创建表
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)。
创建一对一的关系:OneToOne("要绑定关系的表名")
创建一对多的关系:ForeignKey("要绑定关系的表名")
创建多对多的关系:ManyToMany("要绑定关系的表名") 会自动创建第三张表
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class Book(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key = True ) # 自增id(可以不写,默认会有自增id)
title = models.CharField(max_length = 32 )
publishDdata = models.DateField() # 出版日期
price = models.DecimalField(max_digits = 5 , decimal_places = 2 ) # 一共5位,保留两位小数
#一个出版社有多本书,关联字段要写在多的一方
# 不用命名为publish_id,因为django为我们自动就加上了_id
publish = models.ForeignKey( "Publish" ) #foreignkey(表名)建立的一对多关系
# publish是实例对象关联的出版社对象
authorlist = models.ManyToManyField( "Author" ) #建立的多对多的关系
def __str__( self ): #__str__方法使用来吧对象转换成字符串的,你返回啥内容就打印啥
return self .title
class Publish(models.Model):
#不写id的时候数据库会自动给你增加自增id
name = models.CharField(max_length = 32 )
addr = models.CharField(max_length = 32 )
def __str__( self ):
return self .name
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length = 32 )
age = models.IntegerField()
class AuthorDeital(models.Model):
tel = models.IntegerField()
addr = models.CharField(max_length = 32 )
author = models.OneToOneField( "Author" ) #建立的一对一的关系
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注意:临时添加的字段,首先你得考虑之前的数据有没有。设置一个默认值。
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wordNum = models.IntegerField(default = 0 )
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通过logging可以查看翻译成的sql语句
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LOGGING = {
'version' : 1 ,
'disable_existing_loggers' : False ,
'handlers' : {
'console' :{
'level' : 'DEBUG' ,
'class' : 'logging.StreamHandler' ,
},
},
'loggers' : {
'django.db.backends' : {
'handlers' : [ 'console' ],
'propagate' : True ,
'level' : 'DEBUG' ,
},
}
}
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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 。
字段选项
每个字段有一些特有的参数,例如,CharField需要max_length参数来指定VARCHAR数据库字段的大小。还有一些适用于所有字段的通用参数。 这些参数在文档中有详细定义,这里我们只简单介绍一些最常用的:
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,而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。
这是一个关于 choices 列表的例子:
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YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = (
( 'FR' , 'Freshman' ),
( 'SO' , 'Sophomore' ),
( 'JR' , 'Junior' ),
( 'SR' , 'Senior' ),
( 'GR' , 'Graduate' ),
)
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每个元组中的第一个元素,是存储在数据库中的值;第二个元素是在管理界面或 ModelChoiceField 中用作显示的内容。
在一个给定的 model 类的实例中,想得到某个 choices 字段的显示值,就调用 get_FOO_display 方法(这里的 FOO 就是 choices 字段的名称 )。例如:
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from django.db import models
class Person(models.Model):
SHIRT_SIZES = (
( 'S' , 'Small' ),
( 'M' , 'Medium' ),
( 'L' , 'Large' ),
)
name = models.CharField(max_length = 60 )
shirt_size = models.CharField(max_length = 1 , choices = SHIRT_SIZES)
>>> p = Person(name = "Fred Flintstone" , shirt_size = "L" )
>>> p.save()
>>> p.shirt_size
'L'
>>> p.get_shirt_size_display()
'Large
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一旦你建立好数据模型之后,django会自动生成一套数据库抽象的API,可以让你执行关于表记录的增删改查的操作。
添加记录
一对多添加记录:
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# 一对多的添加
# 方式一:如果是这样直接指定publish_id字段去添加值,前提是你的主表里面必须有数据
# 主表:没有被关联的(因为book表是要依赖于publish这个表的)也就是publish表
# 子表:关联的表
models.Book.objects.create(title = "追风筝的人" ,publishDdata = "2015-5-8" ,price = "111" ,publish_id = 1 )
# 方式二:推荐
pub_obj = models.Publish.objects. filter (name = "人民出版社" )[ 0 ]
print (pub_obj)
models.Book.objects.create(title = "简爱" ,publishDdata = "2000-6-6" ,price = "222" ,publish = pub_obj)
# 方式三:save
pubObj = models.Publish.objects.get(name = "人民出版社" ) #只有一个的时候用get,拿到的直接就是一个对象
bookObj = models.Book(title = "真正的勇士" ,publishDdata = "2015-9-9" ,price = "50" ,publish = pubObj)
bookObj.save()
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多对多添加记录:
书和作者是多对多的关系:一个书可以有多个作者,一个作者可以出版多本书
步骤:先找到书对象
再找到需要的作者对象
给书对象绑定作者对象(用add方法),也就是绑定多对多的关系
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# 多对多的添加的两种方式
# 方式一:
# 先创建一本书:
pub_obj = models.Publish.objects. filter (name = "万能出版社" ).first()
book_obj = models.Book.objects.create(title = "醉玲珑" ,publishDdata = "2015-4-10" ,price = "222" ,publish = pub_obj)
# #通过作者的名字django默认找到id
haiyan_obj = models.Author.objects. filter (name = "haiyan" )[ 0 ]
egon_obj = models.Author.objects. filter (name = "egon" )[ 0 ]
xiaoxiao_obj = models.Author.objects. filter (name = "xiaoxiao" )[ 0 ]
# 绑定多对多的关系、
book_obj.authorlist.add(haiyan_obj, egon_obj, xiaoxiao_obj)
# 方式二=========,查出所有的作者
pub_obj = models.Publish.objects. filter (name = "万能出版社" ).first()
