django中的ORM系统
Posted 一锅煮不下
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了django中的ORM系统相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
数据库的配置
1 django默认支持sqlite，mysql, oracle,postgresql数据库。
<1> sqlite
django默认使用sqlite的数据库，默认自带sqlite的数据库驱动 , 引擎名称：django.db.backends.sqlite3
<2> mysql
引擎名称：django.db.backends.mysql
2 mysql驱动程序
- MySQLdb(mysql python)
- mysqlclient
- MySQL
- PyMySQL(纯python的mysql驱动程序)
3 在django的项目中会默认使用sqlite数据库，在settings里有如下设置：
1 django默认支持sqlite，mysql, oracle,postgresql数据库。
<1> sqlite
django默认使用sqlite的数据库，默认自带sqlite的数据库驱动 , 引擎名称：django.db.backends.sqlite3
<2> mysql
引擎名称：django.db.backends.mysql
2 mysql驱动程序
- MySQLdb(mysql python)
- mysqlclient
- MySQL
- PyMySQL(纯python的mysql驱动程序)
3 在django的项目中会默认使用sqlite数据库，在settings里有如下设置：
1 django默认支持sqlite，mysql, oracle,postgresql数据库。
<1> sqlite
django默认使用sqlite的数据库，默认自带sqlite的数据库驱动 , 引擎名称：django.db.backends.sqlite3
<2> mysql
引擎名称：django.db.backends.mysql
2 mysql驱动程序
- MySQLdb(mysql python)
- mysqlclient
- MySQL
- PyMySQL(纯python的mysql驱动程序)
3 在django的项目中会默认使用sqlite数据库，在settings里有如下设置：
如果我们需要配置一个其他类型的数据库
DATABASES = { \'default\': { \'ENGINE\': \'django.db.backends.mysql\', \'NAME\': \'books\', #你的数据库名称 \'USER\': \'root\', #你的数据库用户名 \'PASSWORD\': \'\', #你的数据库密码 \'HOST\': \'\', #你的数据库主机，留空默认为localhost \'PORT\': \'3306\', #你的数据库端口 } }
注意：
NAME即数据库的名字，在mysql连接前该数据库必须已经创建，而上面的sqlite数据库下的db.sqlite3则是项目自动创建
USER和PASSWORD分别是数据库的用户名和密码。
设置完后，再启动我们的Django项目前，我们需要激活我们的mysql。
然后，启动项目，会报错：no module named MySQLdb
这是因为django默认你导入的驱动是MySQLdb，可是MySQLdb对于py3有很大问题，所以我们需要的驱动是PyMySQL
所以，我们只需要找到项目名文件下的__init__,在里面写入：
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
问题解决！
ORM表模型
表(模型)的创建：
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。
作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含性别，email地址和出生日期，作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one－to－one）（类似于每个人和他的身份证之间的关系），在大多数情况下我们没有必要将他们拆分成两张表，这里只是引出一对一的概念。
出版商模型：出版商有名称，地址，所在城市，省，国家和网站。
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），也被称作外键。
from django.db import models<br> class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名称") 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> 每个数据模型都是django.db.models.Model的子类，它的父类Model包含了所有必要的和数据库交互的方法。并提供了一个简介漂亮的定义数据库字段的语法。
<2> 每个模型相当于单个数据库表（多对多关系例外，会多生成一张关系表），每个属性也是这个表中的字段。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）。大家可以留意下其它的类型都和数据库里的什么字段对应。
<3> 模型之间的三种关系：一对一，一对多，多对多。
一对一：实质就是在主外键（author_id就是foreign key）的关系基础上，给外键加了一个UNIQUE＝True的属性；
一对多：就是主外键关系；（foreign key）
多对多：(ManyToManyField) 自动创建第三张表(当然我们也可以自己创建第三张表：两个foreign key)
ORM之增
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()
注意：
那么如何创建存在一对多或多对多关系的一本书的信息呢？(如何处理外键关系的字段如一对多的publisher和多对多的authors)
#一对多(ForeignKey): #方式一: 由于绑定一对多的字段,比如publish,存到数据库中的字段名叫publish_id,所以我们可以直接给这个 # 字段设定对应值: Book.objects.create(title=\'php\', publisher_id=2, #这里的2是指为该book对象绑定了Publisher表中id=2的行对象 publication_date=\'2017-7-7\', price=99) #方式二: # <1> 先获取要绑定的Publisher对象: 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>将 publisher_id=2 改为 publisher=pub_obj #多对多(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) #等同于: 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) #注意: 如果第三张表是通过models.ManyToManyField()自动创建的,那么绑定关系只有上面一种方式 # 如果第三张表是自己创建的: class Book2Author(models.Model): author=models.ForeignKey("Author") Book= models.ForeignKey("Book") # 那么就还有一种方式: 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之删（delete）
>>> Book.objects.filter(id=1).delete() (3, {\'app01.Book_authors\': 2, \'app01.Book\': 1})
