Django学习笔记7

ORM查询等操作

基础查询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

结果ret可以.query得到原sql语句

返回QuerySet对象的方法有

all()

filter()

exclude()

order_by()

reverse()

distinct()

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

返回具体对象的

get()

first()

last()

返回布尔值的方法有：

exists()

返回数字的方法有

count()

下划线过滤查找

    # 查询id值大于1小于4的结果
    ret = models.Person.objects.filter(id__gt=1, id__lt=4)
    print(ret)
    # in
    # 查询 id 在 [1, 3, 5, 7]中的结果
    ret = models.Person.objects.filter(id__in=[1, 3, 5, 7])
    print(ret)
    # 查询 id不在 [1, 3, 5, 7]中的结果
    ret = models.Person.objects.exclude(id__in=[1, 3, 5, 7])
    print(ret)
    # range
    # 判断id值在 哪个区间的 SQL语句中的between and  1<= x <=3
    ret = models.Person.objects.filter(id__range=[1, 3])
    print(ret)
    # contains 字段包含指定值的
    # icontains 忽略大小写包含指定值
    ret = models.Person.objects.filter(name__contains="小")
    print(ret)
    # 日期和时间字段还可以有以下写法
    ret = models.Person.objects.filter(birthday__year=2000)
    print(ret)
    ret = models.Person.objects.filter(birthday__year=2000, birthday__month=5)
    print(ret)
    # 查询书名以沙河开头的书的对象
    models.Book.objects.filter(title__startswith="沙河")
    # 查询书名以沙河结尾的书的对象
    models.Book.objects.filter(title__endswith="沙河")
    # 类似的还有：istartswith, iendswith　

　　还有__set反向查找，下面介绍

foreignerkey 正向与反向查找

这里有两个表结构的模型语句

class Publisher(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32, unique=True)

    def __str__(self):
        return "我是一个出版社对象:{}".format(self.name)


class Book(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2, default=99.99)
    # 库存数
    kucun = models.IntegerField(default=1000)
    # 卖出数
    maichu = models.IntegerField(default=0)

    title = models.CharField(max_length=32)
    # 外键
    
    publisher = models.ForeignKey(
        to="Publisher",
        on_delete=models.CASCADE,
        related_name="books",  # related_name="books" 反向查询是用来代替基于对象查找表名(book_set)的
        related_query_name="xxoo",  # related_query_name="xxoo" 反向查询是用来替代基于下划线查找时的表名的
        null=True
    )

foreignerkey的正向查找

正向查找时从定义外键的表通过外键找到要链接的表的信息

基于对象查找

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

基于下划线查找

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

foreignerkey的反向查找

反向查找是从当前表找到引用自己当外键的表中的信息

基于对象查找

publisher_obj = models.Publisher.objects.first()  # 找到第一个出版社对象
books = publisher_obj.book_set.all()  # 找到第一个出版社出版的所有书
titles = books.values_list("title")  # 找到第一个出版社出版的所有书的书名

　　使用基于对象查找时，前提是对象，其次，模板里的类定义不能有related_name和related_query_name，两种方式不能并存，会报错

基于下划线查找（用到related_query_name和related_name）

print(models.Publisher.objects.filter(id=1).values_list("xxoo__title"))  # related_query_name
print(models.Publisher.objects.get(id=2).books.first())  # related_neme

　　注意：使用related_name时，前面的还是对象，但是使用related_query_name时，前面要是queryset

ManyToManyField的反向查找

ManyToManyField的反向查找和上面的类似，也分为基于对象查找和基于下划线查找

基于对象查找

print(models.Book.objects.get(id=2).author_set.all())

　　使用基于对象查找时，前提是对象，其次，模板里的类定义不能有related_name和related_query_name，两种方式不能并存，会报错

 基于下划线查找（用到related_query_name和related_name）

    print(models.Book.objects.get(id=2).back_author.all())
    print(models.Book.objects.filter(id=2).values_list("back_authors__name"))

　　表结构如下

# 书类
class Book(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    # 创建一个varchar(64)的唯一的不为空的字段
    tittle = models.CharField(max_length=64, null=False, unique=True)
    # 和出版者关联的外键字段
    publisher = models.ForeignKey(to="Publisher", related_name="books", related_query_name="bookss")  # 设置书籍连接到出版者的外键

    # 数据库自动生成的外键会自动加上_id

    def __str__(self):
        return "<Book object>: {}".format(self.tittle)


# 作者类
class Author(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)  # 自增的ID主键
    name = models.CharField(max_length=16, null=False, unique=True)
    book = models.ManyToManyField(to="Book", related_name="back_author", related_query_name="back_authors")  # 创建作者表和书籍表多对多的关系

    # 多对多的关系会在数据库中另创建一个新的对应关系表，只存放id的对应关系

    def __str__(self):
        return "<Author object>: {}".format(self.name)

ManyToManyField

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：

1. 外键关系的反向查询
2. 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。

方法

• create()

创建一个新的对象，保存对象（会自动保存），并将它添加到关联对象集之中，返回新创建的对象，例如通过作者对象创建book对象。

>>> import datetime
>>> models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today())

　　做了两件事，在book表里面创建了一本新书，和在作者和书的关系表中添加关联记录

add()

把指定的model对象添加到关联对象集中。

添加对象（添加了一行记录或者多行）

>>> 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 "<input>", line 1, in <module>
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。

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

聚合查询和分组查询

聚合（聚合函数）

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')}

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")

更多示例：

示例1：统计每一本书的作者个数

>>> 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"))
<QuerySet [{'publisher__name': '沙河出版社', 'min_price': Decimal('9.90')}, {'publisher__name': '人民出版社', 'min_price': Decimal('19.90')}]>

示例3：统计不止一个作者的图书

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)
<QuerySet [<Book: 番茄物语>]>

示例4：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num")
<QuerySet [<Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>, <Book: 番茄物语>]>

示例5：查询各个作者出的书的总价格

>>> models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")
<QuerySet [{'name': '小精灵', 'sum_price': Decimal('9.90')}, {'name': '小仙女', 'sum_price': Decimal('29.80')}, {'name': '小魔女', 'sum_price': Decimal('9.90')}]>

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。

示例1：

查询评论数大于收藏数的书籍（使用时要先导入F）

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（只有queryset才有update）

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)————记得要导入Concat

>>> 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(")")))

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：

查询作者名是小仙女或小魔女的

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。

示例：查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。

>>> models.Book.objects.filter(Q(author__name="小仙女") & ~Q(publish_date__year=2018)).values_list("title")
<QuerySet [('番茄物语',)]>

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")
<QuerySet [<Book: 番茄物语>, <Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>]>

extra执行原生sql

extra(select None,where None,params None,tables None,order_by None,select params None)

有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的WHERE子句，对于这种情况，Django提供了extra（）Queryset修改机制
extra可以指定一个或多个参数，例如select，where or tables.这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个！要注意这些
参数之select
The select 参数可以让你在SELECT从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到SQL从句的映射。

queryResult = models.Article.0bjects.extra(select = "is_recent":"create time > '2017-09-05'")

结果集中每一个Entry对象都有一个额外的属性is_recent，它是一个布尔值，表示Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05
练习：

in sqlite:
    article_obj=models.Article.objects.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"}).values("standard-time","nid","title")

print(article_obj)
#<Queryset [{'title':'MongoDb 入门教程',‘standard_time:'2017-09-03'，'nid':1}]>