Django进阶Model篇—数据库操作(ORM)

一、数据库配置

  django 默认支持sqlite、mysql、oracle、postgresql数据库,像db2和sqlserver之类的数据库需要第三方的支持,具体详见https://docs.djangoproject.com/en/1.10/ref/databases/

一、环境准备

  1、创建项目

    1、使用命令创建项目和应用
创建项目:django-admin startprojcet xxx
创建应用:python manage.py startapp app01
启动应用:python manage.py runserver 127.0.0.1:8000
    2、使用pycharm创建项目和应用

Django进阶Model篇—数据库操作(ORM)

  2、查看项目的目录结构

  Django进阶Model篇—数据库操作(ORM)

二、MySQL介绍与连接数据库

  1、MySQL介绍

    1、MySQL引擎名称介绍

    django.db.backends.mysql

    2、MySQL驱动程序介绍

    MySQLdb(mysql-python):https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/1.2.5

    PyMySQL(纯python的mysql驱动-推荐) :https://pypi.python.org/pypi/PyMySQL

  2、连接设置

    1、安装pymysql
pip install pymysql
    2、连接数据库配置

  修改settings.py文件

    DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME':'数据库名称', # 记得自己先去创建数据库
'USER': 'root',
'PASSWORD': 'xxx',
'HOST': '127.0.0.1',
'PORT': ,
}
}
    3、修改procjet底下procjet底下的__init__.py(如下图)加入下面的代码如下

  注意:Python3中,连接mysql用的库不再支持MySQLdb模块,可以使用pymysql或mysqlclient模块。所以Django项目要连接数据,需要添加下面的代码。

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

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  3、创建数据库

  Django进阶Model篇—数据库操作(ORM)

  4、使用pycharm的数据库sqlite,使用默认的配置即可

    DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
}
}

二、ORM

一、初识ORM

  1、数据库和ORM映射关系

  对象关系映射(ORM),用于实现面向对象编程里不同类型系统的数据之间的转换。换句话说,就是用面向对象的方式去操作数据库的创建表,增加、修改、删除、查询等操作。

     表名  <-------> 类名

       字段  <-------> 属性

    表记录 <------->类实例对象

  2、models.py

  models.py里面一个类就是一个数据表

  每个模型相当于单个数据库表(这条规则的例外情况是多对多关系,多对多关系的时候会多生成一张关系表),每个属性也是这个表中的一个字段。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)。

  3、演示ORM生成的sql语句

    1、查看QuerySet的query属性
def hello(request):
user_list=User.objects.all()
print user_list.query
    2、配置日志系统,将sql显示到控制台(修改settings.py)
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django': {
'handlers': ['console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': True,
},
},
}

  更多详情见:https://docs.djangoproject.com/en/1.10/topics/logging/

二、创建表(建立模型)

  1、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)。

  2、模型建立如下

class Author(models.Model):
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
authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail") class AuthorDetail(models.Model): 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() 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)
keepNum=models.IntegerField()<br> commentNum=models.IntegerField() # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方
publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid") # 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
authors=models.ManyToManyField(to='Author')  

  3、注意事项

  1、 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  

  2、id 字段是自动添加的

  3、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

  4、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。

  5、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。

  6、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

  4、模型常用字段类型

 BooleanField: 布尔类型字段
CharField: 字符串类型字段
DateField: 日期字段
DateTimeField:日期时间字段
DecimalField:(精确)小数字段
EmailField:Email字段
FileField:文件字段
FloatField:(浮点数)小数字段
ImageField:图片字段
IntegerField:整数字段
IPAddressField:IP字段
SmallIntegerField:小整数字段
TextField:文本字段
URLField:网址地址字段

  5、字段选项

  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)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。 (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,而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。 这是一个关于 choices 列表的例子: YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = (
('FR', 'Freshman'),
('SO', 'Sophomore'),
('JR', 'Junior'),
('SR', 'Senior'),
('GR', 'Graduate'),
)
每个元组中的第一个元素,是存储在数据库中的值;第二个元素是在管理界面或 ModelChoiceField 中用作显示的内容。 在一个给定的 model 类的实例中,想得到某个 choices 字段的显示值,就调用 get_FOO_display 方法(这里的 FOO 就是 choices 字段的名称 )。例如: from django.db import models class Person(models.Model):
SHIRT_SIZES = (
('S', 'Small'),
('M', 'Medium'),
('L', 'Large'),
)
name = models.CharField(max_length=60)
shirt_size = models.CharField(max_length=1, choices=SHIRT_SIZES) >>> p = Person(name="Fred Flintstone", shirt_size="L")
>>> p.save()
>>> p.shirt_size
'L'
>>> p.get_shirt_size_display()
'Large'

