python 终级篇 django --

发布时间:2019-03-12 00:39:45编辑:auto阅读(1863)

                                       一般操作                                             

                必会的13条            

     

    <1> all():                 查询所有结果
    
    <2> 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。
    <3> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 <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。 对象无此方法 <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, 22, 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,左右都包括,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                                    

    ---->>>> 一     正向查询

    ----->>>>多    反向查询

    表关系结果如下:
    class Publisher(models.Model):
        name = models.CharField(max_length=32)
        def __str__(self):
            return "<objects:{}>".format(self.name)
    
    class Book(models.Model):
        title = models.CharField(max_length=32)
        publisher = models.ForeignKey("Publisher",on_delete=models.CASCADE)

    正向查询:

     

    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
    print(book_obj.publisher.id)  # 得到出版社对象的名称
    print(book_obj.publisher_id)  # 直接得到关联出版社的id
    跨表查询--->>>
    ret = models.Book.objects.filter(publisher__name="太亮出版社")   #相当于跨表直接查询出版社为"太亮出版社的书籍"  双下划线跨表
    print(ret)
     

     

    反向查询:

     

    表名(小写)_set    ---->>>   管理对象   

    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

    指定了    ForeignKey   字段     related_name="xx"        xx  可以替代  book_set

     

    publisher_obj = models.Publisher.objects.first()  # 找到第一个出版社对象
    books = publisher_obj.xx.all()  # 找到第一个出版社出版的所有书

     

    注意:若ForeignKey   字段     related_name="xx"   related_query_name = "yy"   则yy会覆盖xx

     

    跨表查询:
    ret = models.Publisher.objects.filter(xx__title="西游记")
    print(ret)

                                     ManyToManyField                                

    "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。也就是什么情况下使用管理对象---->>>>

    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,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()     ()可填id与对象

     

    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()     ()可填列表与对象列表

     

    更新model对象的关联对象。

     

    >>> book_obj = models.Book.objects.first()
    >>> book_obj.authors.set([2, 3])

     

    remove()    一对多的时候,remove()只能填对象,不能用id

     

    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。

    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。

                                     聚合查询和分组查询                           

         聚合   

    aggregate()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,按照部门分组求平均工资:

    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

    复制代码
    >>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
    >>> for obj in book_list:
    ...     print(obj.author_num)
    ...
    2
    1
    1
    复制代码

    示例2:统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

    复制代码
    >>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))
    >>> for obj in publisher_list:
    ...     print(obj.min_price)
    ...     
    9.90
    19.90
    复制代码

    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

    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

    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(")")))
    注意:save()会更新所有的       update()只会更新指定字段

    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>]>

                                        事物固定写法                               

    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))

    事物---->>>  比如银行卡转账,两件事必须同时成功,或者其中一件不成功,另一件事也不允许成功

                         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',
            },
        }
    }

                    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)

    或者直接从manage.py文件中复制

    补充:

    ##################################################################
    # 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
    
    
    QuerySet方法大全
    query_set方法大全
    # extra
    # 在QuerySet的基础上继续执行子语句
    # extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
    
    # select和select_params是一组,where和params是一组,tables用来设置from哪个表
    # 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'])
    
    举个例子:
    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']
                    )
                    """
                    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
                    """
    
    
    # 执行原生SQL
    # 更高灵活度的方式执行原生SQL语句
    # 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()
    
    
    ORM 执行原生SQL的方法
    Django ORM执行原生SQL

     

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