Django基础五之django模型层(二)多表操作

本节目录

一创建模型
二添加表记录
三基于对象的跨表查询
四基于双下划线的跨表查询
五聚合查询和分组查询
六 ORM执行原生sql语句(了解)
七 python脚本调用Django环境(django外部脚本使用models)

一创建模型

　　表和表之间的关系

　　　　一对一、多对一、多对多　，用book表和publish表自己来想想关系，想想里面的操作，加外键约束和不加外键约束的区别，一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束。

　　实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系

　　作者模型：一个作者有姓名和年龄。

　　作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）

　　出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。

　　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)。

　　模型建立如下：

from django.db import models

# Create your models here.


class Author(models.Model): #比较常用的信息放到这个表里面
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField( max_length=32)
    age=models.IntegerField()

    # 与AuthorDetail建立一对一的关系，一对一的这个关系字段写在两个表的任意一个表里面都可以
    authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE) #就是foreignkey+unique，只不过不需要我们自己来写参数了，并且orm会自动帮你给这个字段名字拼上一个_id，数据库中字段名称为authorDetail_id

class AuthorDetail(models.Model):#不常用的放到这个表里面

    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    birthday=models.DateField()
    telephone=models.BigIntegerField()
    addr=models.CharField( max_length=64)

class Publish(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField( max_length=32)
    city=models.CharField( max_length=32)
    email=models.EmailField()

#多对多的表关系，我们学mysql的时候是怎么建立的，是不是手动创建一个第三张表，然后写上两个字段，每个字段外键关联到另外两张多对多关系的表，orm的manytomany自动帮我们创建第三张表，两种方式建立关系都可以，以后的学习我们暂时用orm自动创建的第三张表，因为手动创建的第三张表我们进行orm操作的时候，很多关于多对多关系的表之间的orm语句方法无法使用
#如果你想删除某张表，你只需要将这个表注销掉，然后执行那两个数据库同步指令就可以了，自动就删除了。
class Book(models.Model):

    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField( max_length=32)
    publishDate=models.DateField()
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)

    # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方，字段publish如果是外键字段，那么它自动是int类型
    publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) #foreignkey里面可以加很多的参数，都是需要咱们学习的，慢慢来，to指向表，to_field指向你关联的字段，不写这个，默认会自动关联主键字段，on_delete级联删除
　　 字段名称不需要写成publish_id，orm在翻译foreignkey的时候会自动给你这个字段拼上一个_id,这个字段名称在数据库里面就自动变成了publish_id
    # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表，并且注意一点，你查看book表的时候，你看不到这个字段，因为这个字段就是创建第三张表的意思，不是创建字段的意思，所以只能说这个book类里面有authors这个字段属性
    authors=models.ManyToManyField(to='Author',) #注意不管是一对多还是多对多，写to这个参数的时候，最后后面的值是个字符串，不然你就需要将你要关联的那个表放到这个表的上面

　　创建完这个表，我们自己可以通过navicat工具来看看数据库里面的那些表，出版社这个表里面没有任何的关系字段，这种单表的数据，我们可以先添加几条数据，在进行下面的增删改查的操作。

　　生成表如下：

　　注意事项：

表的名称myapp_modelName，是根据模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称　　
id 字段是自动添加的
对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。
外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。

　　咱们的表里面包含了一对一、一对多、多对多的关系，我们基于这几个表来练习，将来无论有多少张表，都逃脱不了这三个关系，操作起来都是一样的。

二添加表记录

　　操作前先简单的录入一些数据：还是create和save两个方法，和单表的区别就是看看怎么添加关联字段的数据

　　publish表：

　　author表：

　　authordetail表:

　　一对多

方式1:
   publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) #拿到nid为1的出版社对象
   book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj) #出版社对象作为值给publish，其实就是自动将publish字段变成publish_id,然后将publish_obj的id给取出来赋值给publish_id字段，注意你如果不是publish类的对象肯定会报错的，别乱昂
  
方式2:
   book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)　　#这种是你已经知道这个出版社的id是1了的情况下可以这样写

　　核心：book_obj.publish与book_obj.publish_id是什么？

　　多对多

    # 当前生成的书籍对象
    book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1)
    # 为书籍绑定的做作者对象
    yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录
    egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录

    # 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录
    book_obj.authors.add(yuan,egon)    #  将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。   =======    book_obj.authors.add(*[])

