objects就像是一个Book表的管理器一样,提供了增删改查所有的方法 book_object=models.Books.objects.create(id=5, name="伪装", price=500) print(book_object.name) # #可以基于这个对象来取这个新添加的记录对象的属性值 return render(request,"index.html") # dic1 = {'title':'linux','state'=True,'price':100,'publish'='2018-12-12'} #这样写的时候,注意如果你用post提交过来的请求,有个csrf_token的键值对要删除,并且request.POST是不能直接在request.POST里面进行修改和删除的,data = request.POST.dict()转换成普通的字典-->Book.objects.create(**data) # book.objects.create(**dic1)
批量添加数据
from django.shortcuts import render # Create your views here. from app01 import models def index(request): book_list=[] for i in range(1,10): book_obj = models.Books( # id是自增的可以不写 name = "小行星%s" % i, price = "50%s" % i, ) book_list.append(book_obj) models.Books.objects.bulk_create(book_list) return render(request,"index.html")
改
有就更新,没有就创建,只能由queryset类型调用,model没有更新方法
from django.shortcuts import render # Create your views here. from app01 import models def index(request): models.Books.objects.update_or_create( id=1, # 筛选条件 defaults={"name":"那座城"} # 如果id=1这条数据存在就更新name,如果不存在就创建 ) return render(request, "index.html")
查
还记得表类.objects像是一个管理器,提供了增删改查的方法,Books.objects.all()获取所有的书籍,
查询API
<1> all(): 查询所有结果,结果是queryset类型
book_obj = models.Books.objects.all()
<2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象,结果也是queryset类型 Book.objects.filter(title='linux',price=100) #里面的多个条件用逗号分开,并且这几个条件必须都成立,是and的关系,or关系的我们后面再学,直接在这里写是搞不定or的
book_obj = models.Books.objects.filter(id=2)
<3> get(**kwargs): 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(models),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。捕获异常try。 Book.objects.get(id=1)
book_obj = models.Books.objects.get(id=5) print(book_obj.price)
get方法获取数据的两种错误,get方法必须获取一条数据 超过一条的报错:get() returned more than one Book -- it returned 3! 没有 :Book matching query does not exist.
<4> 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 Book.objects.exclude(id=6),返回id不等于6的所有的对象,或者在queryset基础上调用,Book.objects.all().exclude(id=6)
book_obj = models.Books.objects.all().exclude(id=6) # 返回id不等于6的所有对象 print(book_obj)
<5> 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') #直接写price,默认是按照price升序排列,按照字段降序排列,就写个负号就行了order_by('-price'),order_by('price','id')是多条件排序,按照price进行升序,price相同的数据,按照id进行升序
book_obj = models.Books.objects.all().order_by("name") # 中文按照unicode排序,英文按照ascii码排序 print(book_obj)
<6> 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 排序后在反转
book_obj = models.Books.objects.all().order_by("name").reverse() print(book_obj)
<7> 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。
book_obj = models.Books.objects.filter(name="金瓶1").count() print(book_obj)
<8> first(): queryset类型的数据来调用,返回第一条记录 Book.objects.all()[0] = Book.objects.all().first(),得到的都是model对象,不是queryset
book_obj = models.Books.objects.first() print(book_obj)
<9> last(): queryset类型的数据来调用,返回最后一条记录
<10> 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 空的queryset类型数据也有布尔值True和False,但是一般不用它来判断数据库里面是不是有数据,如果有大量的数据,你用它来判断,那么就需要查询出所有的数据,效率太差了,用count或者exits 例:all_books = models.Book.objects.all().exists() #翻译成的sql是SELECT (1) AS `a` FROM `app01_book` LIMIT 1,就是通过limit 1,取一条来看看是不是有数据
<11> 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。
book_obj = models.Books.objects.values() print(book_obj)
<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
book_obj = models.Books.objects.values_list() print(book_obj)
<13> distinct(): values和values_list得到的queryset类型的数据来调用,从返回结果中剔除重复纪录
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
基于双下划线的模糊查询
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 Book.objects.filter(price__gt=100) #大于,大于等于是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)
日期查询示例:
# 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年月份的所有书籍,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。
删
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。例如:
model_obj.delete()
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:
Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()
等学到外键的时候再说,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:
b = Blog.objects.get(pk=1) # This will delete the Blog and all of its Entry objects. b.delete()
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:
Entry.objects.all().delete()
如果不想级联删除,可以设置为:
pubHouse = models.ForeignKey(to='Publisher', on_delete=models.SET_NULL, blank=True, null=True)
注意修改操作:
Book.objects.filter(title__startswith="py").update(price=120), 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。
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:<input type="date" class="form-control" id="book_pub_date" placeholder="出版日期" name="book_pub_date" value="{{ edit_obj.pub_date|date:'Y-m-d' }}">,type='date'的input标签,value的值必须是'Y-m-d'的格式,这个标签才能认识并被赋值,所以,要通过date过滤给它改变格式。
关于django连接mysql的时指定严格模式的配置:
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'mxshop', 'HOST': '127.0.0.1', 'PORT': '3306', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123', 'OPTIONS': { "init_command": "SET default_storage_engine='INNODB'", #'init_command': "SET sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES'", } } } DATABASES['default']['OPTIONS']['init_command'] = "SET sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES'"
跨时区应用相关配置:
LANGUAGE_CODE = 'zh-hans' TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai' USE_I18N = True USE_L10N = True USE_TZ = False #USE_TZ = False #不是跨时区的应用,不需要考虑时区问题,就将这个值改为False,mysql是对时区不敏感,django往mysql里面出数据的时候,如果这里的值为True,那么将让mysql强制使用UTC时间,那么我们存储进入的时间,当你查询的时候,你就会发现,时间晚了8小时,也就是说你存时间的时候被改为了UTC时间,本地是东八区,比UTC时间多8小时