【Django】ORM数据库操作

Django-ORM数据库操作

映射关系：

　　表名 --------------------》类名

　　字段--------------------》属性

　　表记录-----------------》类实例化对象

ORM的两大功能：

　　操作表：

　　　　- 创建表

　　　　- 修改表

　　　　- 删除表

　　操作数据行：

　　　　- 增 删 改 查

ORM利用pymysql第三方工具链接数据库

Django默认的是sqlite数据库

将Django数据库修改为mysql：

1、settings.py 配置

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'django_orm',    #你的数据库名称
        'USER': 'root',   #你的数据库用户名
        'PASSWORD': 'root',     #你的数据库密码
        'HOST': '',     #你的数据库主机，留空默认为localhost
        'PORT': '3306',     #你的数据库端口
    }
}

2、在项目文件夹下 __init__.py 导入pymysql

3、命令行中打印 SQL语句  ---> 配置在settings.py 中

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}

二、创建表

Django没办法帮我们创建数据库，只能我们创建完之后告诉它，让django去链接

第一步：在cmd命令行中创建一个 django_orm 数据库

第二步：在settings.py 中指定数据库名称

第三步：在models.py 中创建表对象

第四步：pycharm的terminal命令行中 初始化

python manage.py makemigrations   创建脚本

python manage.py migrate   迁移

执行成功之后 项目文件夹app01 的migrations 文件夹下生成一个  xxx_initial.py 文件

第五步：在pycharm中可视化的向数据库添加内容

配置：

修改表中字段，重新初始化

注意：想在Python print 显示对应的sql 语句控制命令，需要在 settings.py 加上日志记录部分：

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}

　　　　　　单表操作之记录的增 删 改 查

----------------------------------------------------------------增-------------------------------------------------------------------

# 增加数据方式一：
    # b = Book(name="python基础",price=99,pub_date="2016-7-9",author="xiong")
    # b.save()

    #增加数据方式二：(推荐使用)
    Book.objects.create(name="Linux基础",price=59,pub_date="2013-7-9",author="jack")

----------------------------------------------------------------删-------------------------------------------------------------------

Book.objects.filter(author="alex").delete()

----------------------------------------------------------------改-------------------------------------------------------------------

    # 方法一(推荐)
    Book.objects.filter(id=2).update(author="tom")

    #方法二
    # author = Book.objects.get(id=2)
    # author.name = "oldwang"
    # author.save()
    # return HttpResponse("修改成功")

update() 是 QuerySet 对象的方法 ，update()  会根据筛选条件 只针对这一个属性进行修改，

save() 则会对筛选对象的所有属性赋值（效率低，不推荐用）

----------------------------------------------------------------查（重要！！！）-------------------------------------------------------------------

查询相关API：

# 查询相关API：

## <1>filter(**kwargs):      它包含了与所给筛选条件相匹配的对象（返回一个可迭代对象）

## <2>all():                 查询所有结果（返回一个可迭代对象）

## <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。

#-----------下面的方法都是对查询的结果再进行处理:比如 objects.filter.values()--------

## <4>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
                                     
## <5>exclude(**kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象

## <6>order_by(*field):      对查询结果排序

#  <7>reverse():             对查询结果反向排序

## <8>distinct():            从返回结果中剔除重复纪录

## <9>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

## <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，是一条数据，返回一个实例对象

#  <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。

重点掌握：filter()   all()  values()  distict()

实例练习：

#查询所有结果（返回一个可迭代对象）-QuerySet 可以切片
    # book_list = Book.objects.all()
    # print(book_list)   #<QuerySet [<Book: java>, <Book: python基础>, <Book: Linux基础>, <Book: 三体>]>
    # print(book_list[0])   #java

    #取前3条
    # book_list = Book.objects.all()[:3]

    # 取第1 3 5 7 。。。条
    # book_list = Book.objects.all()[::2]

    # 倒着取
    # book_list = Book.objects.all()[::-1]

    # 取第一条 最后一条
    # book_list = Book.objects.first()
    # book_list = Book.objects.all()[0]   # 相当于first 用法
    # book_list = Book.objects.last()
    # book_list = Book.objects.all()[-1]  # 相当于last 用法

    #filter 取出的都是可迭代对象，虽然结果是只有一项的QuerySet列表
    # book_list = Book.objects.filter(id=2)

    # get 取出的就是一条对象，不可迭代
    # book_list = Book.objects.get(id=2)
    # book_list = Book.objects.get(author="alex")     #如果找不到该作者或找到的作者对应多个 都会报错

    # 只想找某个对象对应的某个属性
    # book_list = Book.objects.filter(author="alex").values("name")       #<QuerySet [{"name":"python"},{"name":"java"}]>

    #推荐使用 values()
    # ret1 = Book.objects.filter(author="alex").values("name","price")   #<QuerySet [{"name":"python","price":65},{"name":"java","price":49}]>
    #
    # book_list = Book.objects.filter(author="alex").values_list("name","price")   #<QuerySet [("python",65),("java",49)]>
    # print(ret1)
    # print(book_list)

