Django框架-Django模型（models）系统之 ORM操作

Django ORM操作

一、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()

二、单表查询之神奇的双下划线

解决范围（>,<,>=,<=）的查询！

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")  # 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)
models.Class.objects.filter(brith_year=2018,name_contains='ve')

三、ForeignKey操作

建类：-------------------models.py

from django.db import models


class Publisher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, unique=True)


class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, unique=True)
    pubs = models.ForeignKey('Publisher')


class Person(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    birth = models.DateField()
    books = models.ManyToManyField('Book')

　　正向查找：多对一（设置了foreignKey一方开始查找另一表）

对象查找（跨表）

语法：

对象.关联字段.字段

示例：

book_obj = models.Book.objects.filter(id=1).first()   # 获取第一本书对象
上面等同于models.Book.objects.first()   

print(book_obj.pubs)    # 得到这本书关联的出版社对象

print(book_obj.pubs.name)    # 得到出版社对象的名称

字段查找（跨表）

语法：

关联字段__字段注：双下划线

示例：

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

　　反向查找：一对多

对象查找

语法：

obj.表名_set 注：表名小写_set 即关联到对应表

示例：

ret_obj = models.Publisher.objects.filter(id=4).first()
ret = ret_obj.book_set.all()   # 出版社关联的所有书籍对象

print(ret_obj.book_set, type(ret_obj.book_set))   # 管理对象
login.Book.None <class 'django.db.models.fields.related_descriptors.create_reverse_many_to_one_manager.<locals>.RelatedManager'>

 print(ret)
<QuerySet [<Book: cloud-南湖台州>]>

字段查找

语法：

表名__字段

示例：

ret = models.Publisher.objects.filter(book__id=5)

注：表名都需要小写

扩展：

如反向查询，不想book_set等写法，可以在models的类中属性约束加入‘related_name’ 即

pubs = models.ForeignKey('Publisher', related_name='books')

之后反向查询就不用表名关联了，需要也只能用配置的别名来操作。

四、多表查询之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一下的方法。

常用方法

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

# 为序号为第一个人添加写得书的对象，添加一本书‘活着’
models.Person.objects.first().book_set.create(name='活着'）

add()

把指定的model对象添加到关联对象集中

添加对象

# 查询id号小于3的人的对象
per_obj = models.Person.objects.filter(id__lt=3)
# 书添加人，反向，那么就需要 人表_set
ret = models.Book.objects.last().person_set.add(per_obj)
# 正向人加书
ret = models.Person.objects.filter(id=3).first().books.add()

添加id，可以是一个，也可以是多个，多个需要通过*打散

models.Book.objects.first().person_set.add(*[1,2,3])

set（）

更新model对象的关联对象

book_obj = models.Book.objects.first()
book_obj.person_set.set([2,3,4])

remove()

从关联对象集中移除执行的model对象

# 删除写书的作者中的一位
book_obj = models.Book.objects.get(id=3)

book_obj.person_set.remove(3)

clear（）

从关联对象集中移除一切对象，清空。

# 将写书的作者都删掉
book_obj= models.Book.objects.first()

book_obj.person_set().clear()

注：

1、对于外键对象，clear（）和remove（）方法仅在null=True时存在。

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

3、对于改变单表未关联其它表的字段，需要使用save（）一下。

　　per_obj.name = new_name

　　per_obj.save()

五、聚合查询和分组查询

聚合查询:即mysql中的聚合函数sum(),count(),avg()...

aggregate()是querySet的一个终止子句，意思即，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，值是计算出来得聚合值。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

eg:

所有的聚合都是先查询出满足条件的一张虚拟表，然后调用聚合函数
返回的是一个字典
models.Book.objects.all().aggregate(Avg('id'))
{'id__avg': Decimal('10009.5000')}

如果你想为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它，即sql里的设置别名。

models.Book.objects.all().aggregate(自定义的别名=Sum('id'))

