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Django(ORM使用)

重復 激活 ogg mysqld 經典的 簡單的 sum 驗證方式 select

數據庫配置:

DATABASES = {

    ‘default‘: {

        ‘ENGINE‘: ‘django.db.backends.mysql‘, 

        ‘NAME‘: ‘books‘,    #你的數據庫名稱

        ‘USER‘: ‘root‘,   #你的數據庫用戶名

        ‘PASSWORD‘: ‘‘, #你的數據庫密碼

        ‘HOST‘: ‘‘, #你的數據庫主機,留空默認為localhost

        ‘PORT‘: ‘3306‘, #你的數據庫端口

    }

}

TIP:
NAME即數據庫的名字,在mysql連接前該數據庫必須已經創建,而上面的sqlite數據庫下的db.sqlite3則是項目自動創建

USER和PASSWORD分別是數據庫的用戶名和密碼。

設置完後,再啟動我們的Django項目前,我們需要激活我們的mysql。

然後,啟動項目,會報錯:no module named MySQLdb

這是因為django默認你導入的驅動是MySQLdb,可是MySQLdb對於py3有很大問題,所以我們需要的驅動是PyMySQL

所以,我們只需要找到項目名文件下的__init__,在裏面寫入:

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

問題解決!

經典的書籍出版社作者數據庫創建:

from django.db import models<br>
class Publisher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名稱")
    address = models.CharField("地址", max_length=50)
    city = models.CharField(‘城市‘,max_length=60)
    state_province = models.CharField(max_length=30)
    country = models.CharField(max_length=50)
    website = models.URLField()
 
    class Meta:
        verbose_name = ‘出版商‘
        verbose_name_plural = verbose_name
 
    def __str__(self):
        return self.name
 
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    def __str__(self):
        return self.name
 
class AuthorDetail(models.Model):
    sex = models.BooleanField(max_length=1, choices=((0, ‘男‘),(1, ‘女‘),))
    email = models.EmailField()
    address = models.CharField(max_length=50)
    birthday = models.DateField()
    author = models.OneToOneField(Author)
 
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    authors = models.ManyToManyField(Author)
    publisher = models.ForeignKey(Publisher)
    publication_date = models.DateField()
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=10)
    def __str__(self):
        return self.title

<1> 每個數據模型都是django.db.models.Model的子類,它的父類Model包含了所有必要的和數據庫交互的方法。並提供了一個簡介漂亮的定義數據庫字段的語法。

<2> 每個模型相當於單個數據庫表(多對多關系例外,會多生成一張關系表),每個屬性也是這個表中的字段。屬性名就是字段名,它的類型(例如CharField)相當於數據庫的字段類型(例如varchar)。大家可以留意下其它的類型都和數據庫裏的什麽字段對應。

<3> 模型之間的三種關系:一對一,一對多,多對多。

一對一:實質就是在主外鍵(author_id就是foreign key)的關系基礎上,給外鍵加了一個UNIQUE=True的屬性;

一對多:就是主外鍵關系;(foreign key)

多對多:(ManyToManyField) 自動創建第三張表(當然我們也可以自己創建第三張表:兩個foreign key)

ORM增加一行數據:

①簡單數據

from app01.models import *

    #create方式一:   Author.objects.create(name=‘Alvin‘)

    #create方式二:   Author.objects.create(**{"name":"alex"})

    #save方式一:     author=Author(name="alvin")
                            author.save()

    #save方式二:     author=Author()
                            author.name="alvin"
                            author.save()


②復雜數據

#一對多(ForeignKey):

    #方式一: 由於綁定一對多的字段,比如publish,存到數據庫中的字段名叫publish_id,所以我們可以直接給這個
    #       字段設定對應值:
           Book.objects.create(title=‘php‘,
                               publisher_id=2,   #這裏的2是指為該book對象綁定了Publisher表中id=2的行對象
                               publication_date=‘2017-7-7‘,
                               price=99)


    #方式二:
    #       <1> 先獲取要綁定的Publisher對象:
        pub_obj=Publisher(name=‘河大出版社‘,address=‘保定‘,city=‘保定‘,
                state_province=‘河北‘,country=‘China‘,website=‘http://www.hbu.com‘)
    OR  pub_obj=Publisher.objects.get(id=1)