    # 按照某个values() 查询 对相同结果进行去重
    # ret2 = Book.objects.filter(author="tom").values("name").distinct()
    # ret3 = Book.objects.filter(author="tom").values("name").distinct().count()
    # print("ret===>",ret2,ret3)

# 模糊查询 ---> 了不起的双下划线 __
    # 查找价格大于60的书
    # book_list = Book.objects.filter(price__gt = 60)
    # 查找价格大于等于60的书
    # book_list = Book.objects.filter(price__gte=60)
    # 查找价格小于等于60的书
    # book_list = Book.objects.filter(price__lte=60)
    # 查找作者为 ['alex','xiong']
    book_list = Book.objects.filter(author__in=['alex','xiong'])
    # 查找id范围为[2,4]
    book_list = Book.objects.filter(id__range=[2,4])
    # 查找书名包含 p字符 不区分大小写
    book_list = Book.objects.filter(name__icontains="p")
    print(book_list)

    return render(request,"index.html",{"book_list":book_list})

双下划线(__)之单表条件模糊匹配：

#---------------了不起的双下划线(__)之单表条件查询----------------

#    models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值
#
#    models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])   # 获取id等于11、22、33的数据
#    models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])  # not in
#
#    models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
#    models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
#
#    models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])   # 范围bettwen and
#
#    startswith，istartswith, endswith, iendswith,

　　　　　　多表操作之 一对多

一、基于QuerySet对象

添加记录

# 向Book表添加记录
    # 方法1
    Book.objects.create(name="PyQt5入门到精通", price=89, pub_date="2017-6-1", publish_id=1)

    # 方法2
    publish_obj = Publish.objects.filter(name="机械工业出版社")[0]
    Book.objects.create(name="数据结构与算法", price=99, pub_date="2016-3-1", publish=publish_obj)

正向查找&反向查找

# 查询 机械工业出版社出版过的所有书
    #1、正向查找 ：查 python入门到精通 这本书的出版社信息
    # pub_obj = Publish.objects.get(name="机械工业出版社")
    # book_obj = Book.objects.filter(publish=pub_obj)
    # print(book_obj.values("name","price"))

    #2、反向查找： 查 机械工业出版社 出版的书
    pub_obj = Publish.objects.get(name="机械工业出版社")
    book_obj = pub_obj.book_set
    print(book_obj.all())

二、(掌握)基于filter 和 values 双下划线

# 需求：查询出版过Python类型书籍的出版社信息
    # 方法一：正向 查找出版社 就对出版社对象操作 Publish.objects
    # ret1 = Publish.objects.filter(book__name__icontains="python").values("name","city")
    # print(ret1)

    # 方法二：反向 通过Python书 找对应出版社
    # ret2 = Book.objects.filter(name__icontains="python").values("publish__name")
    # print(ret2)

    # 需求：查询机械工业出版社出版过的所有书
    #方法一：正向
    # ret3 = Book.objects.filter(publish__name="机械工业出版社").values("name","price")
    # print(ret3)

    # 方法二：反向
    # ret4 = Publish.objects.filter(name="机械工业出版社").values("book__name","book__price")
    # print(ret4)

    # 需求：查询位于北京的出版过出版过的所有书
    # 方法一：正向
    # ret5 = Book.objects.filter(publish__city="北京").values("name","price")
    # print(ret5)

    # 方法二：反向
    # ret6 = Publish.objects.filter(city="北京").values("book__name","book__price")
    # print(ret6)

    # 需求：2018年出版的书的出版社信息
    # 方法一：正向
    # ret7 = Publish.objects.filter(book__pub_date__gte="2018-1-1",book__pub_date__lte="2018-12-31").values("name","city")
    # print(ret7)

    # 方法二：反向
    # ret8 = Book.objects.filter(pub_date__gte="2018-1-1",pub_date__lte="2018-12-31").values("name","price")
    # print(ret8)

　　　　　　多表操作之 多对多

一、基于QuerySet对象

# 需求：查找 python入门到精通 这本书对应的作者
    # book_obj1 = Book.objects.filter(name="python入门到精通")
    # author_obj1 = book_obj1[0].author
    # print(author_obj1.all())

    # 需求：id=2 作者出版的书
    # author_obj2 = Author.objects.get(id=2)
    # print(author_obj2.book_set.all())


    #向第三张关系表中 添加记录
    # 需求：给python入门到精通 这本书添加所有作者
    # book_obj3 = Book.objects.filter(name="python入门到精通")
    # author_objs1 = Author.objects.all()      #是一个QuerySet集合
    # book_obj3[0].author.add(*author_objs)   #author_objs是一个QuerySet集合要加与一个*

    # author_obj = Author.objects.get(id=3)  # 是一个对象
    # book_obj3[0].author.add(author_objs)  # author_obj是一个对象

    # 向第三张关系表中 移除记录
    # 需求：给 python入门到精通 这本书 移除掉作者 1
    # book_obj4 = Book.objects.filter(name="python入门到精通")
    # author_objs2 = Author.objects.get(id=1)  # 是一个QuerySet集合
    # book_obj4[0].author.remove(author_objs2)  # author_objs是一个QuerySet集合要加与一个*