　　数据库表纪录生成如下：

　　book表

　　book_authors表

　　核心:book_obj.authors.all()是什么？

　　多对多关系其它常用API：

book_obj.authors.remove()      # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。    ======   book_obj.authors.remove(*[])
book_obj.authors.clear()       #清空被关联对象集合
book_obj.authors.set()         #先清空再设置

　　接下来要学的查询就是咱的重点，比较复杂。

三基于对象的跨表查询

　　一对多查询（Publish 与 Book）

　　　　正向查询(按字段：publish)：

# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市
book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first()
# book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象
print(book_obj.publish.city)

　　　　反向查询(按表名：book_set)：

publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社")
#publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合
book_list=publish.book_set.all()    
for book_obj in book_list:
       print(book_obj.title)

一对一查询(Author与AuthorDetail)

　　正向查询(按字段：authorDetail)：

egon=Author.objects.filter(name="egon").first()
print(egon.authorDetail.telephone)

　　　　反向查询(按表名：author)：

# 查询所有住址在北京的作者的姓名
 
authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")
for obj in authorDetail_list:
     print(obj.author.name)

多对多查询(Author与Book)

　　正向查询(按字段：authors)：

# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号
 
book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()
authors=book_obj.authors.all()
for author_obj in authors:
     print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)

　　　　反向查询(按表名：book_set)：

# 查询egon出过的所有书籍的名字
 
    author_obj=Author.objects.get(name="egon")
    book_list=author_obj.book_set.all()        #与egon作者相关的所有书籍
    for book_obj in book_list:
        print(book_obj.title)

　　　　注意：

　　　　　　你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改：

publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')

　　　　那么接下来就会如我们看到这般：

# 查询 人民出版社出版过的所有书籍
 
publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")
book_list=publish.bookList.all()  # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合

四基于双下划线的跨表查询

Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的model 为止。

'''
    正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表
'''

一对多查询

# 练习:  查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

    # 正向查询 按字段:publish

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="苹果出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","price")

    # 反向查询 按表名:book

    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="苹果出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

多对多查询　　

# 练习: 查询alex出过的所有书籍的名字(多对多)

    # 正向查询 按字段:authors:
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__name="yuan")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title")

    # 反向查询 按表名:book
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="yuan")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

一对一查询

    # 查询alex的手机号
    
    # 正向查询
    ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone")

    # 反向查询
    ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")

进阶练习(连续跨表)

# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名


    # 正向查询
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","authors__name")
    # 反向查询
    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")


# 练习: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称


    # 方式1:
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")
    # 方式2:    
    ret=Author.objects
              .filter(authordetail__telephone__startswith="151")
              .values("book__title","book__publish__name")

related_name

反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：

publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')

# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

# 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList


    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("bookList__title","bookList__price")

五聚合查询和分组查询

`聚合`

aggregate(*args, **kwargs)

# 计算所有图书的平均价格
    >>> from django.db.models import Avg
    >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    {'price__avg': 34.35}

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：

>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

分组

###################################－－单表分组查询－－#######################################################

查询每一个部门名称以及对应的员工数

emp:

id  name age   salary    dep
1   alex  12   2000     销售部
2   egon  22   3000     人事部
3   wen   22   5000     人事部


sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;

ORM:
emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id")

###################################－－多表分组查询－－###########################


多表分组查询：

查询每一个部门名称以及对应的员工数


emp:

id  name age   salary   dep_id
1   alex  12   2000       1
2   egon  22   3000       2
3   wen   22   5000       2


dep

id   name 
1    销售部
2    人事部



emp－dep:

id  name age   salary   dep_id   id   name 
1   alex  12   2000       1      1    销售部
2   egon  22   3000       2      2    人事部
3   wen   22   5000       2      2    人事部


sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id

ORM:
dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

class Emp(models.Model):
    name=models.CharField(max_length=32)
    age=models.IntegerField()
    salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
    dep=models.CharField(max_length=32)
    province=models.CharField(max_length=32)

annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。

总结：跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表，再按单表的思路进行分组查询。　

查询练习

(1) 练习：统计每一个出版社的最便宜的书

publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:
    print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：

queryResult= Publish.objects
　　　　　　　　　　　　.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
　　　　　　　　　　　　.values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

'''


SELECT "app01_publish"."name", MIN("app01_book"."price")  AS "MinPrice" FROM "app01_publish" 
LEFT  JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id") 
GROUP BY "app01_publish"."nid", "app01_publish"."name", "app01_publish"."city", "app01_publish"."email" 

'''

(2) 练习：统计每一本书的作者个数

ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))