我们表面上删除了一条信息，实际却删除了三条，因为我们删除的这本书在Book_authors表中有两条相关信息，这种删除方式就是django默认的级联删除。
当然这里还有一部分重要的是在多对多或者一对多的时候
我们会用到
ORM之改（update和save）
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。
#---------------- update方法直接设定对应属性---------------- 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方法会将所有属性重新设定一遍,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;
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：
比较好的东西：
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之查（filter,value)
查询API：
#查询相关的api # filter(内容，或者键值对) 它包含了与所给删选条件相匹配的对象 classer.object.filter(id=1) #all() 可以查看这个表内的多有行，每一行为一个对象 #get（key=value）查看匹配的那一行 #exclude （key=value） 查看没有匹配到的 =================================== 不常用把 表明.object.filter(id=3).order_by() #order_by() 查到的结果进行一个排序都是查询后的结果哦 #reverse（） 对结果进行一个反向排序 都是查询后的结果哦 #distinct() 去重 # <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 # <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
查询api中的双下划线功能
1 #models.tab1.objects.filter(id__lt=10,id__gt=1) 获取id大于1并且小于10的值 2 3 # models.tab1.objects.filter(id__in=[11,22,33]) 获取id等于11，22，33的几列 4 5 # models.tab1.objects.exclude(id__in=[11,22,33]) 获取id不是11，22，33的剩下列 6 7 # models.tab1.objects.filter(name__contains="ven")显示含有ven的字段行 8 9 # models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感 10 # 11 # models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and 12 # 13 # startswith，istartswith, endswith, iendswith,
QuerySet与惰性机制
所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。
说人话就是python走到这一步不发送sql语句，而是等到下面要干啥了才会发送
QuerySet特点：
<1> 可迭代的
<2> 可切片
#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...] #QuerySet: 可迭代 # for obj in objs:#每一obj就是一个行对象 # print("obj:",obj) # QuerySet: 可切片 # print(objs[1]) # print(objs[1:4]) # print(objs[::-1])
QuerySet的高效使用：
1 <1>Django的queryset是惰性的 2 3 Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），通过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得 4 到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave") 5 上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数， 6 这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。 7 8 <2>要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql. 9 为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式) 10 obj=models.Book.objects.filter(id=3) 11 # for i in obj: 12 # print(i) 13 14 # if obj: 15 # print("ok") 16 17 <3>queryset是具有cache的 18 当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行 19 （evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset， 20 你不需要重复运行通用的查询。 21 obj=models.Book.objects.filter(id=3) 22 23 # for i in obj: 24 # print(i) 25 ## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO") 26 ## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3) 27 # for i in obj: 28 # print(i) #LOGGING只会打印一次 29 30 <4> 31 简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些 32 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据： 33 34 obj = Book.objects.filter(id=4) 35 # exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。 36 if obj.exists(): 37 print("hello world!") 38 39 <5>当queryset非常巨大时，cache会成为问题 40 41 处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 42 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 43 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。 44 objs = Book.objects.all().iterator() 45 # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存 46 for obj in objs: 47 print(obj.name) 48 #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 49 for obj in objs: 50 print(obj.name) 51 52 #当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 53 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询 54 55 总结: 56 queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 57 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 58 会造成额外的数据库查询。
