Django ORM models操作

Django ORM基本操作

一、数据库的创建及增删改查

1 使用类创建表

在models.py中 from django.db import models
继承models.Model

1 写类，对应表名

from django.db import models
class UserInfo(models.Model): name = models.CharField(max_length=16) age = models.IntegerField()

设置外键
ut = models.ForeignKey('UserType')
设置外键可以为空, null=True ut = models.ForeignKey('UserType',null=True)
生成的外键在数据库中是ut_id,自动添加了下划线+id

class UserType(models.Model): """  用户组  """ title = models.CharField(max_length=32) def __str__(self): return "%s-%s" % (self.id, self.title) class UserInfo(models.Model): """  用户表  """ name = models.CharField(max_length=16) age = models.IntegerField() ut = models.ForeignKey('UserType',null=True) # 设置外键

2 注册app

在setting中注册app的名字,下面的都会在数据库中生成表，都有相应的用处

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'app01', ]

3 生成表

python3 manage.py makemigratons
python3 manage.py migrate

2 修改数据库

如果数据库中有数据，想添加一列的时候，数据库会提示。。。，解决方式：

null=True 设置默认为空
default=1 设置默认值为1

from django.db import models
class UserInfo(models.Model): name = models.CharField(max_length=16) age = models.IntegerField() email = models.CharField(null=True) email = models.CharField(default=1)

增删改查

# 增加数据
models.UserInfo.objects.create(name='aaa',age='18',ut_id='1') # 注意外键是一行对象，用表中额ut_id # 查询数据 models.UserInfo.objects.all() # 过滤 models.UserInfo.objects.filter(name='xxx') # 更新 models.UserInfo.objects.update(name='ddd')

二、连表操作

1 外键连表

连一张表的情况

UserType表:

UserInfo表：

下面是通过UserInfo表中的外键ut,此时的ut就代表UserType这个表的一行对象，直接用item.ut.title就可以进行连表查询。

def test(request): user_list = models.UserInfo.objects.all() for item in user_list: print(item.age,item.name,item.ut_id,item.ut.title) # 通过外键进行连表

查看原生SQL语句

使用query进行查看，可以查看models的SQL操作。

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user_list = models.UserInfo.objects.all()
    print(user_list.query)

SELECT "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."name", "app01_userinfo"."age", "app01_userinfo"."ut_id" FROM "app01_userinfo"

连多张表的情况

class UserType(models.Model): """  用户类型  """ title = models.CharField(max_length=32) fo = models.ForeignKey('Foo')

在UserType表中添加外键fo,关联Foo表

使用item.ut.fo.caption可以通过外键一致点。

def test(request): user_list = models.UserInfo.objects.all() for item in user_list: print(item.age,item.name,item.ut_id,item.ut.fo.caption)

2 正向操作

一个用户只有一个用户类型
正向操作关键，含有FK,直接点的

    obj = models.UserInfo.objects.all().first() # 这是获取的第一个对象
    print(obj.name,obj.age,obj.ut.title)

3 反向操作

一个用户类型有多个用户
使用的前提是获得是一个对象，然后用这个对象进行小写的表名字_set
要关联的表的小写的表明加下划线set
如UserType反向去取UserInfo中的内容，userinfo_set.all()

    obj = models.UserType.objects.all().first()
    print(obj.id,obj.title,obj.userinfo_set.all())

结果：通过反向查表获得是另一个表的QuerySet对象

1 技术部 <QuerySet [<UserInfo: UserInfo object>]>

下面可以通过UserType反向查询到UserInfo表中的内容，当然还可以用外键进行连表，就没有意义了

obj = models.UserType.objects.all().first()
    for item in obj.userinfo_set.all(): print(item.id,item.name,item.age)

或者

    user_list = models.UserType.objects.all()
    for obj in user_list: for obj2 in obj.userinfo_set.all(): # 再进行循环 print(obj2.name,obj2.age)

4 values和value_list

values

values获得是Quseryset对象，内部的数据代表获得的列
数据类型是字典类型

    result = models.UserInfo.objects.all().values('id','name') # 拿到的是两列数据 for item in result: print(item)

