1、ORM简介
MTV或者MTV框架中包括一个重要的部分，就是ORM，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动。
ORM（Object Relation Mapping）是“对象-关系-映射”的简称。
aaarticlea/png;base64,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我们先来了解一下ORM扮演了一个什么角色，如上图，我们知道mysql是一个能够操作db/磁盘上数据的软件，python中想要操作磁盘数据时，它想到借助mysql，但又不能直接操作mysql，所以有了pymysql这个模块，通过它可以帮我们去执行sql语句，从而去操作数据库，但是有一点不好就是用pymysql还要我们去写sql语句，这对于一个python程序员来说就有点为难了，我们了解的是python语法，于是在pymysql之上又有了ORM，我们可以通过熟悉的python中类和对象去操作数据库。
ORM的优点和缺点是什么
优点：
1）符合python语法规范，更加优雅，简练；
2）只需要写一套python语法去通过ORM操作数据库，不用考虑具体用哪种数据库，python通过ORM引擎去翻译成对应数据库的sql语句，当更换数据库时，只需要更改ORM的引擎（settings.py文件中）即可；
缺点：有python语句到sql语句的翻译过程，需要时间，因此，效率相对降低（但实际大量数据才能体现出来，一般规模的数据差别不大）；
2、单表操作
（1）、创建模型
创建名为book的应用，在book下的models.py中创建模型，代码如下：
from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model):
id = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=32)
state = models.BooleanField()
pub_date = models.DateField()
price = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)
publish = models.CharField(max_length=32)
（2）、更多字段和更多参数
数据库的表中往往有多个字段，每个字段有一些特有的参数，例如，CharField类型的字段需要max_length参数来指定数据库中VARCHAR类型字段的长度。还有一些适用于所有字段的通用参数。 这些参数在官方文档中有详细定义，这里我们只简单介绍一些最常用的。
a、更多字段
'''
<1> CharField
字符串字段, 用于较短的字符串.
CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所允许的最大字符数.
<2> IntegerField
用于保存一个整数.
<3> FloatField
一个浮点数. 必须提供两个参数:
参数 描述
max_digits 总位数(不包括小数点和符号)
decimal_places 小数位数
举例来说, 要保存最大值为 999 (小数点后保存2位),你要这样定义字段:
models.FloatField(..., max_digits=5, decimal_places=2)
要保存最大值一百万(小数点后保存10位)的话,你要这样定义:
models.FloatField(..., max_digits=16, decimal_places=10)
admin 用一个文本框(<input type="text">)表示该字段保存的数据.
<4> AutoField
一个 IntegerField, 添加记录时它会自动增长. 你通常不需要直接使用这个字段;
自定义一个主键：my_id = models.AutoField(primary_key=True)
如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的 model.
<5> BooleanField
A true/false field. admin 用 checkbox 来表示此类字段.
<6> TextField
一个容量很大的文本字段.
admin 用一个 <textarea> (文本区域)表示该字段数据.(一个多行编辑框).
<7> EmailField
一个带有检查Email合法性的 CharField,不接受 maxlength 参数.
<8> DateField
一个日期字段. 共有下列额外的可选参数:
Argument 描述
auto_now 当对象被保存时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示 "last-modified" 时间戳.
auto_now_add 当对象首次被创建时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示对象创建时间.
（仅仅在admin中有意义...)
<9> DateTimeField
一个日期时间字段. 类似 DateField 支持同样的附加选项.
<10> ImageField
类似 FileField, 不过要校验上传对象是否是一个合法图片.
它有两个可选参数:height_field和width_field,
如果提供这两个参数,则图片将按提供的高度和宽度规格保存.
<11> FileField
一个文件上传字段.