book_obj = models.Book.objects.create(title = "醉玲珑" , publishDdata = "2015-4-10" , price = "222" , publish = pub_obj)
authers = models.Author.objects. all ()
# #绑定多对多关系
book_obj.authorlist.add( * authers)
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解除绑定:remove
# 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。 ====== book_obj.authors.remove(*[])
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# 解除多对多的关系(remove) book_obj=models.Book.objects.filter(title="醉玲珑").last() #找到书对象 authers=models.Author.objects.filter(id__lt=3) #找到符合条件的作者对象 book_obj.authorlist.remove(*authers) #因为清除的是多条,得加个*
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清除绑定:clear” #清空被关联对象集合。
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# 清除关系方法(clear)
book_obj = models.Book.objects. filter (title = "红楼梦" )
for book_obj_item in book_obj: #把所有红楼梦的都给清空了
book_obj_item.authorlist.clear()
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总结:remove和clear的区别
remove:得吧你要清除的数据筛选出来,然后移除
clear:不用查,直接就把数据都清空了。
各有应用场景
三、基于对象的查询记录(相当于sql语句的where子查询)
一对一查询记录:author和authordetile是一对一的关系
正向查询(按字段author)
反向查询(按表名authordeital):因为是一对一的关系了,就不用_set了。
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# 一对一的查询
# 正向查询:手机号为13245的作者的姓名
deital_obj = models.AuthorDeital.objects. filter (tel = "13245" ).first()
print (deital_obj.author.name)
# 反向查询:查询egon的手机号
egon_obj = models.Author.objects. filter (name = "egon" ).first()
print (egon_obj.authordeital.tel)
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一对多查询记录
正向查询(按字段:publish):
反向查询(按表名:book_set):
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# 正向查询:查询真正的勇士这本书的出版社的地址
book_obj = models.Book.objects. filter (title = "真正的勇士" )[ 0 ] # 找对象
print ( "======" , book_obj.publish) # 拿到的是关联出版社的对象
print (book_obj.publish.addr)
# 反向查询:查询人民出版社出版过的所有的书的价格和名字
pub_obj = models.Publish.objects. filter (name = "人民出版社" )[ 0 ]
book_dic = pub_obj.book_set. all ().values( "price" , "title" )[ 0 ]
print (book_dic)
print (book_dic[ "price" ])
# 查询 人民出版社出版过的所有书籍
publish = models.Publish.objects.get(name = "人民出版社" ) #get得到的直接是一个对象,不过get只能查看有一条记录的
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)
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注意这里用for循环或是用values,vauleslist都是可以的。
多对多查询记录
正向查询(按字段authorlist)
反向查询(按表名book_set)
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# 多对多的查询
# 正向查询:查询追风筝的人的这本书的所有的作者的姓名和年龄
book_obj = models.Book.objects. filter (title = "红楼梦" )[ 0 ]
print (book_obj.authorlist. all ().values( "name" , "age" )) # 这本书关联的所有作者对象的集合
# 反向查询:查询作者是haiyan的这个人出了哪几本书的信息
haiyan_obj = models.Author.objects. filter (name = "haiyan" )[ 0 ]
print ( "bookinfo====" , haiyan_obj.book_set. all ().first().title) # 与该作者关联的所有书对象的集合
return HttpResponse( "ok" )
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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
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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。(相当于用sql语句用join连接的方式,可以在settings里面设置,可查看sql语句)
一对多查询:
练习1、查询人民出版社出版过的所有的书的价格和名字
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# 基于双下划线的方式查询1================一对多
# 第一种查法
ret = models.Publish.objects. filter (name = "人民出版社" ).values( "book__price" , "book__title" )
print (ret)
# 第二种查法
ret2 = models.Book.objects. filter (publish__name = "人民出版社" ).values( "price" , "title" )
print (ret2)
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练习2、查询linux这本书的出版社的地址:filer先过滤,,values显示要求的字段
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第一种查法
ret = models.Book.objects. filter (title = "linux" ).values( "publish__addr" )
print (ret)
第二种查法
ret2 = models.Publish.objects. filter (book__title = "linux" ).values( "addr" )
print (ret2)
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多对多查询
练习1、查询egon出过的所有书的名字
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#方式一
ret = models.Author.objects. filter (name = "egon" ).values( "book__title" )
print (ret)
#方式二:两种方式也就是逻辑不一样
ret2 = models.Book.objects. filter (authorlist__name = "egon" ).values( "title" )
print (ret2)
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练习2、查询手机号以151开头的作者出版过的所有书的名称以及出版社的名称
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# 方式一:
author_obj = models.AuthorDeital.objects. filter (tel__startswith = "151" ).first()
print (author_obj.author.book_set. all ().values( "title" , "publish__name" ))
# 方式二:
ret = models.Book.objects. filter (authorlist__author_deital__tel__startswith = "151" ).values( "title" , "publish__name" )
print (ret)
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聚合查询与分组查询(很重要!!!)
