创建完Model之后, Django 自动为你提供一套数据库抽象层的API,利用它可以完成创建,提取,更新,删除对象的操作。
以下面的Model为例:
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class
Blog(models.Model):
name
=
models.CharField(max_length
=
100
)
tagline
=
models.TextField()
# On Python 3: def __str__(self):
def
__unicode__(
self
):
return
self
.name
class
Author(models.Model):
name
=
models.CharField(max_length
=
50
)
email
=
models.EmailField()
# On Python 3: def __str__(self):
def
__unicode__(
self
):
return
self
.name
class
Entry(models.Model):
blog
=
models.ForeignKey(Blog)
headline
=
models.CharField(max_length
=
255
)
body_text
=
models.TextField()
pub_date
=
models.DateField()
mod_date
=
models.DateField()
authors
=
models.ManyToManyField(Author)
n_comments
=
models.IntegerField()
n_pingbacks
=
models.IntegerField()
rating
=
models.IntegerField()
# On Python 3: def __str__(self):
def
__unicode__(
self
):
return
self
.headline
|
创建Creating objects
1
2
|
>>> b
=
Blog(name
=
'Beatles Blog'
, tagline
=
'All the latest Beatles news.'
)
>>> b.save()
|
Django 用一种很直观的表达方式将Python对象和数据表对应起来:一个model类对应一张数据表,一个model实例对应表中的某一行记录。
以创建对象为例:只要将关键字参数传递给model类,然后调用save()保存到数据库即可
这段代码就会在幕后执行一条INSERT SQL语句。除非你显式地调用save()方法,否则Django不会保存到数据库中。
你可以使用create()方法一次完成新建并保存对象的操作。
修改Saving changes to objects
1
2
|
>> b5.name
=
'New name'
>> b5.save()
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Saving ForeignKey and ManyToManyField fields
更新ForeignKey字段和保存普通字段没什么差别;只是在给字段分配对象时要注意对象类型一定要正确:
1
2
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4
|
>>> entry
=
Entry.objects.get(pk
=
1
)
>>> cheese_blog
=
Blog.objects.get(name
=
"Cheddar Talk"
)
>>> entry.blog
=
cheese_blog
>>> entry.save()
|
更新ManyToManyField就有些不同;要在字段上使用add()方法来添加关系:
1
2
|
>>> joe
=
Author.objects.create(name
=
"Joe"
)
>>> entry.authors.add(joe)
|
一次添加多个:
1
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>>> john
=
Author.objects.create(name
=
"John"
)
>>> paul
=
Author.objects.create(name
=
"Paul"
)
>>> george
=
Author.objects.create(name
=
"George"
)
>>> ringo
=
Author.objects.create(name
=
"Ringo"
)
>>> entry.authors.add(john, paul, george, ringo)
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检索对象 (Retrieving objects)
要检索数据库中的对象,就要为你的model 类构造一个查询集QuerySet。一个QuerySet就代表数据库中的一组数据。它可以有一个或很多个,也可以通过filter根据给定的参数对数据集做进一步筛选。在SQL术语中,QuerySet相当于SELECT语句,filter相当于WHERE或LIMIT这样的限定从句。
检索所有的对象
1
|
all_entries
=
Entry.objects.
all
()
|
使用过滤器filter检索特定的对象
filter(**kwargs)
返回满足筛选条件的新QuerySet
exclude(**kwargs)
返回不满足筛选条件的新QuerySet
1
|
Entry.objects.
filter
(pub_date__year
=
2006
)
|
链式过滤:
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>>> Entry.objects.
filter
(
... headline__startswith
=
'What'
... ).exclude(
... pub_date__gte
=
datetime.date.today()
... ).