    #       <2>將 publisher_id=2 改為  publisher=pub_obj

#多對多(ManyToManyField()):

    author1=Author.objects.get(id=1)
    author2=Author.objects.filter(name=‘alvin‘)[0]
    book=Book.objects.get(id=1)
    book.authors.add(author1,author2)
    #等同於:
    book.authors.add(*[author1,author2])
    book.authors.remove(*[author1,author2])
    #-------------------
    book=models.Book.objects.filter(id__gt=1)
    authors=models.Author.objects.filter(id=1)[0]
    authors.book_set.add(*book)
    authors.book_set.remove(*book)
    #-------------------
    book.authors.add(1)
    book.authors.remove(1)
    authors.book_set.add(1)
    authors.book_set.remove(1)

#註意: 如果第三張表是通過models.ManyToManyField()自動創建的,那麽綁定關系只有上面一種方式
#     如果第三張表是自己創建的:
     class Book2Author(models.Model):
            author=models.ForeignKey("Author")
            Book=  models.ForeignKey("Book")
#     那麽就還有一種方式:
            author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[0]
            book_obj  =models.Book.objects.filter(id=3)[0]

            s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2)
            s.save()
            s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1)
            s.save()

ORM刪除數據

>>> Book.objects.filter(id=1).delete()

ORM修改數據

#---------------- update方法直接設定對應屬性----------------
    models.Book.objects.filter(id=3).update(title="PHP")
    ##sql:
    ##UPDATE "app01_book" SET "title" = ‘PHP‘ WHERE "app01_book"."id" = 3; args=(‘PHP‘, 3)


#--------------- save方法會將所有屬性重新設定一遍,效率低-----------
    obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0]
    obj.title="Python"
    obj.save()
# SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price", 
# "app01_book"."color", "app01_book"."page_num", 
# "app01_book"."publisher_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 3 LIMIT 1; 
# 
# UPDATE "app01_book" SET "title" = ‘Python‘, "price" = 3333, "color" = ‘red‘, "page_num" = 556,
# "publisher_id" = 1 WHERE "app01_book"."id" = 3; 

TIP:如果需要對數據庫的操作執行日誌紀錄,配置如下

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

ORM查找數據:

①查詢API:
# 查詢相關API:

#  <1>filter(**kwargs):      它包含了與所給篩選條件相匹配的對象

#  <2>all():                 查詢所有結果

#  <3>get(**kwargs):         返回與所給篩選條件相匹配的對象,返回結果有且只有一個,如果符合篩選條件的對象超過一個或者沒有都會拋出錯誤。

#-----------下面的方法都是對查詢的結果再進行處理:比如 objects.filter.values()--------

#  <4>values(*field):        返回一個ValueQuerySet——一個特殊的QuerySet,運行後得到的並不是一系列 model的實例化對象,而是一個可叠代的字典序列
                                     
#  <5>exclude(**kwargs):     它包含了與所給篩選條件不匹配的對象

#  <6>order_by(*field):      對查詢結果排序

#  <7>reverse():             對查詢結果反向排序

#  <8>distinct():            從返回結果中剔除重復紀錄

#  <9>values_list(*field):   它與values()非常相似,它返回的是一個元組序列,values返回的是一個字典序列

#  <10>count():              返回數據庫中匹配查詢(QuerySet)的對象數量。

#  <11>first():               返回第一條記錄

#  <12>last():                返回最後一條記錄

#  <13>exists():             如果QuerySet包含數據,就返回True,否則返回False

②Magic Method:

---------------了不起的雙下劃線(__)之單表條件查詢----------------

#    models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 獲取id大於1 且 小於10的值
#
#    models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])   # 獲取id等於11、22、33的數據
#    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大小寫不敏感
#
#    models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])   # 範圍bettwen and
#
#    startswith,istartswith, endswith, iendswith,

③QuerySet惰性機制:

所謂惰性機制:Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一個QuerySet(查詢結果集對象),它並不會馬上執行sql,而是當調用QuerySet的時候才執行。

QuerySet特點:

<1> 可叠代的

<2> 可切片

#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...]

