一、ORM简介
ORM-对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）
原生sql和orm代码对比
#sql中的表 #创建表: CREATE TABLE employee( id INT PRIMARY KEY auto_increment , name VARCHAR (20), gender BIT default 1, birthday DATA , department VARCHAR (20), salary DECIMAL (8,2) unsigned, ); #sql中的表纪录 #添加一条表纪录: INSERT employee (name,gender,birthday,salary,department) VALUES ("alex",1,"1985-12-12",8000,"保洁部"); #查询一条表纪录: SELECT * FROM employee WHERE age=24; #更新一条表纪录: UPDATE employee SET birthday="1989-10-24" WHERE id=1; #删除一条表纪录: DELETE FROM employee WHERE name="alex" #python的类 class Employee(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32) gender=models.BooleanField() birthday=models.DateField() department=models.CharField(max_length=32) salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) #python的类对象 #添加一条表纪录: emp=Employee(name="alex",gender=True,birthday="1985-12-12",epartment="保洁部") emp.save() #查询一条表纪录: Employee.objects.filter(age=24) #更新一条表纪录: Employee.objects.filter(id=1).update(birthday="1989-10-24") #删除一条表纪录: Employee.objects.filter(name="alex").delete()
二、单表操作
创建表、默认数据库为SQLite
from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) #如果表里面没有写主键，表里面会自动生成一个自增主键字段，叫做id字段，orm要求每个表里面必须要写一个主键 title=models.CharField(max_length=32) #和varchar(32)是一样的，32个字符 state=models.BooleanField() pub_date=models.DateField() #必须存这种格式"2018-12-12" price=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) #max_digits最大位数，decimal_places小数部分占多少位 publish=models.CharField(max_length=32)
""" 使用orm创建对应的数据，连接对应的数据库，执行建表命令，翻译成相应的sql，然后到数据库里面执行，从而创建对应的表， 多了一步orm翻译成sql的过程，效率低了，当你不能忍的时候，你可以自己写原生sql语句，一般的场景orm都够用了，开发起来速度更快，写法更贴近应用程序开发， 还有一点就是数据库升级或者变更，那么你之前用sql语句写的数据库操作，那么就需要将sql语句全部修改，但是如果你用orm，就不需要担心这个问题，不管是你从mysql变更到oracle还是从oracle更换到mysql，你如果用的是orm来搞的，你只需要修改一下orm的引擎（配置文件里面改一些配置就搞定）就可以了，你之前写的那些orm语句还是会自动翻译成对应数据库的sql语句。 """
1、字段类型和field参数
字段类型
<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=19, 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-#populate # the slug, via JavaScript,in the object's admin form: models.SlugField # (prepopulate_from=("pre_name", "name"))prepopulate_from 不接受 DateTimeFields. <13> 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. <14> 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 <15> IPAddressField # 一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30"). <16> CommaSeparatedIntegerField # 用于存放逗号分隔的整数值. 类似 CharField, 必须要有maxlength参数. 字段类型
字段参数
(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，如果你的字段没有设置可以为空，那么将来如果我们后添加一个字段，这个字段就要给一个default值 (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。 如SEX_CHOICES= (( ‘F’,'Female’),(‘M’,'Male’),) gender = models.CharField(max_length=2,choices = SEX_CHOICES) (6)db_index db_column 如果db_index=True 则代表着为此字段设置数据库索引。 DatetimeField、DateField、TimeField这个三个时间字段，都可以设置如下属性。 (7)auto_now_add 配置auto_now_add=True，创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库。 (8)auto_now 配置上auto_now=True，每次更新数据记录的时候会更新该字段，标识这条记录最后一次的修改时间。 (9)validator_list： 有效性检查。非有效产生 django.core.validators.ValidationError 错误 (10)editable： 如果为假，admin模式下将不能改写。缺省为真
2、settings配置
DATABASES = { # 默认引擎 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'lesson51', # 数据库名称 'USER': 'root', # 数据库用户名 'PASSWORD': '123456', # 数据库密码 'HOST': '', # 数据库主机，留空默认localhost 'PORT': '3306', # 数据库端口 } }
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME':'bms', # 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':'', # 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 }， 'app01': { #可以为每个app都配置自己的数据，并且数据库还可以指定别的，也就是不一定就是mysql，也可以指定sqlite等其他的数据库 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME':'bms', # 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':'', # 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 } }
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：
import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()
通过数据库迁移命令可在指定的数据库中创建表：
