创建模型
实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系
作者模型:一个作者有姓名和年龄。
作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one)
出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email。
书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。
模型建立如下:
from django.db import models# Create your models here.
class Author(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
name=models.CharField( max_length=32)
age=models.IntegerField()
# 与AuthorDetail建立一对一的关系
authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)
class AuthorDetail(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
birthday=models.DateField()
telephone=models.BigIntegerField()
addr=models.CharField( max_length=64)
class Publish(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
name=models.CharField( max_length=32)
city=models.CharField( max_length=32)
email=models.EmailField()
class Book(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField( max_length=32)
publishDate=models.DateField()
price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)
# 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方
publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE)
# 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个,自动创建第三张表
authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
生成表如下:
注意事项:
- 表的名称myapp_modelName,是根据 模型中的元数据自动生成的,也可以覆写为别的名称
- id 字段是自动添加的
- 对于外键字段,Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
- 这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式,要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
- 定义好模型之后,你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置,在其中添加models.py所在应用的名称。
- 外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL),你可以赋给它空值 None 。
添加表纪录
操作前先简单的录入一些数据:
publish表:
author表:
authordetail表:
一对多
#方式1:publish_obj=Publish.objects.get(nid=1)
book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj)
#方式2:
book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)
核心:book_obj.publish与book_obj.publish_id是什么?
多对多
# 当前生成的书籍对象book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1)
# 为书籍绑定的做作者对象
yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录
egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录
# 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录
book_obj.authors.add(yuan,egon) # 将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。 ======= book_obj.authors.add(*[])
数据库表纪录生成如下:
book表
book_authors表
核心:book_obj.authors.all()是什么?
多对多关系其它常用API:
book_obj.authors.remove() # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。 ====== book_obj.authors.remove(*[])book_obj.authors.clear() #清空被关联对象集合
book_obj.authors.set() #先清空再设置
基于对象的跨表查询
一对多查询(Publish 与 Book)
正向查询(按字段:publish):
# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first()
# book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象
print(book_obj.publish.city)
反向查询(按表名:book_set):
publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社")#publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合
book_list=publish.book_set.all()
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
一对一查询(Author 与 AuthorDetail)
正向查询(按字段:authorDetail):
egon=Author.objects.filter(name="egon").first()print(egon.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名:author):
# 查询所有住址在北京的作者的姓名authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")
for obj in authorDetail_list:
print(obj.author.name)
多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段:authors):
# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()
authors=book_obj.authors.all()
for author_obj in authors:
print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名:book_set):
# 查询egon出过的所有书籍的名字author_obj=Author.objects.get(name="egon")
book_list=author_obj.book_set.all() #与egon作者相关的所有书籍
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
注意:
你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如,如果 Article model 中做一下更改:
publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')那么接下来就会如我们看到这般:
# 查询 人民出版社出版过的所有书籍publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")
book_list=publish.bookList.all() # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合
基于双下划线的跨表查询
Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询,就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的model 为止。
'''正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表
'''
一对多查询
# 练习: 查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)# 正向查询 按字段:publish
queryResult=Book.objects
.filter(publish__name="苹果出版社")
.values_list("title","price")
# 反向查询 按表名:book
queryResult=Publish.objects
.filter(name="苹果出版社")
.values_list("book__title","book__price")
多对多查询
# 练习: 查询alex出过的所有书籍的名字(多对多)# 正向查询 按字段:authors:
queryResult=Book.objects
.filter(authors__name="yuan")
.values_list("title")
# 反向查询 按表名:book
queryResult=Author.objects
.filter(name="yuan")
.values_list("book__title","book__price")
一对一查询
# 查询alex的手机号# 正向查询
ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone")
# 反向查询
ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")
进阶练习(连续跨表)
# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名# 正向查询
queryResult=Book.objects
.filter(publish__name="人民出版社")
.values_list("title","authors__name")
# 反向查询
queryResult=Publish.objects
.filter(name="人民出版社")
.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")
# 练习: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称
# 方式1:
queryResult=Book.objects
.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
.values_list("title","publish__name")
# 方式2:
ret=Author.objects
.filter(authordetail__telephone__startswith="151")
.values("book__title","book__publish__name")
related_name
反向查询时,如果定义了related_name ,则用related_name替换表名,例如:
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)# 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList
queryResult=Publish.objects
.filter(name="人民出版社")
.values_list("bookList__title","bookList__price")
聚合查询与分组查询
聚合
aggregate(*args, **kwargs)
# 计算所有图书的平均价格>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
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。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。
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')){'average_price': 34.35}
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:
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
分组
###################################--单表分组查询--#######################################################查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id name age salary dep
1 alex 12 2000 销售部
2 egon 22 3000 人事部
3 wen 22 5000 人事部
sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;
ORM:
emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id")
###################################--多表分组查询--###########################
多表分组查询:
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id name age salary dep_id
1 alex 12 2000 1
2 egon 22 3000 2
3 wen 22 5000 2
dep
id name
1 销售部
2 人事部
emp-dep:
id name age salary dep_id id name
1 alex 12 2000 1 1 销售部
2 egon 22 3000 2 2 人事部
3 wen 22 5000 2 2 人事部
sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id
ORM:
dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")class Emp(models.Model):
name=models.CharField(max_length=32)
age=models.IntegerField()
salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
dep=models.CharField(max_length=32)
province=models.CharField(max_length=32)
View Code
annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值(统计方法用聚合函数)。
总结 :跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表,再按单表的思路进行分组查询。
查询练习
(1) 练习:统计每一个出版社的最便宜的书
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))for publish_obj in publishList:
print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)
annotate的返回值是querySet,如果不想遍历对象,可以用上valuelist:
queryResult= Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
.values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)'''
SELECT "app01_publish"."name", MIN("app01_book"."price") AS "MinPrice" FROM "app01_publish"
LEFT JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id")
GROUP BY "app01_publish"."nid", "app01_publish"."name", "app01_publish"."city", "app01_publish"."email"
'''
View Code
(2) 练习:统计每一本书的作者个数
ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数:
queryResult=Book.objects.filter(title__startswith="Py")
.annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 统计不止一个作者的图书:
queryResult=Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors'))
.filter(num_authors__gt=1)
(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group byqueryResult=Author.objects
.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
.values_list("name","SumPrice")
print(queryResult)
F查询与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。
# 查询评论数大于收藏数的书籍from django.db.models import F
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))
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。
# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*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:
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)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。
from django.db.models import QQ(title__startswith='Py')
Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时,它产生一个新的Q 对象。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))等同于下面的SQL WHERE 子句:
WHERE name ="yuan" OR name ="egon"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:
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")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:
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),title__icontains="python"
)