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Django ORM操作
阅读量:5329 次
发布时间:2019-06-14

本文共 15771 字,大约阅读时间需要 52 分钟。

一般操作

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()

单表查询之神奇的双下划线

 
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)

ForeignKey操作

正向查找

对象查找(跨表)

语法:

对象.关联字段.字段 

示例:

book_obj = models.Book.objects.first()  # 第一本书对象print(book_obj.publisher)  # 得到这本书关联的出版社对象print(book_obj.publisher.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

示例:

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

反向操作

对象查找

语法:

obj.表名_set

示例:

publisher_obj = models.Publisher.objects.first()  # 找到第一个出版社对象books = publisher_obj.book_set.all()  # 找到第一个出版社出版的所有书titles = books.values_list("title")  # 找到第一个出版社出版的所有书的书名

字段查找

语法:

表名__字段

示例:

titles = models.Publisher.objects.values_list("book__title")

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以下的方法。

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。

>>> import datetime>>> models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today())

add()

把指定的model对象添加到关联对象集中。

添加对象

>>> author_objs = models.Author.objects.filter(id__lt=3)>>> models.Book.objects.first().authors.add(*author_objs)

添加id

>>> models.Book.objects.first().authors.add(*[1, 2])

set()

更新model对象的关联对象。

>>> book_obj = models.Book.objects.first()>>> book_obj.authors.set([2, 3])

remove()

从关联对象集中移除执行的model对象

>>> book_obj = models.Book.objects.first()>>> book_obj.authors.remove(3)

clear()

从关联对象集中移除一切对象。

>>> book_obj = models.Book.objects.first()>>> book_obj.authors.clear()

注意:

对于ForeignKey对象,clear()和remove()方法仅在null=True时存在。

举个例子:

ForeignKey字段没设置null=True时,

class Book(models.Model):    title = models.CharField(max_length=32)    publisher = models.ForeignKey(to=Publisher)

没有clear()和remove()方法:

>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in 
AttributeError: 'RelatedManager' object has no attribute 'clear'

当ForeignKey字段设置null=True时,

class Book(models.Model):    name = models.CharField(max_length=32)    publisher = models.ForeignKey(to=Class, null=True)

此时就有clear()和remove()方法:

>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()

注意:

  1. 对于所有类型的关联字段,add()、create()、remove()和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。

聚合查询和分组查询

聚合

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。

用到的内置函数:

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

示例:

>>> from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count >>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price")){'price__avg': 13.233333}

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。

>>> models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')){'average_price': 13.233333}

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:

>>> 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

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 AvgEmployee.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 Avgmodels.Dept.objects.annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")

更多示例:

示例1:统计每一本书的作者个数

 
>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))>>> for obj in book_list:...     print(obj.author_num)...211

示例2:统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

 
>>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))>>> for obj in publisher_list:...     print(obj.min_price)...     9.9019.90

方法二:

>>> models.Book.objects.values("publisher__name").annotate(min_price=Min("price"))

示例3:统计不止一个作者的图书

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)
]>

示例4:根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num")
,
,
]>

示例5: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")

F查询和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。

示例1:

查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import Fmodels.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(commnet_num__lt=F('keep_num')*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

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

引申:

如果要修改char字段咋办?

如:把所有书名后面加上(第一版)

>>> from django.db.models.functions import Concat>>> from django.db.models import Value>>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("第一版"), Value(")")))
 

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

示例1:

查询作者名是小仙女或小魔女的

models.Book.objects.filter(Q(authors__name="小仙女")|Q(authors__name="小魔女"))

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。

示例:查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。

>>> models.Book.objects.filter(Q(author__name="小仙女") & ~Q(publish_date__year=2018)).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:查询出版年份是2017或2018,书名中带物语的所有书。

>>> models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2018) | Q(publish_date__year=2017), title__icontains="物语")
,
,
]>

事务

 
import osif __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="火星出版社")            models.Book.objects.create(title="橘子物语", 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))

其他鲜为人知的操作(有个印象即可)

 

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()
ORM 执行原生SQL的方法

 

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,Qdef exclude(self, *args, **kwargs)    # 条件查询    # 条件可以是:参数,字典,Qdef 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) > 1def 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
QuerySet方法大全

 

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

 
import osif __name__ == '__main__':    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")    import django    django.setup()    from app01 import models    books = models.Book.objects.all()    print(books)

转载于:https://www.cnblogs.com/liuye1990/p/9649026.html

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