可以同时应用多个聚合查询，即向aggregate()子句中添加另一个参数。

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：即mydql中的group_by，使用annotate（）方法

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：

Django框架-Django模型（models）系统之 ORM操作

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 Avg
Employee.objects.values("dept").annotate(avg=Avg("salary")）.values("dept", "avg")

连表查询的分组：

Django框架-Django模型（models）系统之 ORM操作 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 Avg
models.Dept.objects.all().annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")

eg1、统计每一本书的作者个数

book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count('author'))   -->queryset

for  obj  in  book_list:

　　print(obj.author_num end=';')   2;1;1……

# 先通过count里的author字段进行分组，然后再调用count方法计数

eg2、统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

answer1：
pub_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min('book__price'))
for obj in pub_list:
　　print(obj.min_price)
book__price  ：book表中的price字段

answer2：反向
models.Book.objects.values('publisher__name').annotate(min_price=Min('price'))

eg3、统计不止一个作者的图书

models.Book.objects.annotate(author_num=Count('author')).filter(author_num__gt=1)

eg4、根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerSet进行排序

models.Book.objects.annotate(author_num=Count('author')).order_by('author_num')

eg5、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')

.小结：分组查询，不管是关联字段反向查询，还是正向查询，前面部分都是先分组，后面是对分组后的数据进行二次整理。

六、F查询和Q查询

上面的过滤查询都只是将字段值与某各常量做比较，不能进行如表中两个字段的值的比较，这时就需用到F查询。

from django.db.models import F,Q

F查询

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

eg1、查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import F

models.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(comment_num__lt=F('keep_num')*2)

修改操作也可以使用F函数，比如将每一本数书的价格提高30元

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

详解增加表数据：

Django框架-Django模型（models）系统之 ORM操作

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>models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，update效率更高。

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

Q查询：
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。对象。

1、查询id大于1并且评论数大于100的书

 print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1,commentNum__gt=100))
 print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1).filter(commentNum__gt=100))
 print(models.Book.objects.filter(Q(nid__gt=1)&Q(commentNum__gt=100)))

2、查询评论数大于100或者阅读数小于200的书

print(models.Book.objects.filter(Q(commentNum__gt=100)|Q(readNum__lt=200)))

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。Q 对象。

3、查询年份等于2017年或者价格大于200的书

 print(models.Book.objects.filter(Q(publishDdata__year=2017)|Q(price__gt=200)))

4、查询年份不是2017年或者价格大于200的书

print(models.Book.objects.filter(~Q(publishDdata__year=2017)&Q(price__gt=200)))

注意：

例如：

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

七、事务

import os

if __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="xx出版社")
            models.Book.objects.create(title="人生苦短", 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))

注：事务就是解决事件的安全性，保证多个sql操作全部完成才写入数据库，如银行转账，必须a账户减少了前，b账户整加了对应的数，才写入数据库，如中间出错，将回滚，不会写入库中，保证事件有始有终。

八、扩展提升内容：

Django ORM执行原生sql

 1 # extra
 2 # 在QuerySet的基础上继续执行子语句
 3 # extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
 4 
 5 # select和select_params是一组，where和params是一组，tables用来设置from哪个表
 6 # Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,))
 7 # Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
 8 # Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])
 9 # Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid'])
10 
11 举个例子：
12 models.UserInfo.objects.extra(
13                     select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
14                     select_params=[1,],
15                     where = ['age>%s'],
16                     params=[18,],
17                     order_by=['-age'],
18                     tables=['app01_usertype']
19                 )
20                 """
21                 select 
22                     app01_userinfo.id,
23                     (select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
24                 from app01_userinfo,app01_usertype
25                 where 
26                     app01_userinfo.age > 18
27                 order by 
28                     app01_userinfo.age desc
29                 """
30 
31 
32 # 执行原生SQL
33 # 更高灵活度的方式执行原生SQL语句
34 # from django.db import connection, connections
35 # cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
36 # cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
37 # row = cursor.fetchone()

ORM 执行原生SQL的方法