什么是ORM
ORM，即Object-Relational Mapping（对象关系映射），它的作用是在关系型数据库和业务实体对象之间作一个映射，这样，我们在具体的操作业务对象的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只需简单的操作对象的属性和方法。
ORM的优缺点是什么
优点：摆脱复杂的SQL操作，适应快速开发；让数据结构变得简洁；数据库迁移成本更低（如从mysql->oracle）
缺点：性能较差、不适用于大型应用；复杂的SQL操作还需通过SQL语句实现。
ORM跟数据库的对应关系
表名 <－－－－－－－> 类名
字段 <－－－－－－－> 属性
表记录 <－－－－－－－>类实例对象
既然是在操作数据库，那么无非就是创建表，对表中记录的增删改查。我们学习的就是用django中的ORM怎么去操作数据库。
创建表
from django.db import models class Book(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) publish_date=models.DateField() # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方 publish=models.ForeignKey("Publish") # 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 author=models.ManyToManyField("Author") class Author(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) age=models.IntegerField() phone=models.IntegerField() addr=models.EmailField() class Publish(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) addr=models.CharField(max_length=32)
LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
运行命令
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
注意事项：
1、 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
2、id 字段是自动添加的
3、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
4、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。
5、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。
6、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 。
表记录的操作
添加：
普通字段：直接类实例化对象然后用.save保存或者用.create（）返回值是添加记录的对象。
外键字段：先找到外键关联的那个字段对象，然后直接赋值给他的属性。
多对多字段：用.add方法 添加 .remove（）移除 .clear() 清除所有
查询:
查询相关API
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<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。<5> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象<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<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<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<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 |
注意：一定区分object与querySet的区别 ！！！
双下划线之单表查询
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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 inmodels.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 andstartswith，istartswith, endswith, iendswith |
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)：
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# 查询nid=1的书籍的出版社所在的城市<br>book_obj=Book.objects.get(nid=1)<br>print(book_obj.publish.city) # book_obj.publish 是nid=1的书籍对象关联的出版社对象 |
反向查询(按表名：book_set)：
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# 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.book_set.all() # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合 for book_obj in book_list: print(book_obj.title) |
多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段：authors)：
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# 呐喊所有作者的名字以及手机号 book_obj=Book.objects.filter(title="呐喊").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)：
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# 查询鲁迅出过的所有书籍的名字 author_obj=Author.objects.get(name="鲁迅") book_list=author_obj.book_set.all() #与鲁迅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(Blog, related_name='bookList')，那么接下来就会如我们看到这般：
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# 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。
练习1: 查询人民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="人民出版社") .values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__price") # 练习2: 查询鲁迅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="鲁迅") .values_list("title") # 反向查询 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="鲁迅") .values_list("book__title","book__price") # 练习3: 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4: 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 queryResult=Book.objects .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name")
聚合查询与分组查询
用聚合函数之前先导入它：from django.db.models import Avg,Count,Sum，Max,Min
聚合：aggregate(*args, **kwargs)
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# 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。
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>>> 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：
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>>> 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：annotate()
(1) 练习：统计每一本书的作者个数
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bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))for book_obj in bookList: print(book_obj.title,book_obj.authorsNum) |
练习：统计每一个出版社的最便宜的书
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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)
方式2:
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queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price')) |
注意：values内的字段即group by的字段
(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:
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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 by
queryResult=Author.objects
.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
.values_list("name","SumPrice")
print(queryResult)
#按authors__name group by
queryResult2=Book.objects.values("authors__name")
.annotate(SumPrice=Sum("price"))
.values_list("authors__name","SumPrice")
print(queryResult2)
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。
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# 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。
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# 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：
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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。
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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。
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bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="鲁迅")|Q(authors__name="冰心")) |
等同于下面的SQL WHERE 子句：
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WHERE name ="鲁迅" OR name ="冰心" |
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：
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bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="鲁迅") & ~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"
)
修改记录
方式一：
直接获取要修改的对象，然后对象 .属性 直接重新赋值，最后对象 . save 保存一下就可以了；
方式二：
获取要修改对象的query set ，用filter然后 .update（）。（注意update是QuerySet对象的方法）
删除记录
删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。
你也可以一次性删除多个对象。每个 QuerySet 都有一个 delete() 方法，它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。
在 Django 删除对象时，会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为，换句话说，删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。
要注意的是： delete() 方法是 QuerySet 上的方法，但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用 Entry.objects.delete() 方法导致 所有的 记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象，那么你必须显式地调用：
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Entry.objects.all().delete() |