对象查询，单表条件查询，多表条件关联查询
#--------------------对象形式的查找-------------------------- # 正向查找 ret1=models.Book.objects.first() print(ret1.title) print(ret1.price) print(ret1.publisher) print(ret1.publisher.name) #因为一对多的关系所以ret1.publisher是一个对象,而不是一个queryset集合 # 反向查找 ret2=models.Publish.objects.last() print(ret2.name) print(ret2.city) #如何拿到与它绑定的Book对象呢? print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一个queryset集合 #---------------了不起的双下划线(__)之单表条件查询---------------- # 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, #----------------了不起的双下划线(__)之多表条件关联查询--------------- # 正向查找(条件) # ret3=models.Book.objects.filter(title=\'Python\').values(\'id\') # print(ret3)#[{\'id\': 1}] #正向查找(条件)之一对多 ret4=models.Book.objects.filter(title=\'Python\').values(\'publisher__city\') print(ret4) #[{\'publisher__city\': \'北京\'}] #正向查找(条件)之多对多 ret5=models.Book.objects.filter(title=\'Python\').values(\'author__name\') print(ret5) ret6=models.Book.objects.filter(author__name="alex").values(\'title\') print(ret6) #注意 #正向查找的publisher__city或者author__name中的publisher,author是book表中绑定的字段 #一对多和多对多在这里用法没区别 # 反向查找(条件) #反向查找之一对多: ret8=models.Publisher.objects.filter(book__title=\'Python\').values(\'name\') print(ret8)#[{\'name\': \'人大出版社\'}] 注意,book__title中的book就是Publisher的关联表名 ret9=models.Publisher.objects.filter(book__title=\'Python\').values(\'book__authors\') print(ret9)#[{\'book__authors\': 1}, {\'book__authors\': 2}] #反向查找之多对多: ret10=models.Author.objects.filter(book__title=\'Python\').values(\'name\') print(ret10)#[{\'name\': \'alex\'}, {\'name\': \'alvin\'}] #注意 #正向查找的book__title中的book是表名Book #一对多和多对多在这里用法没区别
注意：条件查询即与对象查询对应，是指在filter，values等方法中的通过__来明确查询条件。
聚合查询和分组查询
<1> aggregate(*args,**kwargs):
通过对QuerySet进行计算，返回一个聚合值的字典。aggregate()中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值。即在查询集上生成聚合。
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max 从整个查询集生成统计值。比如，你想要计算所有在售书的平均价钱。Django的查询语法提供了一种方式描述所有 图书的集合。 >>> Book.objects.all().aggregate(Avg(\'price\')) {\'price__avg\': 34.35} aggregate()子句的参数描述了我们想要计算的聚合值，在这个例子中，是Book模型中price字段的平均值 aggregate()是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} 如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询： >>> Book.objects.aggregate(Avg(\'price\'), Max(\'price\'), Min(\'price\')) {\'price__avg\': 34.35, \'price__max\': Decimal(\'81.20\'), \'price__min\': Decimal(\'12.99\')}
<2> annotate(*args,**kwargs):
可以通过计算查询结果中每一个对象所关联的对象集合，从而得出总计值(也可以是平均值或总和)，即为查询集的每一项生成聚合。
查询alex出的书总价格
查询各个作者出的书的总价格,这里就涉及到分组了，分组条件是authors__name
查询各个出版社最便宜的书价是多少
F查询和Q查询
仅仅靠单一的关键字参数查询已经很难满足查询要求。此时Django为我们提供了F和Q查询：
# F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作 # from django.db.models import F # models.Tb1.objects.update(num=F(\'num\')+1) # Q 构建搜索条件 from django.db.models import Q #1 Q对象(django.db.models.Q)可以对关键字参数进行封装，从而更好地应用多个查询 q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith=\'P\')).all() print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>] # 2、可以组合使用&,|操作符，当一个操作符是用于两个Q的对象,它产生一个新的Q对象。 Q(title__startswith=\'P\') | Q(title__startswith=\'J\') # 3、Q对象可以用~操作符放在前面表示否定，也可允许否定与不否定形式的组合 Q(title__startswith=\'P\') | ~Q(pub_date__year=2005) # 4、应用范围： # 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=\'Pdjango中的ORM系统