filter
(
... pub_date__gte
=
datetime(
2005
,
1
,
30
)
... )
|
查询一个单独的对象
1
|
>>> one_entry
=
Entry.objects.get(pk
=
1
)
|
注意当使用get查询时若对象不存在会产生DoesNotExist异常。
QuerySet是惰性的
QuerySets是惰性的。创建 QuerySet 的动作不涉及任何数据库操作。你可以一直添加过滤器,在这个过程中,Django不会执行任何数据库查询,除非QuerySet被执行。
切片
可以用python的数组切片语法来限制你的QuerySet以得到一部分结果。它等价于SQL中的LIMIT和OFFSET。
例如,下面的这个例子返回前五个对象:
1
|
>>> Entry.objects.
all
()[:
5
]
|
Django 不支持对查询集做负数索引。
跨关系查询
Django 提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询,就使用双下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的 model 为止。
1
|
Blog.objects.
filter
(entry__authors__name
=
'Lennon'
)
|
要注意的是如果跨关系对象有多个符合条件,被查询对象会返回多次:
1
|
Blog.objects.
filter
(entry__headline
=
'note'
)
|
上面如果有个Blog链接多个headline为note的Entry对象,此Blog会返回多次。
跨一对多/多对多关系
对于包含在同一个filter()中的筛选条件,查询集要同时满足所有筛选条件。而对于连续的filter(),查询集的范围是依次限定的。但对于跨一对多/多对多关系查询来说,在第二种情况下,筛选条件针对的是主model所有的关联对象,而不是被前面的filter()过滤后的关联对象。
这听起来会让人迷糊,举个例子会讲得更清楚。要检索这样的 blog:它要关系一个大标题中含有 "Lennon" 并且在2008年出版的entry(这个entry同时满足这两个条件),可以这样写:
1
2
|
Blog.objects.
filter
(entry__headline__contains
=
'Lennon'
,
entry__pub_date__year
=
2008
)
|
要检索另外一种 blog:它关联一个大标题含有"Lennon"的 entry ,又关联一个在2008年出版的 entry (一个entry的大标题含有Lennon,同一个或另一个entry是在2008年出版的)。可以这样写:
1
2
|
Blog.objects.
filter
(entry__headline__contains
=
'Lennon'
).
filter
(
entry__pub_date__year
=
2008
)
|
上述原则同样适用于exclude():一个单独exclude()中的所有筛选条件都是作用于同一个实例 (如果这些条件都是针对同一个一对多/多对多的关系)。连续的filter()或exclude()却根据同样的筛选条件,作用于不同的关联对象。
Filters can reference fields on the model
class F
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。
例如:要查询回复数(comments)大于广播数(pingbacks)的博文(blog entries),可以构造一个 F() 对象在查询中引用评论数量:
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2
|
>>>
from
django.db.models
import
F
>>> Entry.objects.
filter
(n_comments__gt
=
F(
'n_pingbacks'
))
|
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。例如,要找到广播数等于评论数两倍的博文,可以这样修改查询语句:
1
|
>>> Entry.objects.
filter
(n_comments__gt
=
F(
'n_pingbacks'
)
*
2
)
|
要查找阅读数量小于评论数与广播数之和的博文,查询如下:
1
|
>>> Entry.objects.
filter
(rating__lt
=
F(
'n_comments'
)
+
F(
'n_pingbacks'
))
|
你也可以在 F() 对象中使用双下划线做跨关系查询。F() 对象使用双下划线引入必要的关联对象。例如,要查询博客(blog)名称与作者(author)名称相同的博文(entry),查询就可以这样写:
1
|
>>> Entry.objects.
filter
(authors__name
=
F(
'blog__name'
))
|
对于Date和datetime域,可以加减timedelta对象。
返回出版3天以后修改的博文:
1
2
|
>>>
from
datetime
import
timedelta
>>> Entry.objects.