    #QuerySet:   可叠代

    # for obj in objs:#每一obj就是一個行對象
    #     print("obj:",obj)
    # QuerySet:  可切片

    # print(objs[1])
    # print(objs[1:4])
    # print(objs[::-1])

④QuerySet的高效使用:

<1>Django的queryset是惰性的

     Django的queryset對應於數據庫的若幹記錄(row),通過可選的查詢來過濾。例如,下面的代碼會得
     到數據庫中名字為‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
     上面的代碼並沒有運行任何的數據庫查詢。你可以使用person_set,給它加上一些過濾條件,或者將它傳給某個函數,
     這些操作都不會發送給數據庫。這是對的,因為數據庫查詢是顯著影響web應用性能的因素之一。

<2>要真正從數據庫獲得數據,你可以遍歷queryset或者使用if queryset,總之你用到數據時就會執行sql.
   為了驗證這些,需要在settings裏加入 LOGGING(驗證方式)
        obj=models.Book.objects.filter(id=3)
        # for i in obj:
        #     print(i)

        # if obj:
        #     print("ok")

<3>queryset是具有cache的
     當你遍歷queryset時,所有匹配的記錄會從數據庫獲取,然後轉換成Django的model。這被稱為執行
    (evaluation).這些model會保存在queryset內置的cache中,這樣如果你再次遍歷這個queryset,
     你不需要重復運行通用的查詢。
        obj=models.Book.objects.filter(id=3)

        # for i in obj:
        #     print(i)
                          ## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")
                          ## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)
        # for i in obj:
        #     print(i)   #LOGGING只會打印一次

<4>
     簡單的使用if語句進行判斷也會完全執行整個queryset並且把數據放入cache,雖然你並不需要這些
     數據!為了避免這個,可以用exists()方法來檢查是否有數據:

            obj = Book.objects.filter(id=4)
            #  exists()的檢查可以避免數據放入queryset的cache。
            if obj.exists():
                print("hello world!")

<5>當queryset非常巨大時,cache會成為問題

     處理成千上萬的記錄時,將它們一次裝入內存是很浪費的。更糟糕的是,巨大的queryset可能會鎖住系統
     進程,讓你的程序瀕臨崩潰。要避免在遍歷數據的同時產生queryset cache,可以使用iterator()方法
     來獲取數據,處理完數據就將其丟棄。
        objs = Book.objects.all().iterator()
        # iterator()可以一次只從數據庫獲取少量數據,這樣可以節省內存
        for obj in objs:
            print(obj.name)
        #BUT,再次遍歷沒有打印,因為叠代器已經在上一次遍歷(next)到最後一次了,沒得遍歷了
        for obj in objs:
            print(obj.name)

     #當然,使用iterator()方法來防止生成cache,意味著遍歷同一個queryset時會重復執行查詢。所以使
     #用iterator()的時候要當心,確保你的代碼在操作一個大的queryset時沒有重復執行查詢

總結:
    queryset的cache是用於減少程序對數據庫的查詢,在通常的使用下會保證只有在需要的時候才會查詢數據庫。
使用exists()和iterator()方法可以優化程序對內存的使用。不過,由於它們並不會生成queryset cache,可能
會造成額外的數據庫查詢。


對象,單表,多表查詢:

#--------------------對象形式的查找--------------------------
    # 正向查找
    ret1=models.Book.objects.first()
    print(ret1.title)
    print(ret1.price)
    print(ret1.publisher)
    print(ret1.publisher.name)  #因為一對多的關系所以ret1.publisher是一個對象,而不是一個queryset集合

    # 反向查找
    ret2=models.Publish.objects.last()
    print(ret2.name)
    print(ret2.city)
    #如何拿到與它綁定的Book對象呢?
    print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一個queryset集合

#---------------了不起的雙下劃線(__)之單表條件查詢----------------

#    models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 獲取id大於1 且 小於10的值
#
#    models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])   # 獲取id等於11、22、33的數據
#    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大小寫不敏感
#
#    models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])   # 範圍bettwen and
#
#    startswith,istartswith, endswith, iendswith,

#----------------了不起的雙下劃線(__)之多表條件關聯查詢---------------

# 正向查找(條件)

#     ret3=models.Book.objects.filter(title=‘Python‘).values(‘id‘)
#     print(ret3)#[{‘id‘: 1}]

      #正向查找(條件)之一對多

      ret4=models.Book.objects.filter(title=‘Python‘).values(‘publisher__city‘)
      print(ret4)  #[{‘publisher__city‘: ‘北京‘}]

      #正向查找(條件)之多對多
      ret5=models.Book.objects.filter(title=‘Python‘).values(‘author__name‘)
      print(ret5)
      ret6=models.Book.objects.filter(author__name="alex").values(‘title‘)
      print(ret6)