python manage.py makemigrations #生成记录，每次修改了models里面的内容或者添加了新的app， # 新的app里面写了models里面的内容，都要执行这两条 python manage.py migrate #执行上面这个语句的记录来创建表，生成的表名字前面会自带应用的名字， # 例如：你的book表在mysql里面叫做app01_book表
指令的原理
""" 在执行 python manager.py magrations 时django 会在相应的 app 的migration文件夹下面生成 一个python脚本文件 在执行 python manager.py migrte 时 django才会生成数据库表，那么django是如何生成数据库表的呢， django是根据 migration下面的脚本文件来生成数据表的 每个migration文件夹下面有多个脚本，那么django是如何知道该执行那个文件的呢， django有一张django-migrations表，表中记录了已经执行的脚本，那么表中没有的就是还没执行的脚本， 则 执行migrate的时候就只执行表中没有记录的那些脚本。 有时在执行 migrate 的时候如果发现没有生成相应的表，可以看看在 django-migrations表中看看 脚本是否已经执行了， 可以删除 django-migrations 表中的记录 和 数据库中相应的 表 ， 然后重新 执行 """
可以通过pycharm提供的功能来执行manage.py相关的指令
3、添加表记录
orm对应关系
类 ----------> 表
类对象 --------> 行(记录)
类属性 -------->表的字段
导入要操作的表
#在逻辑代码中导入你要操作的表 from app01 import models def add_book(request): ''' 添加表记录 :param request: http请求信息 :return: ''' models.Book(title='python',price=123,pub_date='2012-12-12',publish='人民出版社')
方式1:
book_obj=Book(title="python",state=True,price=100,publish="苹果出版社",pub_date="2012-12-12") #实例化一个对象表示一行记录，时间日期如果只写日期的话，时间默认是00.00.00，注意日期写法必须是2012-12-12这种格式 book_obj.save() #就是pymysql的那个commit提交
方式2:
# create方法的返回值book_obj就是插入book表中的python葵花宝典这本书籍纪录对象 book_obj=Book.objects.create(title="python葵花宝典",state=True,price=100,publish="苹果出版社",pub_date="2012-12-12") #这个返回值就像是mysql里面咱们讲的那个new对象，还记得吗，他跟上面那种创建方式创建的那个对象是一样的 #这个Book.objects就像是一个Book表的管理器一样，提供了增删改查所有的方法 print(book_obj.title) #可以基于这个对象来取这个新添加的记录对象的属性值 dic1 = {'title':'linux','state'=True,'price':100,'publish'='2018-12-12'} #这样写的时候，注意如果你用post提交过来的请求，有个csrf_token的键值对要删除，并且request.POST是不能直接在request.POST里面进行修改和删除的，data = request.POST.dict()转换成普通的字典-->Book.objects.create(**data) book.objects.create(**dic1)
方式3:批量插入
book_list = [] for i in range(10): bk_obj = models.Book( name='chao%s'%i, addr='北京%s'%i ) book_list.append(bk_obj) models.Book.objects.bulk_create(book_list) #批量插入，速度快
4、查询表记录
objects像是一个管理器，提供了增删改查的方法，Book.objects.all()获取所有的书籍，以下是一些其他的方法
<1> all(): 查询所有结果，结果是queryset类型 <2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象，结果也是queryset类型 Book.objects.filter(title='linux',price=100) #里面的多个条件用逗号分开，并且这几个条件必须都成立，是and的关系，or关系的我们后面再学，直接在这里写是搞不定or的 <3> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，不是queryset类型，是行记录对象，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。捕获异常try。 Book.objects.get(id=1) <4> exclude(**kwargs): 排除的意思，它包含了与所给筛选条件不匹配的对象，没有不等于的操作昂，用这个exclude，返回值是queryset类型 Book.objects.exclude(id=6)，返回id不等于6的所有的对象，或者在queryset基础上调用，Book.objects.all().exclude(id=6) <5> order_by(*field): queryset类型的数据来调用，对查询结果排序,默认是按照id来升序排列的，返回值还是queryset类型 models.Book.objects.all().order_by('price','id') #直接写price，默认是按照price升序排列，按照字段降序排列，就写个负号就行了order_by('-price'),order_by('price','id')是多条件排序，按照price进行升序，price相同的数据，按照id进行升序 <6> reverse(): queryset类型的数据来调用，对查询结果反向排序，返回值还是queryset类型 <7> count(): queryset类型的数据来调用，返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。 <8> first(): queryset类型的数据来调用，返回第一条记录 Book.objects.all()[0] = Book.objects.all().first()，得到的都是model对象，不是queryset <9> last(): queryset类型的数据来调用，返回最后一条记录 <10> exists(): queryset类型的数据来调用，如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False 空的queryset类型数据也有布尔值True和False，但是一般不用它来判断数据库里面是不是有数据，如果有大量的数据，你用它来判断，那么就需要查询出所有的数据，效率太差了，用count或者exits 例：all_books = models.Book.objects.all().exists() #翻译成的sql是SELECT (1) AS `a` FROM `app01_book` LIMIT 1，就是通过limit 1，取一条来看看是不是有数据 <11> values(*field): 用的比较多，queryset类型的数据来调用，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,只要是返回的queryset类型，就可以继续链式调用queryset类型的其他的查找方法，其他方法也是一样的。 <12> 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 <13> distinct(): values和values_list得到的queryset类型的数据来调用，从返回结果中剔除重复纪录
三、queryset方法
################################################################## # 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
四、values用法