结果是字典类型

{'id': 1, 'name': 'aaa'}
{'id': 2, 'name': 'bbb'}

用values进行跨表：

这种不是在for循环的时候跨表了，是在查询的时候进行的跨表，然后对获取的数据进行的遍历，效率高
使用外键+双下划线+字段名

    result = models.UserInfo.objects.all().values('id', 'name','ut__title') # 拿到的是两列数据 for item in result: print(item['id'],item['name'],item['ut__title'])

value_list

value_list的数据是元组类型

    result = models.UserInfo.objects.all().values_list('id', 'name') for item in result: print(item)

结果:

(1, 'aaa')
(2, 'bbb')

使用values_list进行跨表，也是在查询的时候获取
数据是元组，通过双下划线
是通过索引进行取值的

    result = models.UserInfo.objects.all().values_list('id', 'name','ut__title') # 拿到的是两列数据 for item in result: print(item[0],item[1],item[2])

5 values和value_list 反向操作

使用小写的表名+双下划线

v = models.UserGroup.objects.values('id','title','userinfo__age') # userinfo__age v = models.UserGroup.objects.values_list('id','title','userinfo__age')

跨表操作大总结

class UserGroup(models.Model): """  部门   """ title = models.CharField(max_length=32) class UserInfo(models.Model): """  员工  """ nid = models.BigAutoField(primary_key=True) user = models.CharField(max_length=32) password = models.CharField(max_length=64) age = models.IntegerField(default=1) ug = models.ForeignKey("UserGroup",null=True) - 跨表 正： 1. q = UserInfo.objects.all().first() q.ug.title 使用外键点 2. models.UserInfo.objects.values('nid','ug_id') models.UserInfo.objects.values('nid','ug_id','ug__title') # 使用外键__+字段 3. models.UserInfo.objects.values_list('nid','ug_id','ug__title') 反： 1. 小写的表名_set obj = UserGroup.objects.all().first() result = obj.userinfo_set.all() [userinfo对象,userinfo对象,] 2. 小写的表名 v = models.UserGroup.objects.values('id','title') v = models.UserGroup.objects.values('id','title','小写的表名称') # userinfo v = models.UserGroup.objects.values('id','title','小写的表名称__age') # userinfo__age v = models.UserGroup.objects.values('id','title','小写的表名称__ug_id') # 关联的是字段外键ug_id 3. 小写的表名 v = models.UserGroup.objects.values_list('id','title') v = models.UserGroup.objects.values_list('id','title','小写的表名称') v = models.UserGroup.objects.values_list('id','title','小写的表名称__age') v = models.UserGroup.objects.values_list('id','title','小写的表名称__ug_id') # 关联的是字段外键ug_id related_name=None, # 反向操作时，使用的字段名，用于代替 【表名_set】 如： obj.表名_set.all()

OnetoOne 一对一操作

假如用户模型中有个 Person 模型，它通过属性 user=models.OneToOneField(User) 与框架的 User 建立起一对一映射。在使用时 user 是一个 User 对象，user.person 可以获得对应的 Person 对象。

进阶操作

排序

order_by进行排序
如有order_by('-id','name') 先排id,id有相同的再拍name
加减号是反向排序

    user_list = models.UserInfo.objects.all().order_by('-id')
    print(user_list)

结果：

<QuerySet [<UserInfo: 2-bbb>, <UserInfo: 1-aaa>]>

分组

分组用values和annotate
values是获取一列数据
annotate是加聚合函数的
内部用Count
c是别名
导入from django.db.models.aggregates import Count,Sum,Max,Min
设置了自动导入模块快捷键是alt+M

    obj = models.UserInfo.objects.all().values_list('ut__id').annotate(c=Count('id')) print(obj.query)

原生的SQL语句：

    SELECT "app01_userinfo"."ut_id", COUNT("app01_userinfo"."id") AS "c" FROM "app01_userinfo" GROUP BY "app01_userinfo"."ut_id"

