Django框架-Django模型（models）系统之 ORM操作

Django ORM操作

一、一般操作

看专业的官网文档，做专业的程序员！

　　必知必会13条

<1> all():                 查询所有结果

<2> 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。
 
<3> filter(**kwargs):      它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
 
<4> exclude(**kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
 
<5> 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
 
<6> 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
 
<7> order_by(*field):      对查询结果排序
 
<8> reverse():             对查询结果反向排序，请注意reverse()通常只能在具有已定义顺序的QuerySet上调用(在model类的Meta中指定ordering或调用order_by()方法)。
 
<9> distinct():            从返回结果中剔除重复纪录(如果你查询跨越多个表，可能在计算QuerySet时得到重复的结果。此时可以使用distinct()，注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重。)
 
<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

　　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()

 二、单表查询之神奇的双下划线

解决范围（>,<,>=,<=）的查询！

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")  # 获取name字段包含"ven"的
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
 
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3])      # id范围是1到3的，等价于SQL的bettwen and
 
类似的还有：startswith，istartswith, endswith, iendswith　

date字段还可以：
models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)
models.Class.objects.filter(brith_year=2018,name_contains='ve')

三、ForeignKey操作

建类：-------------------models.py

from django.db import models


class Publisher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, unique=True)


class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, unique=True)
    pubs = models.ForeignKey('Publisher')


class Person(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    birth = models.DateField()
    books = models.ManyToManyField('Book')

　　正向查找：多对一（设置了foreignKey一方开始查找另一表）

对象查找（跨表）

语法：

对象.关联字段.字段

示例：

book_obj = models.Book.objects.filter(id=1).first()   # 获取第一本书对象
上面等同于models.Book.objects.first()   

print(book_obj.pubs)    # 得到这本书关联的出版社对象

print(book_obj.pubs.name)    # 得到出版社对象的名称

字段查找（跨表）

语法：

关联字段__字段   注：双下划线

示例：

print(models.Book.objects.values_list("pubs__name"))

　　反向查找：一对多

对象查找

语法：

obj.表名_set   注：表名小写_set 即关联到对应表

示例：

ret_obj = models.Publisher.objects.filter(id=4).first()
ret = ret_obj.book_set.all()   # 出版社关联的所有书籍对象

print(ret_obj.book_set, type(ret_obj.book_set))   # 管理对象
login.Book.None <class 'django.db.models.fields.related_descriptors.create_reverse_many_to_one_manager.<locals>.RelatedManager'>

 print(ret)
<QuerySet [<Book: cloud-南湖台州>]>

字段查找

语法：

表名__字段

示例：

ret = models.Publisher.objects.filter(book__id=5)

注：表名都需要小写

扩展：

如反向查询，不想book_set等写法，可以在models的类中属性约束加入‘related_name’ 即

pubs = models.ForeignKey('Publisher', related_name='books')

之后反向查询就不用表名关联了，需要也只能用配置的别名来操作。

四、多表查询之ManyToManyField

 class RelatedManager

"关联管理器" 是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。

它存在于下面两种情况：

　　1、外键关系的反向查询

　　2、多对多关联关系

简单来说就是当 点后面的对象 可能存在多个的时候就可以使用一下的方法。

常用方法

create（）

创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中，返回新创建的对象

# 为序号为第一个人添加写得书的对象，添加一本书‘活着’
models.Person.objects.first().book_set.create(name='活着'）

add()

把指定的model对象添加到关联对象集中

添加对象

# 查询id号小于3的人的对象
per_obj = models.Person.objects.filter(id__lt=3)
# 书添加人，反向，那么就需要 人表_set
ret = models.Book.objects.last().person_set.add(per_obj)
# 正向人加书
ret = models.Person.objects.filter(id=3).first().books.add()

添加id，可以是一个，也可以是多个，多个需要通过*打散

models.Book.objects.first().person_set.add(*[1,2,3])

set（）

更新model对象的关联对象

book_obj = models.Book.objects.first()
book_obj.person_set.set([2,3,4])

