Django配置连接数据库:
在操作数据库之前,首先先要连接数据库。
Django
连接数据库,不需要单独的创建一个连接对象。只需要在settings.py
文件中做好数据库相关的配置就可以了。示例代码如下:
DATABASES = {
‘default‘: {
# 数据库引擎(是mysql还是oracle等)
‘ENGINE‘: ‘django.db.backends.mysql‘,
# 数据库的名字
‘NAME‘: ‘dfz‘,
# 连接mysql数据库的用户名
‘USER‘: ‘root‘,
# 连接mysql数据库的密码
‘PASSWORD‘: ‘root‘,
# mysql数据库的主机地址
‘HOST‘: ‘127.0.0.1‘,
# mysql数据库的端口号
‘PORT‘: ‘3306‘,
}
}
在Django中操作数据库:
在Django
中操作数据库有两种方式。第一种方式就是使用原生sql
语句操作,第二种就是使用ORM
模型来操作。
第一种 原生sql
在Django
中使用原生sql
语句操作其实就是使用python db api
的接口来操作。如果你的mysql
驱动使用的是pymysql
,那么你就是使用pymysql
来操作的,只不过Django
将数据库连接的这一部分封装好了,我们只要在settings.py
中配置好了数据库连接信息后直接使用Django
封装好的接口就可以操作了。示例代码如下:
# 使用django封装好的connection对象,会自动读取settings.py中数据库的配置信息
from django.db import connection
# 获取游标对象
cursor = connection.cursor()
# 拿到游标对象后执行sql语句
cursor.execute("select * from book")
# 获取所有的数据
rows = cursor.fetchall()
# 遍历查询到的数据
for row in rows:
print(row)
以上的execute
以及fetchall
方法都是Python DB API
规范中定义好的。任何使用Python
来操作MySQL
的驱动程序都应该遵循这个规范。所以不管是使用pymysql
或者是mysqlclient
或者是mysqldb
,他们的接口都是一样的。
Python DB API下规范下cursor对象常用接口:
-
description
:如果cursor
执行了查询的sql
代码。那么读取cursor.description
属性的时候,将返回一个列表,这个列表中装的是元组,元组中装的分别是(name,type_code,display_size,internal_size,precision,scale,null_ok)
,其中name
代表的是查找出来的数据的字段名称,其他参数暂时用处不大。 -
rowcount
:代表的是在执行了sql
语句后受影响的行数。 -
close
:关闭游标。关闭游标以后就再也不能使用了,否则会抛出异常。 -
execute(sql[,parameters])
:执行某个sql
语句。如果在执行sql
语句的时候还需要传递参数,那么可以传给parameters
参数。示例代码如下:cursor.execute("select * from article where id=%s",(1,))
-
fetchone
:在执行了查询操作以后,获取第一条数据。 -
fetchmany(size)
:在执行查询操作以后,获取多条数据。具体是多少条要看传的size
参数。如果不传size
参数,那么默认是获取第一条数据。 -
fetchall
:获取所有满足sql
语句的数据。
第二种 ORM模型
ORM模型介绍
随着项目越来越大,采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句,那么问题就出现了:
- SQL语句重复利用率不高,越复杂的SQL语句条件越多,代码越长。会出现很多相近的SQL语句。
- 很多SQL语句是在业务逻辑中拼出来的,如果有数据库需要更改,就要去修改这些逻辑,这会很容易漏掉对某些SQL语句的修改。
- 写SQL时容易忽略web安全问题,给未来造成隐患。SQL注入。
ORM
,全称Object Relational Mapping
,中文叫做对象关系映射,通过ORM
我们可以通过类的方式去操作数据库,而不用再写原生的SQL语句。通过把表映射成类,把行作实例,把字段作为属性,ORM
在执行对象操作的时候最终还是会把对应的操作转换为数据库原生语句。使用ORM
有许多优点:
- 易用性:使用
ORM
做数据库的开发可以有效的减少重复SQL语句的概率,写出来的模型也更加直观、清晰。 - 性能损耗小:
ORM
转换成底层数据库操作指令确实会有一些开销。但从实际的情况来看,这种性能损耗很少(不足5%),只要不是对性能有严苛的要求,综合考虑开发效率、代码的阅读性,带来的好处要远远大于性能损耗,而且项目越大作用越明显。 - 设计灵活:可以轻松的写出复杂的查询。
- 可移植性:
Django
封装了底层的数据库实现,支持多个关系数据库引擎,包括流行的MySQL
、PostgreSQL
和SQLite
。可以非常轻松的切换数据库。
创建ORM模型:
ORM
模型一般都是放在app
的models.py
文件中。每个app
都可以拥有自己的模型。并且如果这个模型想要映射到数据库中,那么这个app
必须要放在settings.py
的INSTALLED_APP
中进行安装。以下是写一个简单的书籍ORM
模型。示例代码如下:
from django.db import models class Book(models.Model): name = models.CharField(max_length=20,null=False) author = models.CharField(max_length=20,null=False) pub_time = models.DateTimeField(default=datetime.now) price = models.FloatField(default=0)
以上便定义了一个模型。这个模型继承自django.db.models.Model
,如果这个模型想要映射到数据库中,就必须继承自这个类。这个模型以后映射到数据库中,表名是模型名称的小写形式,为book
。在这个表中,有四个字段,一个为name
,这个字段是保存的是书的名称,是varchar
类型,最长不能超过20个字符,并且不能为空。第二个字段是作者名字类型,同样也是varchar
类型,长度不能超过20个。第三个是出版时间,数据类型是datetime
类型,默认是保存这本书籍的时间。第五个是这本书的价格,是浮点类型。
还有一个字段我们没有写,就是主键id
,在django
中,如果一个模型没有定义主键,那么将会自动生成一个自动增长的int
类型的主键,并且这个主键的名字就叫做id
。
映射模型到数据库中:
将ORM
模型映射到数据库中,总结起来就是以下几步:
- 在
settings.py
中,配置好DATABASES
,做好数据库相关的配置。 - 在
app
中的models.py
中定义好模型,这个模型必须继承自django.db.models
。 - 将这个
app
添加到settings.py
的INSTALLED_APP
中。 - 在命令行终端,进入到项目所在的路径,然后执行命令
python manage.py makemigrations
来生成迁移脚本文件。 - 同样在命令行中,执行命令
python manage.py migrate
来将迁移脚本文件映射到数据库中。