(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：

 queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　 .filter(title__startswith="Py")
　　　　　　　　　 　.annotate(num_authors=Count('authors'))

(4) 统计不止一个作者的图书：

queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　.annotate(num_authors=Count('authors'))
　　　　　　　　　　.filter(num_authors__gt=1)

(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')

(6) 查询各个作者出的书的总价格:

#   按author表的所有字段 group by
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("name","SumPrice")
    print(queryResult)

F查询与Q查询

F查询

在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

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

# 查询评论数大于收藏数的书籍
 
   from django.db.models import F
   Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

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。

# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
    Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元：

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

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。

from django.db.models import Q
Q(title__startswith='Py')

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。

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

WHERE name ="yuan" OR name ="egon"

你可以组合& 和| 操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询：

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")

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

六 ORM执行原生sql语句(了解)

　　在模型查询API不够用的情况下，我们还可以使用原始的SQL语句进行查询。

　　Django 提供两种方法使用原始SQL进行查询：一种是使用raw()方法，进行原始SQL查询并返回模型实例；另一种是完全避开模型层，直接执行自定义的SQL语句。

　　执行原生查询

　　　　raw()管理器方法用于原始的SQL查询，并返回模型的实例：

　　　　注意：raw()语法查询必须包含主键。

　　　　这个方法执行原始的SQL查询，并返回一个django.db.models.query.RawQuerySet 实例。这个RawQuerySet 实例可以像一般的QuerySet那样，通过迭代来提供对象实例。

　　　　举个例子：

class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(...)
    last_name = models.CharField(...)
    birth_date = models.DateField(...)

　　可以像下面这样执行原生SQL语句

>>> for p in Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person'):
...     print(p)

　　raw()查询可以查询其他表的数据。

　　　　举个例子：

ret = models.Student.objects.raw('select id, tname as hehe from app02_teacher')
    for i in ret:
        print(i.id, i.hehe)

　　raw()方法自动将查询字段映射到模型字段。还可以通过translations参数指定一个把查询的字段名和ORM对象实例的字段名互相对应的字典

d = {'tname': 'haha'}
    ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher', translations=d)
    for i in ret:
        print(i.id, i.sname, i.haha)

　　原生SQL还可以使用参数，注意不要自己使用字符串格式化拼接SQL语句，防止SQL注入！

d = {'tname': 'haha'}
    ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher where id > %s', translations=d, params=[1,])
    for i in ret:
        print(i.id, i.sname, i.haha)

　　直接执行自定义SQL

　　　　有时候raw()方法并不十分好用，很多情况下我们不需要将查询结果映射成模型，或者我们需要执行DELETE、 INSERT以及UPDATE操作。在这些情况下，我们可以直接访问数据库，完全避开模型层。

　　　　我们可以直接从django提供的接口中获取数据库连接，然后像使用pymysql模块一样操作数据库。

from django.db import connection, connections
cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
ret = cursor.fetchone()

七 Python脚本中调用Django环境(django外部脚本使用models)

如果你想通过自己创建的python文件在django项目中使用django的models，那么就需要调用django的环境：

import os

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

    from app01 import models  #引入也要写在上面三句之后

    books = models.Book.objects.all()
    print(books)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yb-guanxin/p/10447314.html

Django基础五之django模型层(二)多表操作

本节目录

一 创建模型

二 添加表记录

三 基于对象的跨表查询

四 基于双下划线的跨表查询

五 聚合查询和分组查询

六 ORM执行原生sql语句(了解)

七 python脚本调用Django环境(django外部脚本使用models)

一 创建模型

二 添加表记录

一对多

多对多

三 基于对象的跨表查询

一对多查询（Publish 与 Book）

一对一查询(Author与AuthorDetail)

多对多查询(Author与Book)

四 基于双下划线的跨表查询

一对多查询

多对多查询

一对一查询

进阶练习(连续跨表)

related_name

五 聚合查询和分组查询

聚合

分组

查询练习

F查询与Q查询

F查询

Q查询

六 ORM执行原生sql语句(了解)

执行原生查询

直接执行自定义SQL

七 Python脚本中调用Django环境(django外部脚本使用models)

一创建模型

二添加表记录

三基于对象的跨表查询

四基于双下划线的跨表查询

五聚合查询和分组查询

一创建模型

二添加表记录

　　一对多

　　多对多

三基于对象的跨表查询

　　一对多查询（Publish 与 Book）

四基于双下划线的跨表查询

多对多查询　　

五聚合查询和分组查询

`聚合`

　　执行原生查询

　　直接执行自定义SQL