all_books = models.Book.objects.all().values('id','title') print(all_books) #<QuerySet [{'title': 'linux', 'id': 6}, {'title': '你好', 'id': 7}, {'title': 'linux', 'id': 8}, {'title': 'xxx', 'id': 9}, {'title': 'gogogo', 'id': 10}]> ''' values做的事情： ret = [] #queryset类型 for obj in Book.objects.all(): temp = { #元素是字典类型 'id':obj.id, 'title':obj.title } ret.append(temp) '''
五、values_list用法
all_books = models.Book.objects.all().values_list('id','title') print(all_books) #<QuerySet [(6, 'linux'), (7, '你好'), (8, 'linux'), (9, 'xxx'), (10, 'gogogo')]> ''' values做的事情： ret = [] #queryset类型 for obj in Book.objects.all(): temp = ( #元素是元祖类型 obj.id,obj.title ) ret.append(temp) '''
六、distinct用法
# all_books = models.Book.objects.all().distinct() #这样写是表示记录中所有的字段重复才叫重复，但是我们知道有主键的存在，所以不可能所有字段数据都重复 # all_books = models.Book.objects.all().distinct('price') #报错，不能在distinct里面加字段名称 # all_books = models.Book.objects.all().values('price').distinct()#<QuerySet [(Decimal('11.00'),), (Decimal('111.00'),), (Decimal('120.00'),), (Decimal('11111.00'),)]> all_books = models.Book.objects.all().values_list('price').distinct()#<QuerySet [{'price': Decimal('11.00')}, {'price': Decimal('111.00')}, {'price': Decimal('120.00')}, {'price': Decimal('11111.00')}]> 只能用于valuse和values_list进行去重 all_books = models.Book.objects.all().values_list('title','price').distinct() #title和price两个同时重复才算一条重复的记录
七、__str__用在models.py
#__str__方法的使用 class MyClass: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def __str__(self): return self.name + '>>>' + str(self.age) a = MyClass('chao',18) b = MyClass('wc',20) print(a) print(b)
models.py的__str__:
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) price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2,) pub_date = models.DateTimeField() #必须存这种格式"2012-12-12" publish = models.CharField(max_length=32) def __str__(self): #后添加这个str方法，也不需要重新执行同步数据库的指令 return self.title #当我们打印这个类的对象的时候，显示title值
八、双下划线的模糊查询
Book.objects.filter(price__in=[100,200,300]) #price值等于这三个里面的任意一个的对象 Book.objects.filter(price__gt=100) #大于，大于等于是price__gte=100，别写price>100，这种参数不支持 Book.objects.filter(price__lt=100) Book.objects.filter(price__range=[100,200]) #sql的between and，大于等于100，小于等于200 Book.objects.filter(title__contains="python") #title值中包含python的 Book.objects.filter(title__icontains="python") #不区分大小写 Book.objects.filter(title__startswith="py") #以什么开头，istartswith 不区分大小写 Book.objects.filter(pub_date__year=2012)
1、关于日期查询
# all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2012) #找2012年的所有书籍 # all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year__gt=2012)#找大于2012年的所有书籍 all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2019,pub_date__month=2)#找2019年月份的所有书籍，如果明明有结果，你却查不出结果，是因为mysql数据库的时区和咱们django的时区不同导致的，了解一下就行了，你需要做的就是将django中的settings配置文件里面的USE_TZ = True改为False，就可以查到结果了，以后这个值就改为False，而且就是因为咱们用的mysql数据库才会有这个问题，其他数据库没有这个问题。
九、删除表记录
# delete()方法的调用者可以是一个model对象，也可以是一个queryset集合。 # 删除方法就是 delete()
model_obj.delete()
# 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。 # 例如，下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象：
Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()
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
b = Blog.objects.get(pk=1) # This will delete the Blog and all of its Entry objects. b.delete()
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：
Entry.objects.all().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)
十、修改表记录
#方式1 Book.objects.filter(title__startswith="py").update(price=120), update只能是querset类型才能调用，model对象不能直接调用更新方法，所以使用get方法获取对象的时候是不能update的。 #方式2 book_obj = Book.objects.filter(title__startswith="py") book_obj.price=100 book_obj.save() 这也是修改记录的一种方式，但是这种方式会将所有字段的数据都重新的赋值一遍（不是是不是需要更新的字段值），效率偏低，但是也是一种方式
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。
注意：
<input type="date" class="form-control" id="book_pub_date" placeholder="出版日期" name="book_pub_date" value="{{ edit_obj.pub_date|date:'Y-m-d' }}">，type='date'的input标签，value的值必须是'Y-m-d'的格式，这个标签才能认识并被赋值，所以，要通过date过滤给它改变格式。