filter
(mod_date__gt
=
F(
'pub_date'
)
+
timedelta(days
=
3
))
|
F对象现在也支持位运算(bitand(),bitor()):
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|
>>> F(
'somefield'
).bitand(
16
)
|
主键查询的简捷方式 (The pk lookup shortcut)
为使用方便考虑,Django 用pk代表主键"primary key"。
以Blog为例, 主键是id字段,所以下面三个语句都是等价的:
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|
>>> Blog.objects.get(id__exact
=
14
)
# Explicit form
>>> Blog.objects.get(
id
=
14
)
# __exact is implied
>>> Blog.objects.get(pk
=
14
)
# pk implies id__exact
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在LIKE语句中转义百分号%和下划线_ (Escaping percent signs and underscores in LIKE statements)
字段筛选条件相当于LIKE SQL语句 (iexact, contains, icontains, startswith, istartswith, endswith 和 iendswith) ,它会自动转义两个特殊符号,百分号(%)和下划线(_)。(在LIKE语句中,百分号%表示多字符匹配,而下划线_表示单字符匹配。)
这就意味着我们可以直接使用这两个字符,而不用考虑他们的SQL语义。例如,要查询大标题中含有一个百分号%的entry:
1
|
>>> Entry.objects.
filter
(headline__contains
=
'%'
)
|
Django会处理转义,下划线_和百分号%的处理方式相同,Django都会自动转义。
缓存和查询
每个QuerySet都包含一个缓存,以减少对数据库的访问。要编写高效代码,就要理解缓存是如何工作的。
一个QuerySet时刚刚创建的时候,缓存是空的。 QuerySet 第一次运行时,会执行数据库查询,接下Django就在QuerySet的缓存中保存查询的结果,并根据请求返回这些结果(比如,后面再次调用这个 QuerySet 的时候)。再次运行 QuerySet 时就会重用这些缓存结果。
要牢住上面所说的缓存行为,否则在使用 QuerySet 时可能会给你造成不小的麻烦。例如,创建下面两个 QuerySet ,并对它们求值,然后释放:
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2
|
>>>
print
([e.headline
for
e
in
Entry.objects.
all
()])
>>>
print
([e.pub_date
for
e
in
Entry.objects.
all
()])
|
这就意味着相同的数据库查询将执行两次,事实上读取了两次数据库。而且,这两次读出来的列表可能并不完全相同,因为存在这种可能:在两次读取之间,某个 Entry 被添加到数据库中,或是被删除了。
要避免这个问题,只要简单地保存QuerySet然后重用即可:
1
2
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|
>>> queryset
=
Entry.objects.
all
()
>>>
print
([p.headline
for
p
in
queryset])
# 对查询集求值.
>>>
print
([p.pub_date
for
p
in
queryset])
# 使用缓存.
|
When querysets are not cached
查询集并不总是缓存结果,当查询集执行部分查询时,会先检查缓存,如果它没有被填充,部分查询返回的结果不会被缓存。这意味着,使用切片查询不会填充缓存。
例如,重复的切片查询每次都会访问数据库:
1
2
3
|
>>> queryset
=
Entry.objects.
all
()
>>>
print
queryset[
5
]
# 访问数据库
>>>
print
queryset[
5
]
# 再次访问数据库
|
但是,如果整个查询集已经被求值,切片查询会使用缓存:
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2
3
4
|
>>> queryset
=
Entry.objects.