分组后筛选

SQL中是Having
这里用filter，而且是在后面
filter在前面是Where

    obj = models.UserInfo.objects.all().values_list('ut__id').annotate(c=Count('id')).filter(c__gt=1) print(obj.query)

SQL:

SELECT "app01_userinfo"."ut_id", COUNT("app01_userinfo"."id") AS "c" FROM "app01_userinfo" GROUP BY "app01_userinfo"."ut_id" HAVING COUNT("app01_userinfo"."id") > 1

filter放在前面的时候

    obj = models.UserInfo.objects.filter(id__gt=2).values_list('ut__id').annotate(c=Count('id')).filter(c__gt=1) print(obj.query)

sql

SELECT "app01_userinfo"."ut_id", COUNT("app01_userinfo"."id") AS "c" FROM "app01_userinfo" WHERE "app01_userinfo"."id" > 2 GROUP BY "app01_userinfo"."ut_id" HAVING COUNT("app01_userinfo"."id") > 1

过滤

__gt大于
__lt小于
in是范围，后面是列表
range就是between and
__startswith 以xxxx开头
__conains 包含xxxx
exclude(id=1) 处id=1的之外

    models.UserInfo.objects.filter(id__gt=1)
    models.UserInfo.objects.filter(id__lt=1) models.UserInfo.objects.filter(id__lte=1) models.UserInfo.objects.filter(id__gte=1) models.UserInfo.objects.filter(id__in=[1,2,3]) models.UserInfo.objects.filter(id__range=[1,2]) models.UserInfo.objects.filter(name__startswith='xxxx') models.UserInfo.objects.filter(name__contains='xxxx') models.UserInfo.objects.exclude(id=1)

高级操作

F

F是在原来的基础上进行的操作，下面是对所有用户的age+1
在sql中是 age = age + 1

from django.db.models.expressions import F

models.UserInfo.objects.all().update(age=F('age')+1)

Q

Q的应用1

在这里Q的作用是filter中的条件
解决了或的问题

    obj = models.UserInfo.objects.filter(Q(id=1)) obj = models.UserInfo.objects.filter(Q(id=1)|Q(id=2)) obj = models.UserInfo.objects.filter(Q(id=1)&Q(id=2))

Q的应用2

应用于AutoCMDB中的资产管理的组合搜索
多个条件可以写成字典类型，然后filter(**字典) 进行接收

    q1 = Q()  # 建立一个Q对象
    q1.connector = 'OR' # q1内部是OR的关系 q1.children.append(('id', 1)) q1.children.append(('id', 10)) q1.children.append(('id', 9)) q2 = Q() q2.connector = 'OR' q2.children.append(('c1', 1)) q2.children.append(('c1', 10)) q2.children.append(('c1', 9)) q3 = Q() q3.connector = 'AND' q3.children.append(('id', 1)) q3.children.append(('id', 2)) q1.add(q3,'OR') # 在q1中添加新的关系q3 con = Q() # 这是总的Q con.add(q1, 'AND') con.add(q2, 'AND') """  (id=1 or id = 10 or id=9 or (id=1 and id=2)) and (c1=1 or c1=10 or c1=9)  """

实际应用中的代码

对于同一种类别，q内部的都是or的关系

condition_dict = {
        'k1':[1,2,3,4], 'k2':[1,], } con = Q() # 总的条件 for k,v in condition_dict.items(): q = Q() q.connector = 'OR' # q内部的都是or的关系 for i in v: q.children.append(('id', i)) con.add(q,'AND') # 总的条件用and models.UserInfo.objects.filter(con)

extra

extra内部的有：

select select_params
where params
tables
order_by

 models.UserInfo.objects.extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)

extra是针对复杂的SQL语句

select select_params

    v = models.UserInfo.objects.all().extra(select={
        'n': "select count(1) from app01_userinfo WHERE id>%s" }, select_params=[1,] # 有多个% 内部就有多个参数 ) print(v) for item in v: print(item.id,item.name,item.n)# 这里使用n

where params

    models.UserInfo.objects.extra(
        where=["id=1","name='aaa'"] ) models.UserInfo.objects.extra( where=["id=1 or id=%s ","name=%s"], params=[1,"aaa"] )

tables

models.UserInfo.objects.extra(
        tables=['app01_usertype'],
    )
# """select * from app01_userinfo,app01_usertype"""