  一旦你建立好数据模型之后,django会自动生成一套数据库抽象的API,可以让你执行关于表记录的增删改查的操作。

三、添加表记录

  1、普通字段

  方式1

publish_obj=Publish(name="人民出版社",city="北京",email="renMin@163.com")
publish_obj.save() # 将数据保存到数据库

  方式2

publish_obj=Publish.objects.create(name="人民出版社",city="北京",email="renMin@163.com")<br><br>方式3<br>表.objects.create(**request.POST.dict())

  2、外键字段

  方式1:

   publish_obj=Publish.objects.get(nid=1)
Book.objects.create(title="python",publishDate="2012-12-12",price=665,pageNum=334,publish=publish_obj)

  方式2:

Book.objects.create(title="python",publishDate="2012-12-12",price=665,pageNum=334,publish_id=1)  

  3、多对多字段

book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",publishDate="2012-11-12",price=69,pageNum=314,publish_id=1)

author_yuan=Author.objects.create(name="yuan",age=23,authorDetail_id=1)
author_egon=Author.objects.create(name="egon",age=32,authorDetail_id=2) book_obj.authors.add(author_egon,author_yuan) # 将某个特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。 ======= book_obj.authors.add(*[]) book_obj.authors.create() #创建并保存一个新对象,然后将这个对象加被关联对象的集合中,然后返回这个新对象。

  解除关系:

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。

四、查询表记录

  1、查询相关API

<1> all():                 查询所有结果
<2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
<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。
<5> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
<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
<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
<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
<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

  注意:一定区分object与querySet的区别 !!!

  2、双下划线之单表查询

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 

  3、基于对象的跨表查询

    1、一对多查询(Publish 与 Book)

  正向查询(按字段:publish):

# 查询nid=1的书籍的出版社所在的城市<br>
book_obj=Book.objects.get(nid=1)<br>print(book_obj.publish.city) # book_obj.publish 是nid=1的书籍对象关联的出版社对象  

  反向查询(按表名:book_set):

# 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.book_set.all()  # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合

    for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
    2、一对一查询(Author 与 AuthorDetail)

  正向查询(按字段:authorDetail):

# 查询egon作者的手机号

    author_egon=Author.objects.get(name="egon")
print(author_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)
    3、多对多查询 (Author 与 Book)

  正向查询(按字段:authors):

# python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(Blog, related_name='bookList'),那么接下来就会如下:

# 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

  4、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。

  关键点:正向查询按字段,反向查询按表明。

# 练习1:  查询人民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="人民出版社")
            .values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book queryResult=Publish.objects
              .filter(name="人民出版社")
              .values_list("book__title","book__price") # 练习2: 查询egon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") # 练习3: 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4: 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 queryResult=Book.objects
            .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="")
            .values_list("title","publish__name")

  注意:

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1:  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")

  5、聚合查询与分组查询

    1、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()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')}
    2、分组: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)。 

  (1) 练习:统计每一本书的作者个数

bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))
for book_obj in bookList:
print(book_obj.title,book_obj.authorsNum)
SELECT
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id",
COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum"
FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors"
ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id")
GROUP BY
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id"

SQL语句

  (2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合:

  练习:统计每一个出版社的最便宜的书

   方式一:

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)

    方式二:

queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price'))

  (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) # 按authors__name group by
queryResult2=Book.objects.values("authors__name")
              .annotate(SumPrice=Sum("price"))
              .values_list("authors__name","SumPrice")
print(queryResult2)

  6、F查询与Q查询

    1、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)
    2、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"
)

五、修改表记录

Publisher.objects.filter(id=2).update(name='American publisher')

  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。

  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

六、删除表记录

  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:

Publisher.objects.filter(id=2).update(name='American publisher')

  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()

  要牢记这一点:无论在什么情况下,QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一条 SQL 语句一次性删除所有对象,而并不是分别删除每个对象。如果你想使用在 model 中自定义的 delete() 方法,就要自行调用每个对象的delete 方法。(例如,遍历 QuerySet,在每个对象上调用 delete()方法),而不是使用 QuerySet 中的 delete()方法。

  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)
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