all
()
>>> [entry
for
entry
in
queryset]
# 查询数据库
>>>
print
queryset[
5
]
# 使用缓存
>>>
print
queryset[
5
]
# 使用缓存
|
下面是一些会填充缓存的操作:
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4
|
>>> [entry
for
entry
in
queryset]
>>>
bool
(queryset)
>>> entry
in
queryset
>>>
list
(queryset)
|
用Q对象实现复杂查找 (Complex lookups with Q objects)
在filter() 等函式中关键字参数彼此之间都是 "AND" 关系。如果你要执行更复杂的查询(比如,实现筛选条件的OR关系),可以使用Q对象。
Q对象(django.db.models.Q)是用来封装一组查询关键字的对象。
例如,下面这个Q对象封装了一个单独的 LIKE 查询:
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2
|
from
django.db.models
import
Q
Q(question__startswith
=
'What'
)
|
Q 对象可以用 & 和 | 运算符进行连接。当某个操作连接两个 Q 对象时,就会产生一个新的等价的 Q 对象。
例如,下面这段语句就产生了一个Q,这是用 "OR" 关系连接的两个"question__startswith" 查询:
1
|
Q(question__startswith
=
'Who'
) | Q(question__startswith
=
'What'
)
|
上面的例子等价于下面的 SQL WHERE 从句:
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|
WHERE question LIKE
'Who%'
OR question LIKE
'What%'
|
你可以用 & 和 | 连接任意多的Q对象,而且可以用括号分组。Q 对象也可以用 ~ 操作取反,而且普通查询和取反查询(NOT)可以连接在一起使用:
1
|
Q(question__startswith
=
'Who'
) | ~Q(pub_date__year
=
2005
)
|
每种查询函式(比如 filter(), exclude(), get()) 除了能接收关键字参数以外,也能以位置参数的形式接受一个或多个 Q 对象。如果你给查询函式传递了多个 Q 对象,那么它们彼此间都是 "AND" 关系。例如:
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4
|
Poll.objects.get(
Q(question__startswith
=
'Who'
),
Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
2
)) | Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
6
))
)
|
... 大体可以翻译为下面的 SQL:
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2
|
SELECT
*
from
polls WHERE question LIKE
'Who%'
AND (pub_date
=
'2005-05-02'
OR pub_date
=
'2005-05-06'
)
|
查找函式可以混用 Q 对象和关键字参数。查询函式的所有参数(Q 关系和关键字参数) 都是 "AND" 关系。但是,如果参数中有 Q 对象,它必须排在所有的关键字参数之前。例如:
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2
3
|
Poll.objects.get(
Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
2
)) | Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
6
)),
question__startswith
=
'Who'
)
|
是一个有效的查询。但下面这个查询虽然看上去和前者等价:
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4
|
# 无效查询
Poll.objects.get(
question__startswith
=
'Who'
,
Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
2
)) | Q(pub_date
=
date(
2005
,
5
,
6
)))
|
但这个查询却是无效的。
对象比较 (Comparing objects)
要比较两个对象,就和Python 一样,使用双等号运算符:==。实际上比较的是两个model的主键值。
以上面的Entry为例,下面两个语句是等价的:
1
2
|
>>> some_entry
=
=
other_entry
>>> some_entry.
id
=
=
other_entry.
id
|
如果model的主键名称不是id,也没关系。Django会自动比较主键的值,而不管他们的名称是什么。例如,如果一个model的主键字段名称是name,那么下面两个语句是等价的:
1
2
|
>>> some_obj
=
=
other_obj
>>> some_obj.name
=
=
other_obj.name
|
对象删除(Deleting objects)
删除方法就是delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。例如:
1
|
e.delete()
|
你也可以一次性删除多个对象。每个QuerySet 都有一个delete() 方法,它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。
例如,下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象:
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|
Entry.objects.
filter
(pub_date__year
=
2005
).delete()
|
要牢记这一点:无论在什么情况下,QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一条 SQL 语句一次性删除所有对象,而并不是分别删除每个对象。如果你想使用在model中自定义的delete() 方法,就要自行调用每个对象的delete方法。(例如,遍历 QuerySet,在每个对象上调用 delete()方法),而不是使用QuerySe 中的 delete()方法。
在Django删除对象时,会模仿SQL约束ON DELETE CASCADE的行为,换句话说,删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。例如:
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2
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|
b
=
Blog.objects.get(pk
=
1
)
# This will delete the Blog and all of its Entry objects.
b.delete()
|
要注意的是: delete() 方法是QuerySet上的方法,但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制,是为了避免意外地调用Entry.objects.delete() 方法导致 所有的 记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象,那么你必须显式地调用:
1
|
Entry.objects.