聚合查询:aggregate(*args, **kwargs),只对一个组进行聚合
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from django.db.models import Avg, Sum ,Count, Max , Min
# 1、查询所有图书的平均价格 print(models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price")))
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aggregate()是QuerySet 的一个终止子句(也就是返回的不再是一个QuerySet集合的时候),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。
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from django.db.models import Avg, Sum ,Count, Max , Min
# 1、查询所有图书的平均价格
print (models.Book.objects. all ().aggregate(avgprice = Avg( "price" )))
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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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print (models.Book.objects. all ().aggregate(Avg( "price" ), Max ( "price" ), Min ( "price" )))
#打印的结果是: {'price__avg': 174.33333333333334, 'price__max': Decimal('366.00'), 'price__min': Decimal('12.00')}
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分组查询 :annotate():为QuerySet中每一个对象都生成一个独立的汇总值。是对分组完之后的结果进行的聚合
1、统计每一本书的作者个数
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# 方式一:
print (models.Book.objects. all ().annotate(authorNum = Count( "authorlist__name" )).values( "authorNum" ))
# 方式二:
booklist = models.Book.objects. all ().annotate(authorNum = Count( "authorlist__name" ))
for book_obj in booklist:
print (book_obj.title,book_obj.authorNum)
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2、统计每一个出版社最便宜的书
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# 2、统计每一个出版社的最便宜的书
# 方式一:
print (models.Book.objects.values( "publish__name" ).annotate(nMinPrice = Min ( 'price' ))) 注意:values内的字段即group by的字段,,也就是分组条件
# 方式二:
print (models.Publish.objects. all ().annotate(minprice = Min ( "book__price" )).values( "name" , "minprice" ))
# 方式三
publishlist = models.Publish.objects.annotate(minprice = Min ( "book__price" ))
for publish_obj in publishlist:
print (publish_obj.name,publish_obj.minprice)
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3、统计每一本以py开头的书籍的作者个数:
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print (models.Book.objects. filter (title__startswith = "py" ).annotate(authNum = Count( "authorlist__name" )).values( "authNum" ))
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4统计不止一个作者的图书:
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print (models.Book.objects.annotate(num_authors = Count( 'authorlist__name' )). filter (num_authors__gt = 1 ).values( "title" , "num_authors" ))
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5根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerySet进行排序:
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print (models.Book.objects. all ().annotate(authorsNum = Count( "authorlist__name" )).order_by( "authorsNum" ))
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6查询各个作者出的书的总价格:
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# 方式一
print (models.Author.objects. all ().annotate(priceSum = Sum ( "book__price" )).values( "name" , "priceSum" ))
# 方式二
print (models.Book.objects.values( "authorlist__name" ).annotate(priceSum = Sum ( "price" )).values( "authorlist__name" , "priceSum" ))
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F查询和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。
1、查看评论数大于阅读数的书
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from django.db.models import F,Q
print (models.Book.objects. filter (commentNum__gt = F( "readNum" )))
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2、修改操作也可以使用F函数,比如将id大于1的所有的书的价格涨价100元
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print (models.Book.objects. filter (nid__gt = 1 ).update(price = F( "price" ) + 100 ))
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3、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。
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# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
models.Book.objects. filter (commnetNum__lt = F( 'keepNum' ) * 2 )
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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、查询id大于1并且评论数大于100的书
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print (models.Book.objects. filter (nid__gt = 1 ,commentNum__gt = 100 ))
print (models.Book.objects. filter (nid__gt = 1 ). filter (commentNum__gt = 100 ))
print (models.Book.objects. filter (Q(nid__gt = 1 )&Q(commentNum__gt = 100 )))
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2、查询评论数大于100或者阅读数小于200的书
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print (models.Book.objects. filter (Q(commentNum__gt = 100 )|Q(readNum__lt = 200 )))
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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。
3、查询年份等于2017年或者价格大于200的书
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print (models.Book.objects. filter (Q(publishDdata__year = 2017 )|Q(price__gt = 200 )))
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4、查询年份不是2017年或者价格大于200的书
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print (models.Book.objects. filter (~Q(publishDdata__year = 2017 )&Q(price__gt = 200 )))
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注意:
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:
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bookList = models.Book.objects. filter (Q(publishDate__year = 2016 ) | Q(publishDate__year = 2017 ),
title__icontains = "python"
)
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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://www.cnblogs.com/yinxin/p/8990518.html