 

remove()

从关联对象集中移除执行的model对象

# 删除写书的作者中的一位
book_obj = models.Book.objects.get(id=3)

book_obj.person_set.remove(3)

clear（）

从关联对象集中移除一切对象，清空。

# 将写书的作者都删掉
book_obj= models.Book.objects.first()

book_obj.person_set().clear()

注：

1、对于外键对象，clear（）和remove（）方法仅在null=True时存在。

2、对于所有类型的关联字段，add()、create()、remove()、clear() 、set() 都会马上更新数据库，换句话说，在关联的任何一端，都不需要再调用save()方法。

3、对于改变单表未关联其它表的字段，需要使用save（）一下。

　　per_obj.name = new_name

　　per_obj.save()

五、聚合查询和分组查询

聚合查询:即mysql中的聚合函数sum(),count(),avg()...

aggregate()是querySet的一个终止子句，意思即，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，值是计算出来得聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。

用到的内置函数：

from django.db.models import Avg,Sum,Max,Min,Count

eg:

所有的聚合都是先查询出满足条件的一张虚拟表，然后调用聚合函数
返回的是一个字典
models.Book.objects.all().aggregate(Avg('id'))
{'id__avg': Decimal('10009.5000')}

如果你想为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它，即sql里的设置别名。

models.Book.objects.all().aggregate(自定义的别名=Sum('id'))

可以同时应用多个聚合查询，即向aggregate()子句中添加另一个参数。

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：即mydql中的group_by，使用annotate（）方法

我们在这里先复习一下SQL语句的分组。

假设现在有一张公司职员表：

 我们使用原生SQL语句，按照部门分组求平均工资：

select dept,AVG(salary) from employee group by dept;

ORM查询:

from django.db.models import Avg
Employee.objects.values("dept").annotate(avg=Avg("salary")）.values("dept", "avg")

连表查询的分组：

SQL查询：

select dept.name,AVG(salary) from employee inner join dept on (employee.dept_id=dept.id) group by dept_id;

ORM查询：

from django.db.models import Avg
models.Dept.objects.all().annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")

eg1、统计每一本书的作者个数

book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count('author'))   -->queryset

for  obj  in  book_list:

　　print(obj.author_num end=';')   2;1;1……

# 先通过count里的author字段进行分组，然后再调用count方法计数

eg2、统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

answer1：
pub_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min('book__price'))
for obj in pub_list:
　　print(obj.min_price)
book__price  ：book表中的price字段

answer2：反向
models.Book.objects.values('publisher__name').annotate(min_price=Min('price'))

eg3、统计不止一个作者的图书

models.Book.objects.annotate(author_num=Count('author')).filter(author_num__gt=1)

eg4、根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerSet进行排序

models.Book.objects.annotate(author_num=Count('author')).order_by('author_num')

eg5、查询各个作者出的书的总价格

models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum('book__price')).values('name','sum_price')

.小结：分组查询，不管是关联字段反向查询，还是正向查询，前面部分都是先分组，后面是对分组后的数据进行二次整理。

六、F查询和Q查询

上面的过滤查询都只是将字段值与某各常量做比较，不能进行如表中两个字段的值的比较，这时就需用到F查询。

from django.db.models import F,Q

F查询

Django提供F（）方法来做这样的比较，F（）的实例可以再查询中引用字段，来比较同一个model实例中两个不同字段的值。

eg1、查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import F

models.Book.objects.filter(commnet_num__gt=F('keep_num'))

Django 支持F()对象之间以及F()对象和常数之间的加减乘除和取模的操作

models.Book.objects.filter(comment_num__lt=F('keep_num')*2)

修改操作也可以使用F函数，比如将每一本数书的价格提高30元

models.Book.objects.all().update(price=F('price')+30)

 详解增加表数据：

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>models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，update效率更高。 