二、基于filter values 双下划线

# 需求1：杜甫出过的书及价格
    # 方法一：正向
    # ret1 = Book.objects.filter(author__name="杜甫").values("name","price")
    # print(ret1)

    # 方法二：反向
    # ret2 = Author.objects.filter(name="杜甫").values("book__name","book__price")
    # print(ret2)

    # 需求2：Linux运维 这本书的作者
    # 方法一：正向
    # ret3 = Author.objects.filter(book__name="Linux运维").values("name","age")
    # print(ret3)

    # 方法二：反向
    # ret4 = Book.objects.filter(name="Linux运维").values("author__name","author__age")
    # print(ret4)

---> 聚合查询  aggregate()　

需求1：求所有书的价格 和 平均值  书数目统计 书价格最大 最小值

# 需求1：求所有书的价格 和 平均值  书数目统计 书价格最大 最小值
    # ret_sum = Book.objects.all().aggregate(Sum("price"))
    # print(ret_sum)      #{'price__sum': 476}        #price__sum  是price + Sum 组合的，也可以自己起名字
    #
    # ret_avg = Book.objects.all().aggregate(avg_price = Avg("price"))
    # print(ret_avg)      #{'avg_price': 68.0}
    #
    # ret_count = Book.objects.all().aggregate(Count("name"))       #Count("name")  Count("price")  都可以只是统计条数
    # print(ret_count)    #{'name__count': 7}
    #
    # ret_max = Book.objects.all().aggregate(Max("price"))
    # print(ret_max)  #{'price__max': 99}
    #
    # ret_min = Book.objects.all().aggregate(Min("price"))
    # print(ret_min)  #{'price__min': 39}

---> 分组查询  annotate()

Author.objects.values("name").annotate(Sum("book__price"))
annotate 前面是分组（按照作者名称分组），后面是针对每一组的处理函数（每一个作者关联书籍的价格求和）

# 需求1：求每一个作者 写的书的总价钱
    # ret_SumPrice = Author.objects.values("name").annotate(Sum("book__price"))
    # print(ret_SumPrice)

    # 需求2：求每一个出版社 出版的最便宜的书
    # ret_MinPrice = Publish.objects.values("name").annotate(Min("book__price"))
    # print(ret_MinPrice)

---> F 查询  F()

# F 使用查询条件的值, 专门取对象中某列值的操作
# 需求1：实现所有书价格 +10
# Book.objects.update(price=F("price")+10)

---> Q 查询  Q()

# Q 构建搜索条件,与 或 非
    # 需求1：查询价格大于80 或者小于40的书籍
    # ret1 = Book.objects.filter(Q(price__gt=80) | Q(price__lt=40))
    # print(ret1.all())

    # 需求2：查询机械工业出版社出版的价格大于60的书
    # ret2 = Book.objects.filter(Q(publish__name="机械工业出版社") & Q(price__gt=60))
    # print(ret2.all())

    # 需求3：查询机械工业出版社出版且不是杜甫写的书
    # ret3 = Book.objects.filter(Q(publish__name="机械工业出版社") & ~Q(author__name="杜甫"))
    # print(ret3.all())

QuerySet的深刻认识

< 1 > Django的queryset是惰性的。

< 2 > 要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset, 总之你用到数据时就会执行sql。

< 3 > queryset是具有cache的。

< 4 >使用obj.exists() 可以判断QuerySet 是否有数据，如果取出的几万条数据都放在内存中会影响性能。

< 5 > 当queryset非常巨大时，cache会成为问题。

# < 1 > Django的queryset是惰性的

    # < 2 > 要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if  queryset, 总之你用到数据时就会执行sql。

    # < 3 > queryset是具有cache的
    bool_obj = Book.objects.values("name","price")
    print(bool_obj)
    print(bool_obj)     #SQL语句查询只会执行一次

    # 《4》使用obj.exists() 可以判断QuerySet 是否有数据，如果取出的几万条数据都放在内存中会影响性能
    obj = Book.objects.filter(id=4)
        #  exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。
    if obj.exists():
        print("hello world!")

    # < 5 > 当queryset非常巨大时，cache会成为问题
    # 处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统
    # 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生querysetcache，
    # 可以使用iterator()方法来获取数据，处理完数据就将其丢弃。

    objs = Book.objects.all().iterator()
    # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
    for obj in objs:
        print(obj.name)
    # BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
    for obj in objs:
        print(obj.name)

    # 当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使
    # 用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询

    # 总结:
    # queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。
    # 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset  cache，可能会造成额外的数据库查询。
    # 所以,当查询到超大量数据且不是反复使用 最好用iterator()，当查询到少量数据且要反复使用 就直接放在QuerySet cache中即可。

# 总结:
    # queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。
    # 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset  cache，可能会造成额外的数据库查询。
    # 所以,当查询到超大量数据且不是反复使用 最好用iterator()，当查询到少量数据且要反复使用 就直接放在QuerySet cache中即可。

 

来源：https://www.cnblogs.com/XJT2018/p/11309025.html