all
().delete()
|
复制Copying model instances
复制对象并没有内置的函数,最简单的情况,将pk设为None。
1
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3
4
5
|
blog
=
Blog(name
=
'My blog'
, tagline
=
'Blogging is easy'
)
blog.save()
# blog.pk == 1
blog.pk
=
None
blog.save()
# blog.pk == 2
|
如果使用继承的话,情况会复杂一点:
1
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3
4
5
|
class
ThemeBlog(Blog):
theme
=
models.CharField(max_length
=
200
)
django_blog
=
ThemeBlog(name
=
'Django'
, tagline
=
'Django is easy'
, theme
=
'python'
)
django_blog.save()
# django_blog.pk == 3
|
需要将pk和id都设为None:
1
2
3
|
django_blog.pk
=
None
django_blog.
id
=
None
django_blog.save()
# django_blog.pk == 4
|
这样写是不会复制关系对象的,要复制关系对象,还需要一点代码:
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|
entry
=
Entry.objects.
all
()[
0
]
# some previous entry
old_authors
=
entry.authors.
all
()
entry.pk
=
None
entry.save()
entry.authors
=
old_authors
# saves new many2many relations
|
一次更新多个对象 (Updating multiple objects at once)
有时你想对QuerySet中的所有对象,一次更新某个字段的值。这个要求可以用 update() 方法完成。例如:
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2
|
# Update all the headlines with pub_date in 2007.
Entry.objects.
filter
(pub_date__year
=
2007
).update(headline
=
'Everything is the same'
)
|
这种方法仅适用于非关系字段和ForeignKey外键字段。更新非关系字段时,传入的值应该是一个常量。更新ForeignKey字段时,传入的值应该是你想关联的那个类的某个实例。例如:
1
2
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|
>>> b
=
Blog.objects.get(pk
=
1
)
# Change every Entry so that it belongs to this Blog.
>>> Entry.objects.
all
().update(blog
=
b)
|
update() 方法也是即时生效,返回与查询匹配的行数(可能不等于被更新的行数,因为有些行已经是新值,不需要被更新)。 在QuerySet进行更新时,唯一的限制就是一次只能更新一个数据表,就是当前 model 的主表。你可以尝试更新关联表和与此类似的操作,但是只有主表的条目被更新:
1
2
3
|
>>> b
=
Blog.objects.get(pk
=
1
)
# Update all the headlines belonging to this Blog.
>>> Entry.objects.select_related().
filter
(blog
=
b).update(headline
=
'Everything is the same'
)
|
要小心的是:update() 方法是直接翻译成一条SQL语句的。因此它是直接地一次完成所有更新。它不会调用你的 model 中的save() 方法,也不会发出pre_save 和post_save信号(这些信号在调用 save() 方法时产生)。如果你想保存QuerySet中的每个对象,并且调用每个对象各自的save() 方法,那么你不必另外多写一个函式。只要遍历这些对象,依次调用 save() 方法即可:
1
2
|
for
item
in
my_queryset:
item.save()
|
在调用update时可以使用 F() 对象来把某个字段的值更新为另一个字段的值。这对于自增记数器是非常有用的。例如,给所有的博文 (entry) 的广播数 (pingback) 加一:
1
|
>>> Entry.objects.
all
().update(n_pingbacks
=
F(
'n_pingbacks'
)
+
1
)
|
但是,与 F() 对象在查询时所不同的是,在filter 和 exclude子句中,你不能在 F() 对象中引入关联关系(NO-Join),你只能引用当前 model 中要更新的字段。如果你在 F() 对象引入了Join 关系object,就会抛出 FieldError 异常:
1
2
|
# THIS WILL RAISE A FieldError
>>> Entry.objects.update(headline
=
F(
'blog__name'
))
|
对象关联(Related objects)
当你定义在 model 定义关系时 (例如,ForeignKey, OneToOneField, 或 ManyToManyField),model 的实例自带一套很方便的API以获取关联的对象。
以最上面的 models 为例,一个 Entry 对象e能通过blog属性获得相关联的Blog对象:e.blog。
Django也提供反向获取关联对象的API,就是由从被关联的对象得到其定义关系的主对象。例如,一个Blog类的实例b对象通过entry_set属性得到所有相关联的Entry对象列表:
1
|
b.entry_set.
