必知必会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
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()
单表查询之神奇的双下划线
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=[11,33]) # not in models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven") # 获取name字段包含"ven"的 models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感 models.Tb1.objects.filter(id__range=[1,3]) # id范围是1到3的,等价于sql的bettwen and 类似的还有:startswith,istartswith,endswith,iendswith date字段还可以: models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)
ForeignKey操作
正向查找
对象查找(跨表)
语法:
关联字段__字段
示例:
print(models.Book.objects.values_list("publisher__name"))
反向操作
对象查找
语法:
obj.表名_set
示例:
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
字段查找
语法:
表名__字段
示例:
titles = models.Publisher.objects.values_list("book__title")
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:
- 外键关系的反向查询
- 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,并将它添加到关联对象集之中,返回新创建的对象。
>>> import datetime
>>> models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语",publish_date=datetime.date.today())
add()
把指定的model对象添加到关联对象集中。
添加对象
>>> 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:
聚合查询和分组查询
聚合
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,Count
>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price")) {‘price__avg‘: 13.233333}
>>> 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
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:
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‘)}]>
>>> 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:
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)
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)
>>> 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>]>
锁和事务
锁
select_for_update(Nowait=False,skip_locked=False)
返回一个锁住行直到事务结束的查询集,如果数据库支持,它将生成一个 SELECT ... FOR UPDATE 语句。
举个例子:
entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)
所有匹配的行将被锁定,直到事务结束。这意味着可以通过锁防止数据被其它事务修改。
一般情况下如果其他事务锁定了相关行,那么本查询将被阻塞,直到锁被释放。 如果这不想要使查询阻塞的话,使用select_for_update(Nowait=True)。 如果其它事务持有冲突的锁,那么查询将引发 DatabaseError 异常。你也可以使用select_for_update(skip_locked=True)忽略锁定的行。 Nowait和skip_locked是互斥的,同时设置会导致ValueError。
目前,postgresql,oracle和MysqL数据库后端支持select_for_update()。 但是,MysqL不支持Nowait和skip_locked参数。
使用不支持这些选项的数据库后端(如MysqL)将Nowait=True或skip_locked=True转换为select_for_update()将导致抛出DatabaseError异常,这可以防止代码意外终止。
事务
import os if __name__ == ‘__main__‘: os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE","BMS.settings") import django django.setup() import datetime from app01 import models try: from django.db import transaction with transaction.atomic(): new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="火星出版社") models.Book.objects.create(title="橘子物语",publish_date=datetime.date.today(),publisher_id=10) # 指定一个不存在的出版社id except Exception as e: print(str(e))
其他鲜为人知的操作(有个印象即可)
Django ORM执行原生sql
在模型查询API不够用的情况下,我们还可以使用原始的sql语句进行查询。
Django 提供两种方法使用原始sql进行查询:一种是使用raw()方法,进行原始SQL查询并返回模型实例;另一种是完全避开模型层,直接执行自定义的sql语句。
执行原生查询
raw()管理器方法用于原始的SQL查询,并返回模型的实例:
注意:raw()语法查询必须包含主键。
这个方法执行原始的SQL查询,并返回一个django.db.models.query.RawQuerySet 实例。 这个RawQuerySet 实例可以像一般的QuerySet那样,通过迭代来提供对象实例。
举个例子:
class Person(models.Model): first_name = models.CharField(...) last_name = models.CharField(...) birth_date = models.DateField(...)
可以像下面这样执行原生sql语句
>>> for p in Person.objects.raw(‘SELECT * FROM myapp_person‘): ... print(p)
举个例子:
ret = models.Student.objects.raw(‘select id,tname as hehe from app02_teacher‘) for i in ret: print(i.id,i.hehe)
raw()方法自动将查询字段映射到模型字段。还可以通过translations参数指定一个把查询的字段名和ORM对象实例的字段名互相对应的字典
d = {‘tname‘: ‘haha‘} ret = models.Student.objects.raw(‘select * from app02_teacher‘,translations=d) for i in ret: print(i.id,i.sname,i.haha)
原生sql还可以使用参数,注意不要自己使用字符串格式化拼接sql语句,防止sql注入!
d = {‘tname‘: ‘haha‘} ret = models.Student.objects.raw(‘select * from app02_teacher where id > %s‘,translations=d,params=[1,]) for i in ret: print(i.id,i.haha)
直接执行自定义sql
有时候raw()方法并不十分好用,很多情况下我们不需要将查询结果映射成模型,或者我们需要执行DELETE、 INSERT以及UPDATE操作。在这些情况下,我们可以直接访问数据库,完全避开模型层。
我们可以直接从django提供的接口中获取数据库连接,然后像使用pyMysqL模块一样操作数据库。
from django.db import connection,connections cursor = connection.cursor() # cursor = connections[‘default‘].cursor() cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""",[1]) ret = cursor.fetchone()
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,**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,**kwargs) # 用于实现聚合group by查询 from django.db.models import Count,Avg,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,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,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‘,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,**kwargs): # 聚合函数,获取字典类型聚合结果 from django.db.models import Count,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,**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,**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‘,‘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
Django终端打印sql语句
在Django项目的settings.py文件中,在最后复制粘贴如下代码:
LOGGING = { ‘version‘: 1,‘disable_existing_loggers‘: False,‘handlers‘: { ‘console‘:{ ‘level‘:‘DEBUG‘,‘class‘:‘logging.StreamHandler‘,},‘loggers‘: { ‘django.db.backends‘: { ‘handlers‘: [‘console‘],‘propagate‘: True,‘level‘:‘DEBUG‘,} }
即为你的Django项目配置上一个名为django.db.backends的logger实例即可查看翻译后的sql语句。
在Python脚本中调用Django环境
import os if __name__ == ‘__main__‘: os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE","BMS.settings") import django django.setup() from app01 import models books = models.Book.objects.all() print(books)
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