要求一个必须有的参数: upload_to, 一个用于保存上载文件的本地文件系统路径. 这个路径必须包含 strftime #formatting,
该格式将被上载文件的 date/time
替换(so that uploaded files don't fill up the given directory).
admin 用一个<input type="file">部件表示该字段保存的数据(一个文件上传部件) . 注意：在一个 model 中使用 FileField 或 ImageField 需要以下步骤:
（1）在你的 settings 文件中, 定义一个完整路径给 MEDIA_ROOT 以便让 Django在此处保存上传文件.(出于性能考虑,这些文件并不保存到数据库.) 定义MEDIA_URL 作为该目录的公共 URL. 要确保该目录对WEB服务器用户帐号是可写的.
（2） 在你的 model 中添加 FileField 或 ImageField, 并确保定义了 upload_to 选项,以告诉 Django使用 MEDIA_ROOT 的哪个子目录保存上传文件.你的数据库中要保存的只是文件的路径(相对于 MEDIA_ROOT).出于习惯你一定很想使用 Django 提供的 get_<#fieldname>_url 函数.举例来说,如果你的 ImageField叫作 mug_shot, 你就可以在模板中以 {{ object.#get_mug_shot_url }} 这样的方式得到图像的绝对路径.
<12> URLField
用于保存 URL. 若 verify_exists 参数为 True (默认), 给定的 URL 会预先检查是否存在( 即URL是否被有效装入且没有返回404响应).
admin 用一个 <input type="text"> 文本框表示该字段保存的数据(一个单行编辑框)
<13> NullBooleanField
类似 BooleanField, 不过允许 NULL 作为其中一个选项. 推荐使用这个字段而不要用 BooleanField 加 null=True 选项
admin 用一个选择框 <select> (三个可选择的值: "Unknown", "Yes" 和 "No" ) 来表示这种字段数据.
<14> SlugField
"Slug" 是一个报纸术语. slug 是某个东西的小小标记(短签), 只包含字母,数字,下划线和连字符.#它们通常用于URLs
若你使用 Django 开发版本,你可以指定 maxlength. 若 maxlength 未指定, Django 会使用默认长度: 50.
在以前的 Django 版本,没有任何办法改变50 这个长度.
这暗示了 db_index=True.
它接受一个额外的参数: prepopulate_from, which is a list of fields from which to auto-#populatethe slug, via JavaScript,in the object's admin form: models.SlugField (prepopulate_from=("pre_name", "name"))prepopulate_from 不接受 DateTimeFields.
<15> XMLField
一个校验值是否为合法XML的 TextField,必须提供参数: schema_path, 它是一个用来校验文本的 RelaxNG schema #的文件系统路径.
<16> FilePathField
可选项目为某个特定目录下的文件名. 支持三个特殊的参数, 其中第一个是必须提供的.
参数 描述
path 必需参数.一个目录的绝对文件系统路径.FilePathField 据此得到可选项目.
Example: "/home/images".
match 可选参数. 一个正则表达式, 作为一个字符串, FilePathField 将使用它过滤文件名.
注意这个正则表达式只会应用到 base filename 而不是路径全名. Example: "foo.*\.txt^", 将匹配文件 foo23.txt 却不匹配 bar.txt 或 foo23.gif.
recursive可选参数.要么 True 要么 False. 默认值是 False. 是否包括 path 下面的全部子目录.
这三个参数可以同时使用.
match 仅应用于 base filename, 而不是路径全名. 那么,这个例子:
FilePathField(path="/home/images", match="foo.*", recursive=True)...会匹配 /home/images/foo.gif 而不匹配 /home/images/foo/bar.gif
<17> IPAddressField
一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30").
<18> CommaSeparatedIntegerField
用于存放逗号分隔的整数值. 类似 CharField, 必须要有maxlength参数.
'''
更多其他字段
b、更多参数
(1)null
如果为True，Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False.