all
()
|
一对多关系(One-to-many relationships)
正向(Forward)
如果一个model有一个ForeignKey字段,我们只要通过使用关联model的名称就可以得到相关联的外键对象。
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2
|
>>> e
=
Entry.objects.get(
id
=
2
)
>>> e.blog
# Returns the related Blog object.
|
你可以设置和获得外键属性。正如你所期望的,改变外键的行为并不引发数据库操作,直到你调用 save()方法时,才会保存到数据库。例如:
1
2
3
|
>>> e
=
Entry.objects.get(
id
=
2
)
>>> e.blog
=
some_blog
>>> e.save()
|
如果外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL),你可以赋给它空值 None 。例如:
1
2
3
|
>>> e
=
Entry.objects.get(
id
=
2
)
>>> e.blog
=
None
>>> e.save()
# "UPDATE blog_entry SET blog_id = NULL ..
|
在一对多关系中,第一次正向获取关联对象时,关联对象会被缓存。其后根据外键访问时这个实例,就会从缓存中获得它。例如:
1
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3
|
>>> e
=
Entry.objects.get(
id
=
2
)
>>>
print
(e.blog)
# 访问数据库
>>>
print
(e.blog)
# 使用缓存
|
要注意的是,QuerySet 的select_related() 方法提前将所有的一对多关系放入缓存中。例如:
1
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|
>>> e
=
Entry.objects.select_related().get(
id
=
2
)
>>>
print
(e.blog)
# 使用缓存
>>>
print
(e.blog)
# 使用缓存
|
逆向关联(Following relationships "backward")
如果model有一个ForeignKey外键字段,那么外联model的实例可以通过访问Manager来得到所有相关联的源model的实例。默认情况下,这个Manager被命名为 FOO_set, 这里面的 FOO 就是源 model 的小写名称。这个Manager返回QuerySets,它是可过滤和可操作的,在上面 "对象获取(Retrieving objects)" 有提及。
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>>> b
=
Blog.objects.get(
id
=
1
)
>>> b.entry_set.
all
()
# Returns all Entry objects related to Blog.
# b.entry_set is a Manager that returns QuerySets.
>>> b.entry_set.
filter
(headline__contains
=
'Lennon'
)
>>> b.entry_set.count()
|
你可以通过在ForeignKey() 的定义中设置related_name的值来覆写FOO_set 的名称。例如,如果 Entry model 中做一下更改: blog = ForeignKey(Blog, related_name='entries'),那么接下来就会如我们看到这般:
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|
>>> b
=
Blog.objects.get(
id
=
1
)
>>> b.entries.
all
()
# Returns all Entry objects related to Blog.
# b.entries is a Manager that returns QuerySets.
>>> b.entries.
filter
(headline__contains
=
'Lennon'
)
>>> b.entries.count()
|
ForeignKey Manager 还有如下一些方法。下面仅仅对它们做一个简短介绍:
add(obj1, obj2, ...)
将某个特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。
create(**kwargs)
创建并保存一个新对象,然后将这个对象加被关联对象的集合中,然后返回这个新对象。
remove(obj1, obj2, ...)
将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。
clear()
清空被关联对象集合。
想一次指定关联集合的成员,那么只要给关联集合分配一个可迭代的对象即可。它可以包含对象的实例,也可以只包含主键的值。例如:
1
2
|
b
=
Blog.objects.get(
id
=
1
)
b.entry_set
=
[e1, e2]
|
在这个例子中,e1 和 e2 可以是完整的 Entry 实例,也可以是整型的主键值。
如果 clear() 方法是可用的,在迭代器(上例中就是一个列表)中的对象加入到 entry_set 之前,已存在于关联集合中的所有对象将被清空。如果 clear() 方法 不可用,原有的关联集合中的对象就不受影响,继续存在。
这一节提到的每一个 "reverse" 操作都是实时操作数据库的,每一个添加,创建,删除操作都会及时保存将结果保存到数据库中。
多对多关系(Many-to-many relationships)
在多对多关系的任何一方都可以使用 API 访问相关联的另一方。多对多的 API 用起来和上面提到的 "逆向" 一对多关系关系非常相象。
唯一的差虽就在于属性的命名: ManyToManyField 所在的 model (为了方便,我称之为源model A) 使用字段本身的名称来访问关联对象;而被关联的另一方则使用 A 的小写名称加上 '_set' 后缀(这与逆向的一对多关系非常相象)。
下面这个例子会让人更容易理解:
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e
=
Entry.objects.get(
id
=
3
)
e.authors.
