Django框架中的model（操作数据库）

什么是ORM

　　ORM，即Object-Relational Mapping（对象关系映射），它的作用是在关系型数据库和业务实体对象之间作一个映射，这样，我们在具体的操作业务对象的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只需简单的操作对象的属性和方法。

ORM的优缺点是什么

优点：摆脱复杂的SQL操作，适应快速开发；让数据结构变得简洁；数据库迁移成本更低（如从mysql->oracle）

缺点：性能较差、不适用于大型应用；复杂的SQL操作还需通过SQL语句实现。

ORM跟数据库的对应关系

　　　　 表名  <－－－－－－－> 类名

       字段  <－－－－－－－> 属性

　　　　表记录 <－－－－－－－>类实例对象

 既然是在操作数据库，那么无非就是创建表，对表中记录的增删改查。我们学习的就是用django中的ORM怎么去操作数据库。

创建表

from django.db import models

class Book(models.Model):
    name=models.CharField(max_length=32)
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)
    publish_date=models.DateField()
    # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方
    publish=models.ForeignKey("Publish") 
# 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表
    author=models.ManyToManyField("Author")

class Author(models.Model):
    name=models.CharField(max_length=32)
    age=models.IntegerField()
    phone=models.IntegerField()
    addr=models.EmailField()

class Publish(models.Model):
    name=models.CharField(max_length=32)
    addr=models.CharField(max_length=32)

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

运行命令
python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

注意事项：

1、 表的名称myapp_modelName，是根据 模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称　　

2、id 字段是自动添加的

3、对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名

4、这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。

5、定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。

6、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 。

表记录的操作

添加：

普通字段：直接类实例化对象然后用.save保存或者用.create（）返回值是添加记录的对象。

外键字段：先找到外键关联的那个字段对象，然后直接赋值给他的属性。

多对多字段：用.add方法 添加   .remove（）移除 .clear() 清除所有

查询:

查询相关API

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< 1 >  all ():                 查询所有结果   < 2 >  filter ( * * kwargs):      它包含了与所给筛选条件相匹配的对象   < 3 > 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。   < 5 > exclude( * * kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象   < 4 > 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   < 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   < 6 > order_by( * field):      对查询结果排序   < 7 > reverse():             对查询结果反向排序   < 8 > distinct():            从返回结果中剔除重复纪录   < 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

 

注意：一定区分object与querySet的区别 ！！！

双下划线之单表查询

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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

基于对象的跨表查询 

一对多查询（Publish 与 Book）

正向查询(按字段：publish)：

1 2	# 查询nid=1的书籍的出版社所在的城市<br> book_obj = Book.objects.get(nid = 1 )<br> print (book_obj.publish.city)  # book_obj.publish 是nid=1的书籍对象关联的出版社对象

反向查询(按表名：book_set)：

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# 查询 人民出版社出版过的所有书籍        publish = Publish.objects.get(name = "人民出版社" )        book_list = publish.book_set. all ()   # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合        for  book_obj  in  book_list:          print (book_obj.title)

 

多对多查询 (Author 与 Book)

正向查询(按字段：authors)：

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# 呐喊所有作者的名字以及手机号        book_obj = Book.objects. filter (title = "呐喊" ).first()        authors = book_obj.authors. all ()        for  author_obj  in  authors:            print (author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：book_set)：

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# 查询鲁迅出过的所有书籍的名字        author_obj = Author.objects.get(name = "鲁迅" )      book_list = author_obj.book_set. all ()  #与鲁迅作者相关的所有书籍        for  book_obj  in  book_list:          print (book_obj.title)

注意：

你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改： publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')，那么接下来就会如我们看到这般：

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# 查询 人民出版社出版过的所有书籍       publish = Publish.objects.get(name = "人民出版社" )       book_list = publish.bookList. all ()   # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合

基于双下划线的跨表查询 

Django 还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，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的 model 为止。

练习1:  查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

    # 正向查询 按字段:publish

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","price")

    # 反向查询 按表名:book

    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")



# 练习2: 查询鲁迅出过的所有书籍的名字(多对多)

    # 正向查询 按字段:authors:
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__name="鲁迅")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title")

    # 反向查询 按表名:book
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="鲁迅")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")


# 练习3: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名


    # 正向查询
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","authors__name")
    # 反向查询
    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")


# 练习4: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")

聚合查询与分组查询

用聚合函数之前先导入它：from django.db.models import Avg,Count,Sum，Max,Min

聚合：aggregate(*args, **kwargs)

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# 计算所有图书的平均价格      >>>  from  django.db.models  import  Avg      >>> Book.objects. all ().aggregate(Avg( 'price' ))      { 'price__avg' :  34.35 }

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。

1 2	>>> Book.objects.aggregate(average_price = Avg( 'price' )) { 'average_price' :  34.35 }

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：

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>>>  from  django.db.models  import  Avg,  Max ,  Min >>> Book.objects.aggregate(Avg( 'price' ),  Max ( 'price' ),  Min ( 'price' )) { 'price__avg' :  34.35 ,  'price__max' : Decimal( '81.20' ),  'price__min' : Decimal( '12.99' )}

分组：annotate()　

(1) 练习：统计每一本书的作者个数

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bookList = Book.objects.annotate(authorsNum = Count( 'authors' )) for  book_obj  in  bookList:      print (book_obj.title,book_obj.authorsNum)

练习：统计每一个出版社的最便宜的书

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publishList = Publish.objects.annotate(MinPrice = Min ( "book__price" ))   for  publish_obj  in  publishList:      print (publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：

queryResult= Publish.objects
　　　　　　　　　　　　.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
　　　　　　　　　　　　.values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

方式2:　

1	queryResult = Book.objects.values( "publish__name" ).annotate(MinPrice = Min ( 'price' ))

注意：values内的字段即group by的字段

(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：

 queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　 .filter(title__startswith="Py")
　　　　　　　　　 　.annotate(num_authors=Count('authors'))

(4) 统计不止一个作者的图书：

queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　.annotate(num_authors=Count('authors'))
　　　　　　　　　　.filter(num_authors__gt=1)

(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

1	Book.objects.annotate(num_authors = Count( 'authors' )).order_by( 'num_authors' )

(6) 查询各个作者出的书的总价格:

# 按author表的所有字段 group by
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("name","SumPrice")
    print(queryResult)
    
#按authors__name group by
    queryResult2=Book.objects.values("authors__name")
　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("price"))
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("authors__name","SumPrice")
    print(queryResult2)

F查询与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。

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# 查询评论数大于收藏数的书籍       from  django.db.models  import  F     Book.objects. filter (commnetNum__lt = F( 'keepNum' ))

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。

1 2	# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍      Book.objects. filter (commnetNum__lt = F( 'keepNum' ) * 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：

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

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。

1 2	from  django.db.models  import  Q Q(title__startswith = 'Py' )

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。

1	bookList = Book.objects. filter (Q(authors__name = "鲁迅" )|Q(authors__name = "冰心" ))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

1	WHERE name  = "鲁迅"  OR name  = "冰心"

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：

1	bookList = Book.objects. filter (Q(authors__name = "鲁迅" ) & ~Q(publishDate__year = 2017 )).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：

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

修改记录

方式一：

直接获取要修改的对象，然后对象 .属性 直接重新赋值，最后对象 . save 保存一下就可以了；

方式二：

获取要修改对象的query set ，用filter然后 .update（）。（注意update是QuerySet对象的方法）

删除记录

删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。

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。

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。

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()