django ORM操作及进阶(django框架)

网友投稿 842 2022-05-30

一、一般操作

看专业的官网文档,做专业的程序员:https://docs.djangoproject.com/en/1.11/ref/models/querysets/

1、必知必会13条

<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。 <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

1)、返回QuerySet对象的方法有

all()

filter()

exclude()

order_by()

reverse()

distinct()

2)、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

3)、返回具体对象的

get()

first()

last()

4)、返回布尔值的方法有:

exists()

5)、返回数字的方法有

count()

2、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)

二、ForeignKey操作

1、正向查找

1)、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

2)、字段查找(跨表)

语法:

关联字段__字段

示例:

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

2、反向操作

1)、对象查找

语法:

obj.表名_set

示例:

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

三、ManyToManyField

1、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:

外键关系的反向查询

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。

1)、方法

Django ORM操作及进阶(django框架)

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:

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。

四、聚合查询和分组查询

1、聚合

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。

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')}

2、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,按照部分分组求平均工资:

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:

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.annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")

1)、更多示例:

>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author")) >>> for obj in book_list: ...     print(obj.author_num) ... 2 1 1

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) ...      9.90 19.90

方法二:

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

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

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

>>> models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")

五、F查询和Q查询

1、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(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(")")))

2、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:

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。

>>> 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") ]>

六、锁和事务

1、锁

select_for_update(nowait=False, skip_locked=False)

返回一个锁住行直到事务结束的查询集,如果数据库支持,它将生成一个 SELECT ... FOR UPDATE 语句。

举个例子:

entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)

所有匹配的行将被锁定,直到事务结束。这意味着可以通过锁防止数据被其它事务修改。

一般情况下如果其他事务锁定了相关行,那么本查询将被阻塞,直到锁被释放。 如果这不想要使查询阻塞的话,使用select_for_update(nowait=True)。 如果其它事务持有冲突的锁, 那么查询将引发 DatabaseError 异常。你也可以使用select_for_update(skip_locked=True)忽略锁定的行。 nowait和skip_locked是互斥的,同时设置会导致ValueError。

目前,postgresql,oracle和mysql数据库后端支持select_for_update()。 但是,MySQL不支持nowait和skip_locked参数。

使用不支持这些选项的数据库后端(如MySQL)将nowait=True或skip_locked=True转换为select_for_update()将导致抛出DatabaseError异常,这可以防止代码意外终止。

2、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="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))

七、其他鲜为人知的操作(有个印象即可)

1、Django ORM执行原生SQL

在模型查询API不够用的情况下,我们还可以使用原始的SQL语句进行查询。

Django 提供两种方法使用原始SQL进行查询:一种是使用raw()方法,进行原始SQL查询并返回模型实例;另一种是完全避开模型层,直接执行自定义的SQL语句。

1)、执行原生查询

raw()管理器方法用于原始的SQL查询,并返回模型的实例:

注意:raw()语法查询必须包含主键。

这个方法执行原始的SQL查询,并返回一个django.db.models.query.RawQuerySet 实例。 这个RawQuerySet 实例可以像一般的QuerySet那样,通过迭代来提供对象实例。

举个例子:

class Person(models.Model):     first_name = models.CharField(...)     last_name = models.CharField(...)     birth_date = models.DateField(...)

可以像下面这样执行原生SQL语句

>>> for p in Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person'): ...     print(p)

raw()查询可以查询其他表的数据。

举个例子:

ret = models.Student.objects.raw('select id, tname as hehe from app02_teacher')     for i in ret:             print(i.id, i.hehe)

raw()方法自动将查询字段映射到模型字段。还可以通过translations参数指定一个把查询的字段名和ORM对象实例的字段名互相对应的字典

d = {'tname': 'haha'}     ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher', translations=d)     for i in ret:             print(i.id, i.sname, i.haha)

原生SQL还可以使用参数,注意不要自己使用字符串格式化拼接SQL语句,防止SQL注入!

d = {'tname': 'haha'}     ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher where id > %s', translations=d, params=[1,])         for i in ret:             print(i.id, i.sname, i.haha)

2)、直接执行自定义SQL

有时候raw()方法并不十分好用,很多情况下我们不需要将查询结果映射成模型,或者我们需要执行DELETE、 INSERT以及UPDATE操作。在这些情况下,我们可以直接访问数据库,完全避开模型层。

我们可以直接从django提供的接口中获取数据库连接,然后像使用pymysql模块一样操作数据库。

from django.db import connection, connections cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor() cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1]) ret = cursor.fetchone()

2、QuerySet方法大全

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,Q def exclude(self, *args, **kwargs)     # 条件查询     # 条件可以是:参数,字典,Q def 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) > 1 def 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

八、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。

九、在Python脚本中调用Django环境

import os if __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)

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