all
()
# Returns all Author objects for this Entry.
e.authors.count()
e.authors.
filter
(name__contains
=
'John'
)
a
=
Author.objects.get(
id
=
5
)
a.entry_set.
all
()
# Returns all Entry objects for this Author.
|
与 ForeignKey 一样, ManyToManyField 也可以指定 related_name。在上面的例子中,如果 Entry 中的 ManyToManyField 指定 related_name='entries',那么接下来每个 Author 实例的 entry_set 属性都被 entries 所代替。
一对一关系(One-to-one relationships)
相对于多对一关系而言,一对一关系是非常简单的。如果你在 model 中定义了一个 OneToOneField 关系,那么你就可以用这个字段的名称做为属性来访问其所关联的对象。
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class
EntryDetail(models.Model):
entry
=
models.OneToOneField(Entry)
details
=
models.TextField()
ed
=
EntryDetail.objects.get(
id
=
2
)
ed.entry
# Returns the related Entry object.
|
与 "reverse" 查询不同的是,一对一关系的关联对象也可以访问Manager对象,但是这个Manager表现一个单独的对象,而不是一个列表:
1
2
|
e
=
Entry.objects.get(
id
=
2
)
e.entrydetail
# returns the related EntryDetail object
|
如果一个空对象被赋予关联关系,Django就会抛出一个DoesNotExist 异常。
和你定义正向关联所用的方式一样,类的实例也可以赋予逆向关联关系:
1
|
e.entrydetail
=
ed
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关系中的反向连接是如何做到的?
其他对象关系的映射(ORM)需要你在关联双方都定义关系。而 Django 的开发者则认为这违背了 DRY 原则 (Don't Repeat Yourself),所以Django只需要你在一方定义关系即可。
但仅由一个model类并不能知道其他model 类是如何与它关联的,除非是其他model也被载入,那么这是如何办到的?
答案就在于 INSTALLED_APPS 设置中。任何一个 model 在第一次调用时,Django 就会遍历所有的 INSTALLED_APPS 的所有models,并且在内存中创建中必要的反向连接。本质上来说,INSTALLED_APPS 的作用之一就是确认 Django 完整的model范围。
在关联对象上的查询(Queries over related objects)
包含关联对象的查询与包含普通字段值的查询都遵循相同的规则。为某个查询指定某个值的时候,你可以使用一个类实例,也可以使用对象的主键值。
例如,如果你有一个 Blog 对象 b ,它的 id=5, 下面三个查询是一样的:
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2
3
|
Entry.objects.
filter
(blog
=
b)
# Query using object instance
Entry.objects.
filter
(blog
=
b.
id
)
# Query using id from instance
Entry.objects.
filter
(blog
=
5
)
# Query using id directly
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直接使用SQL(Falling back to raw SQL)
如果你发现某个 SQL 查询用 Django 的数据库映射来处理会非常复杂的话,你可以使用直接写 SQL 来完成。
建议的方式是在你的model自定义方法或是自定义model的manager方法来运行查询。虽然Django不要求数据操作必须在model层中执行。但是把你的商业逻辑代码放在一个地方,从代码组织的角度来看,也是十分明智的。
最后,要注意的是,Django的数据操作层仅仅是访问数据库的一个接口。你可以用其他的工具,编程语言,数据库框架来访问数据库。对你的数据库而言,没什么是非用 Django 不可的。