(1)blank
如果为True，该字段允许不填。默认为False。
要注意，这与 null 不同。null纯粹是数据库范畴的，而 blank 是数据验证范畴的。
如果一个字段的blank=True，表单的验证将允许该字段是空值。如果字段的blank=False，该字段就是必填的。
(2)default
字段的默认值。可以是一个值或者可调用对象。如果可调用，每有新对象被创建它都会被调用。
(3)primary_key
如果为True，那么这个字段就是模型的主键。如果你没有指定任何一个字段的primary_key=True， Django 就会自动添加一个IntegerField字段做为主键，所以除非你想覆盖默认的主键行为，否则没必要设置任何一个字段的primary_key=True。
(4)unique
如果该值设置为 True, 这个数据字段的值在整张表中必须是唯一的
(5)choices
由二元组组成的一个可迭代对象（例如，列表或元组），用来给字段提供选择项。 如果设置了choices ，默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框，<br>而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。
更多其他参数
（3）、settings配置
若想将模型转为mysql数据库中的表，需要在settings.py中配置：
DATABASES = {
# 'default': {
# 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
# 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
# }
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'bookms', # 要连接的数据库，连接前需要创建好
'USER': 'root', # 连接数据库的用户名
'PASSWORD': 'felixwang', # 连接数据库的密码
'HOST': '127.0.0.1', # 连接主机，默认本级
'PORT': 3306 # 端口 默认3306
}
}
注意 1）：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则是项目自动创建的，注释掉即可。USER和PASSWORD分别是数据库的用户名和密码。设置完后，在启动我们的Django项目前，我们需要开启mysql服务。然后，启动Djongo项目，若出现报错信息：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：
注意 2）：确保配置文件settings.py中的INSTALLED_APPS中写入我们创建的app名称：
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'book.apps.BookConfig',
]
注意3）：如果想打印orm转换过程中的sql，需要在settings中进行如下配置：
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
最后数据库迁移：
通过两条数据库迁移命令即可在指定的数据库中创建表：
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
注意：上面两种方式中的第一条命令是同步：即检测之前的models中有哪些表，已经存在的表是否发生了变化（新增字段等）。第二条命令是根据同步的结果，有变化则去执行变化的部分，没变化则什么都不做。还有，当你已经在models.py中写好了表并且成功执行完上面迁移的命令，这时你想再新增一个字段时，记得要给这个新增字段指定默认值，然后再去执行一遍迁移命令，否则执行不予通过。
（4）、添加表
# 插入方式一：
# create方法的返回值book_obj就是插入book表中的"python"这本书籍纪录对象
book_obj = Book.objects.create(
title='python',
state=True,
price=100,
publish='felix出版社',
pub_date='2012-2-2'
) # 插入韩式二
# 这种方法的返回值book_obj也是插入book表中的"python葵花宝典"这本书籍纪录对象
book_obj2 = Book(
title="java",
state=True,
price=150,
publish="哈哈出版社",
pub_date="2012-12-12") book_obj2.save()
（5）、查询表
在学习查询表记录之前，先了解一下QuerySet，这是一种类似列表的数据类型，是由ORM创建的。我们学习查询表记录的方法时，一定要明确哪些方法返回了QuerySet类型，哪些方法返回model对象（一条表记录就是一个model对象）类型或者其他什么类型。
a、查询API
<1> all(): 查询所有结果，示例：Book.objects.all()
由objects管理器调用，返回值是QuerySet对象
<2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象，
筛选条件可有多个，逗号隔开，筛选条件是同时满足的关系
示例：Book.objects.filter(title="linux",price=111)
由objects管理器调用，返回值是QuerySet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
筛选条件可有多个，逗号隔开，筛选条件是同时满足的关系
示例：Book.objects.get(price=111)
由objects管理器调用，返回值是model对象
注意：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，这是它和filter的区别
<4> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
示例：Book.objects.exclude(price=111)
由objects管理器调用，返回值是QuerySet对象
<5> order_by(*field): 对查询结果排序
示例： Book.objects.all().order_by("-price","-nid")
由queryset对象调用，返回值是queryset对象
默认是升序，字段名前加 - 表示降序，可以多个字段排序，逗号隔开
<6> reverse(): 对查询结果反向排序
示例：Book.objects.all().reverse()