总结：

# a. 映射
    # select 
    # select_params=None # select 此处 from 表 # b. 条件 # where=None # params=None, # select * from 表 where 此处 # c. 表 # tables # select * from 表,此处 # c. 排序 # order_by=None # select * from 表 order by 此处

models.UserInfo.objects.extra(
                    select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'}, select_params=[1,], where = ['age>%s'], params=[18,], order_by=['-age'], tables=['app01_usertype'] )

最终的SQL：

select 
    app01_userinfo.id,
    (select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid from app01_userinfo,app01_usertype where app01_userinfo.age > 18 order by app01_userinfo.age desc

原生SQL

Django内部提供了写原生SQL的方法

在setting中配置
connection.cursor()默认是default数据库
cursor = connections['db2'].cursor() 可以定义自己的数据库

from django.db import connection, connections

cursor = connection.cursor() #默认 connection=default数据库 cursor = connections['db2'].cursor() cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])# 写原生SQL row = cursor.fetchone() row = cursor.fetchall()

其他

时间相关，时间格式化

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 # 截取到年，后面默认是01-01 - month: 年-月-01 # 截取到月，后面默认是01 - day : 年-月-日 models.DatePlus.objects.dates('ctime','day','DESC') # ctime是时间列 day,代表截取到day DESC对截取后的时间进行排序 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’)  """

更新数据后，create有返回值，是添加的数据的id
使用**字典进行接收

obj = models.UserType.objects.create(title='xxx')
obj = models.UserType.objects.create(**{'title': 'xxx'}) print(obj.id) # 返回值

v = models.UserInfo.objects.all().first()  # 推荐使用first
models.UserInfo.objects.get(id=1) # get没有获取到会报错

批量操作
odels.Userinfo(name='r11'), # 注意这是对象没有用objects

bulk_create(self, objs, batch_size=None):
    # 批量插入 # batch_size表示一次插入的个数 objs = [ models.Userinfo(name='r11'), # 注意这是对象 没有用objects models.Userinfo(name='r22') ] models.Userinfo.objects.bulk_create(objs, 10) # 一次性提交的数据10个，100条数据会没10条提交

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})

性能相关

下面的这种情况每次for循环都会到数据库查询，性能低。使用values,values_list是一次查询，但是查询的不是对象，是字典列表类型

user_list = models.UserInfo.objects.all()
    for item in user_list: print(item.age,item.name,item.ut.title)

select_related 查询主动做连表

使用select_related('ut') 里面是外键，可以加多个
在查询的时候进行连表

    user_list = models.UserInfo.objects.all().select_related('ut')
    for item in user_list: print(item.age,item.name,item.ut.title)

prefetch_related 不做连表做多次查询

实际上连表对性能有影响,连表是约束和节省内存

这里做了两次查询，先查UserInfo,之后查UserType，这种查询非常快

user_list = models.UserInfo.objects.all().prefetch_related('ut')
for item in user_list: print(item.age,item.name,item.ut.title)

django-ORM操作

Django ORM models操作

Django ORM基本操作

一、数据库的创建及增删改查

1 使用类创建表

2 修改数据库

增删改查

二、连表操作

1 外键连表

连一张表的情况

连多张表的情况

2 正向操作

3 反向操作

4 values和value_list

5 values和value_list 反向操作

跨表操作大总结

OnetoOne 一对一操作

进阶操作

排序

分组

分组后筛选

过滤

高级操作

F

Q

Q的应用1

Q的应用2

extra

select select_params

where params

tables

原生SQL

其他

性能相关

select_related 查询主动做连表

prefetch_related 不做连表做多次查询

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3 反向操作

4 values和value_list

5 values和value_list 反向操作

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分组

分组后筛选

过滤

高级操作

F

Q

Q的应用1

Q的应用2

extra

select select_params

where params

tables

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