配置文件
程序目录
配置文件:
数据库
-----------------------默认-------------------- DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), } } ----------------更改为Mysql相关---------------- DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'blog', # 你的数据库名称 'USER': 'root', # 你的数据库用户名 'PASSWORD': '', # 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 } }
# 由于Django内部连接MySQL时使用的是MySQLdb模块，而python3中还无此模块，所以需要使用pymysql来代替 # 如下设置放置的与project同名的配置的 __init__.py文件中 import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()
静态文件:
STATICFILES_DIRS = ( os.path.join(BASE_DIR,'static'), )
模板:
TEMPLATE_DIRS = ( os.path.join(BASE_DIR,'templates'), )
ORM
映射关系：
表名 <－－－－－－－> 类名
字段 <－－－－－－－> 属性
表记录 <－－－－－－－>类实例对象
创建表(建立模型)
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：
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") 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) keepNum=models.IntegerField()
commentNum=models.IntegerField() # 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") # 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')
同步更改数据库表或字段
''' python manage.py syncdb 注意：Django 1.7.1 及以上的版本需要用以下命令 python manage.py makemigrations python manage.py migrate '''
通过logging可以查看翻译成的sql语句
LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
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 。
字段选项
每个字段有一些特有的参数，例如，CharField需要max_length参数来指定VARCHAR数据库字段的大小。还有一些适用于所有字段的通用参数。 这些参数在文档中有详细定义，这里我们只简单介绍一些最常用的：
(1)null 如果为True，Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False. (1)blank 如果为True，该字段允许不填。默认为False。 要注意，这与 null 不同。null纯粹是数据库范畴的，而 blank 是数据验证范畴的。 如果一个字段的blank=True，表单的验证将允许该字段是空值。如果字段的blank=False，该字段就是必填的。 (2)default 字段的默认值。可以是一个值或者可调用对象。如果可调用 ，每有新对象被创建它都会被调用。 (3)primary_key 如果为True，那么这个字段就是模型的主键。如果你没有指定任何一个字段的primary_key=True， Django 就会自动添加一个IntegerField字段做为主键，所以除非你想覆盖默认的主键行为， 否则没必要设置任何一个字段的primary_key=True。 (4)unique 如果该值设置为 True, 这个数据字段的值在整张表中必须是唯一的 (5)choices 由二元组组成的一个可迭代对象（例如，列表或元组），用来给字段提供选择项。 如果设置了choices ，默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框，而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。 这是一个关于 choices 列表的例子： YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = ( ('FR', 'Freshman'), ('SO', 'Sophomore'), ('JR', 'Junior'), ('SR', 'Senior'), ('GR', 'Graduate'), ) 每个元组中的第一个元素，是存储在数据库中的值；第二个元素是在管理界面或 ModelChoiceField 中用作显示的内容。 在一个给定的 model 类的实例中，想得到某个 choices 字段的显示值，就调用 get_FOO_display 方法(这里的 FOO 就是 choices 字段的名称 )。例如： from django.db import models class Person(models.Model): SHIRT_SIZES = ( ('S', 'Small'), ('M', 'Medium'), ('L', 'Large'), ) name = models.CharField(max_length=60) shirt_size = models.CharField(max_length=1, choices=SHIRT_SIZES) >>> p = Person(name="Fred Flintstone", shirt_size="L") >>> p.save() >>> p.shirt_size 'L' >>> p.get_shirt_size_display() 'Large'
更多详见模型字段参考
一旦你建立好数据模型之后，django会自动生成一套数据库抽象的API，可以让你执行关于表记录的增删改查的操作。
添加表记录
普通字段
方式1 publish_obj=Publish(name="人民出版社",city="北京",email="renMin@163.com") publish_obj.save() # 将数据保存到数据库
方式2 返回值publish_obj是添加的记录对象 publish_obj=Publish.objects.create(name="人民出版社",city="北京",email="renMin@163.com")
外键字段
方式1: publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=665,pageNum=334,publish=publish_obj) 方式2: Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=665,pageNum=334,publish_id=1)
关键点：book_obj.publish是什么？
多对多字段
book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",publishDate="2012-11-12",price=69,pageNum=314,publish_id=1) author_yuan=Author.objects.create(name="yuan",age=23,authorDetail_id=1) author_egon=Author.objects.create(name="egon",age=32,authorDetail_id=2) book_obj.authors.add(author_egon,author_yuan) # 将某个特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。 ======= book_obj.authors.add(*[]) book_obj.authors.create() #创建并保存一个新对象，然后将这个对象加被关联对象的集合中，然后返回这个新对象。
关键点：book_obj.authors是什么？
解除关系：
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。
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：
ForeignKey关系的“另一边”。像这样：
from django.db import models class Reporter(models.Model): # ... pass class Article(models.Model): reporter = models.ForeignKey(Reporter)
在上面的例子中，管理器reporter.article_set拥有下面的方法。
ManyToManyField关系的两边：
class Book(models.Model): # ... pass class Author(models.Model): books = models.ManyToManyField(Book)
这个例子中，book.author_set 和author.books都拥有下面的方法。
add(obj1[, obj2, ...])