由queryset对象调用，返回值是queryset对象
<7> count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量
示例：Book.objects.all().count()
由queryset对象调用，返回值是int类型
<8> first(): 返回第一条记录
示例：Book.objects.all().first()
由queryset对象调用，返回值是model对象
<9> last(): 返回最后一条记录
示例：Book.objects.all().last()
由queryset对象调用，返回值是model对象
<10> exists(): 如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False
方法相当于执行了select * from book limit 1;即有1条或1条以上记录返回True
示例：Book.objects.all().exists()
由queryset对象调用，返回布尔值
<11> values(*field): 返回一个ValueQuerySet（特殊的QuerySet），用的最多
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
字典中的键值对个数取决于values中查询的字段个数，多个字段用逗号分隔
示例：Book.objects.all().values("title","price")
由queryset对象调用，返回一个包含字典的QuerySet
<12> values_list(*field): 它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列
元组中元素的个数取决于values_list中查询的字段个数，多个字段用逗号分隔
示例：Book.objects.all().values_list("title","price")
由queryset对象调用，返回一个包含元组的QuerySet
<13> distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录
示例：Book.objects.all().values("title").distinct()
由queryset对象调用，返回值是queryset对象
注意：包含model对象的QuerySet使用distinct()方法没有意义，因为model对象（一条完整记录，包含主键）一定不会重复，values(*field)和values_list(*field)方法可以使用。
总结：返回QuerySet对象的方法后边可以使用由QuerySet调用的方法，即支持链式操作。
b、基于双下划线的模糊查询
Book.objects.filter(price__in=[100,200,300]) - 查询price是100,200,300的记录
Book.objects.filter(price__gt=100) - 查询price大于100的记录
Book.objects.filter(price__gte=100) - 查询price大于等于100的记录
Book.objects.filter(price__lt=100) - 查询price小于100的记录
Book.objects.filter(price__lte=100) - 查询price小于等于100的记录
Book.objects.filter(price__range=[100,200]) - 查询价格在100-200之间的记录
Book.objects.filter(title__contains="python") - 查询包含python的记录（区分大小写）
Book.objects.filter(title__icontains="python") - 查包含python的记录（不区分大小写）
Book.objects.filter(title__startswith="py") - 查询以py开头的记录（区分大小写）
Book.objects.filter(title__istartswith="py") - 查询以py开头的记录（不区分大小写） Book.objects.filter(pub_date__year=2012) - 查询2012年出版的书籍记录
注意：当你发现Django出现了查询时间不准确的情况时，去项目的settings.py文件中修改
USE_TZ = True 改为 USE_TZ = False
这是因为Django出现了时间偏差，只有用mysql会出现这个问题。
（6）、更新表
通过update()方法修改表记录，例如：
Book.objects.filter(title__startswith='py').update(price=500)
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。
（7）、删除表
a、删除方法就是 delete()，它可以由model对象调用，执行后立即删除该对象而不返回任何值，例如：
model_obj.delete()
b、你也可以一次性删除多个对象。即QuerySet 也可以调用delete() 方法，它一次性删除 QuerySet 中所有的model对象。例如，下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象：
Book.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()
总结：delete方法可以由QuerySet和model对象调用；而update方法只能被QuerySet调用。
c、要注意的是：delete() 方法是 QuerySet 上的方法，但并不适用于 objects管理器本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用 Book.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：
Book.objects.all().delete()
d、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：
b = Book.objects.get(pk=1)
# This will delete the Blog and all of its Entry objects.
b.delete()
如果不想级联删除，可以设置为：
pubHouse = models.ForeignKey(to='Publisher', on_delete=models.SET_NULL, blank=True, null=True)