      #註意
      #正向查找的publisher__city或者author__name中的publisher,author是book表中綁定的字段
      #一對多和多對多在這裏用法沒區別

# 反向查找(條件)

    #反向查找之一對多:
    ret8=models.Publisher.objects.filter(book__title=‘Python‘).values(‘name‘)
    print(ret8)#[{‘name‘: ‘人大出版社‘}]  註意,book__title中的book就是Publisher的關聯表名

    ret9=models.Publisher.objects.filter(book__title=‘Python‘).values(‘book__authors‘)
    print(ret9)#[{‘book__authors‘: 1}, {‘book__authors‘: 2}]

    #反向查找之多對多:
    ret10=models.Author.objects.filter(book__title=‘Python‘).values(‘name‘)
    print(ret10)#[{‘name‘: ‘alex‘}, {‘name‘: ‘alvin‘}]

    #註意
    #正向查找的book__title中的book是表名Book
    #一對多和多對多在這裏用法沒區別
 
聚合查詢以及分組查詢:

聚合查詢:

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

從整個查詢集生成統計值。比如,你想要計算所有在售書的平均價錢。Django的查詢語法提供了一種方式描述所有
圖書的集合。

>>> Book.objects.all().aggregate(Avg(‘price‘))
{‘price__avg‘: 34.35}

aggregate()子句的參數描述了我們想要計算的聚合值,在這個例子中,是Book模型中price字段的平均值

aggregate()是QuerySet 的一個終止子句,意思是說,它返回一個包含一些鍵值對的字典。鍵的名稱是聚合值的
標識符,值是計算出來的聚合值。鍵的名稱是按照字段和聚合函數的名稱自動生成出來的。如果你想要為聚合值指定
一個名稱,可以向聚合子句提供它:
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg(‘price‘))
{‘average_price‘: 34.35}


如果你也想知道所有圖書價格的最大值和最小值,可以這樣查詢:
>>> Book.objects.aggregate(Avg(‘price‘), Max(‘price‘), Min(‘price‘))
{‘price__avg‘: 34.35, ‘price__max‘: Decimal(‘81.20‘), ‘price__min‘: Decimal(‘12.99‘)}

分組查詢:

Book.objects.values(authors__name=‘oldboy坑人‘).annotate(Sum(‘price‘))

F查詢和Q查詢:

# F 使用查詢條件的值,專門取對象中某列值的操作

    # from django.db.models import F
    # models.Tb1.objects.update(num=F(‘num‘)+1)


# Q 構建搜索條件
    from django.db.models import Q

    #1 Q對象(django.db.models.Q)可以對關鍵字參數進行封裝,從而更好地應用多個查詢
    q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith=‘P‘)).all()
    print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>]

    # 2、可以組合使用&,|操作符,當一個操作符是用於兩個Q的對象,它產生一個新的Q對象。
    Q(title__startswith=‘P‘) | Q(title__startswith=‘J‘)

    # 3、Q對象可以用~操作符放在前面表示否定,也可允許否定與不否定形式的組合
    Q(title__startswith=‘P‘) | ~Q(pub_date__year=2005)

    # 4、應用範圍:

    # Each lookup function that takes keyword-arguments (e.g. filter(),
    #  exclude(), get()) can also be passed one or more Q objects as
    # positional (not-named) arguments. If you provide multiple Q object
    # arguments to a lookup function, the arguments will be “AND”ed
    # together. For example:

    Book.objects.get(
        Q(title__startswith=‘P‘),
        Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
    )

    #sql:
    # SELECT * from polls WHERE question LIKE ‘P%‘
    #     AND (pub_date = ‘2005-05-02‘ OR pub_date = ‘2005-05-06‘)

    # import datetime
    # e=datetime.date(2005,5,6)  #2005-05-06

    # 5、Q對象可以與關鍵字參數查詢一起使用,不過一定要把Q對象放在關鍵字參數查詢的前面。
    # 正確:
    Book.objects.get(
        Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
        title__startswith=‘P‘)
    # 錯誤:
    Book.objects.get(
        question__startswith=‘P‘,
        Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))

TIP:

SELECT_RELATED是連表查詢,提前將外關聯的表和原表關聯起來,再去查詢數據,可以減少數據庫查詢次數

PREFETCH_RELATED是提前將外表信息拿到,在原表查詢的過程中實時查找外表信息,再綜合進行輸出

Django(ORM使用)