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

Q查询：
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。

1、查询id大于1并且评论数大于100的书

 print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1,commentNum__gt=100))
 print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1).filter(commentNum__gt=100))
 print(models.Book.objects.filter(Q(nid__gt=1)&Q(commentNum__gt=100)))

2、查询评论数大于100或者阅读数小于200的书

print(models.Book.objects.filter(Q(commentNum__gt=100)|Q(readNum__lt=200)))

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。 

3、查询年份等于2017年或者价格大于200的书

 print(models.Book.objects.filter(Q(publishDdata__year=2017)|Q(price__gt=200)))

4、查询年份不是2017年或者价格大于200的书

print(models.Book.objects.filter(~Q(publishDdata__year=2017)&Q(price__gt=200)))

注意：

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。例如：

bookList=models.Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),title__icontains="python") 

七、事务

import os

if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()

    import datetime
    from app01 import models

    try:
        from django.db import transaction
        with transaction.atomic():
            new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="xx出版社")
            models.Book.objects.create(title="人生苦短", publish_date=datetime.date.today(), publisher_id=10)  # 指定一个不存在的出版社id
    except Exception as e:
        print(str(e))

注：事务就是解决事件的安全性，保证多个sql操作全部完成才写入数据库，如银行转账，必须a账户减少了前，b账户整加了对应的数，才写入数据库，如中间出错，将回滚，不会写入库中，保证事件有始有终。

八、扩展提升内容：

Django ORM执行原生sql

# extra
# 在QuerySet的基础上继续执行子语句
# extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)

# select和select_params是一组，where和params是一组，tables用来设置from哪个表
# 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'])

举个例子：
models.UserInfo.objects.extra(
                    select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
                    select_params=[1,],
                    where = ['age>%s'],
                    params=[18,],
                    order_by=['-age'],
                    tables=['app01_usertype']
                )
                """
                select 
                    app01_userinfo.id,
                    (select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
                from app01_userinfo,app01_usertype
                where 
                    app01_userinfo.age > 18
                order by 
                    app01_userinfo.age desc
                """


# 执行原生SQL
# 更高灵活度的方式执行原生SQL语句
# 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()

1.使用extra方法

　　解释：结果集修改器，一种提供额外查询参数的机制

　　说明：依赖model模型

　　用在where后:

　　　　Book.objects.filter(publisher_id="1").extra(where=["title='python学习1'"])　　　　

　　用在select后　　

　　　　Book.objects.filter(publisher_id="1").extra(select={"count":"select count(*) from hello_book"})

 

2.使用raw方法

　　解释：执行原始sql并返回模型

　　说明：依赖model多用于查询

　　用法：

　　　　book = Book.objects.raw("select * from hello_book")
　　　　for item in book:
　　　　　　print(item.title)

 

3.执行自定义SQL

　　解释：利用游标执行

　　导入：from django.db import connection

　　说明：不依赖model

　　用法：　　

　　　　from django.db import connection

　　　　cursor = connection.cursor()
　　　　#插入
　　　　cursor.execute("insert into hello_author(name) values('xiaol')")
　　　　#更新
　　　　cursor.execute("update hello_author set name='xiaol' where id=1")
　　　　#删除
　　　　cursor.execute("delete from hello_author where name='xiaol'")
　　　　#查询
　　　　cursor.execute("select * from hello_author")
　　　　#返回一行
　　　　raw = cursor.fetchone()
　　　　print(raw)
　　　　# #返回所有
　　　　# cursor.fetchall()

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

Django终端打印SQL语句

在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码：

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}

即为你的Django项目配置上一个名为django.db.backends的logger实例即可查看翻译后的SQL语句。 

在Python脚本中调用Django环境

#  在应用的目录下建立一个py文件，将下面的代码写入
import os

if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "项目的名字.settings")
    import django
    django.setup()

    from 应用的名字 import models

    '''所有的orm操作写在此处'''