把指定的模型对象添加到关联对象集中。
例如：
>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = Entry.objects.get(id=234) >>> b.entry_set.add(e) # Associates Entry e with Blog b.
在上面的例子中，对于ForeignKey关系，e.save()由关联管理器调用，执行更新操作。然而，在多对多关系中使用add()并不会调用任何 save()方法，而是由QuerySet.bulk_create()创建关系。
create(**kwargs)
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：
>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = b.entry_set.create( ... headline='Hello', ... body_text='Hi', ... pub_date=datetime.date(2005, 1, 1) ... ) # No need to call e.save() at this point -- it's already been saved.
这完全等价于（不过更加简洁于）：
>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = Entry( ... blog=b, ... headline='Hello', ... body_text='Hi', ... pub_date=datetime.date(2005, 1, 1) ... ) >>> e.save(force_insert=True)
要注意我们并不需要指定模型中用于定义关系的关键词参数。在上面的例子中，我们并没有传入blog参数给create()。Django会明白新的 Entry对象blog 应该添加到b中。
remove(obj1[, obj2, ...])
从关联对象集中移除执行的模型对象：
>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = Entry.objects.get(id=234) >>> b.entry_set.remove(e) # Disassociates Entry e from Blog b.
对于ForeignKey对象，这个方法仅在null=True时存在。
clear()
从关联对象集中移除一切对象。
>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entry_set.clear()
注意这样不会删除对象 —— 只会删除他们之间的关联。
就像 remove() 方法一样，clear()只能在 null=True的ForeignKey上被调用。
注意
对于所有类型的关联字段，add()、create()、remove()和clear()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。
直接赋值：
通过赋值一个新的可迭代的对象，关联对象集可以被整体替换掉。
>>> new_list = [obj1, obj2, obj3]
>>> e.related_set = new_list
如果外键关系满足null=True，关联管理器会在添加new_list中的内容之前，首先调用clear()方法来解除关联集中一切已存在对象的关联。否则， new_list中的对象会在已存在的关联的基础上被添加。
查询表记录
查询相关API
<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
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
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)：
# 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)
一对一查询(Author 与 AuthorDetail)
正向查询(按字段：authorDetail)：
# 查询egon作者的手机号 author_egon=Author.objects.get(name="egon") print(author_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)：
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# 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)：
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# 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(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egon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") # 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")
注意：
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')：
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# 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) # 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)
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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()
为QuerySet中每一个对象都生成一个独立的汇总值。
(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) |
SELECT "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id", COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum" FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors" ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id") GROUP BY "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id"
(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合：
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="yuan")|Q(authors__name="egon")) |
等同于下面的SQL WHERE 子句：
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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：
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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" )
修改表记录
注意：
<1> 第二种方式修改不能用get的原因是：update是QuerySet对象的方法，get返回的是一个model对象，它没有update方法，而filter返回的是一个QuerySet对象(filter里面的条件可能有多个条件符合，比如name＝'alvin',可能有两个name＝'alvin'的行数据)。
<2>在“插入和更新数据”小节中，我们有提到模型的save()方法，这个方法会更新一行里的所有列。 而某些情况下，我们只需要更新行里的某几列。
此外，update()方法对于任何结果集（QuerySet）均有效，这意味着你可以同时更新多条记录update()方法会返回一个整型数值，表示受影响的记录条数。
注意，这里因为update返回的是一个整形，所以没法用query属性；对于每次创建一个对象，想显示对应的raw sql，需要在settings加上日志记录部分
删除表记录
删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。例如：
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e.delete() |
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。
例如，下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象：
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Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete() |
要牢记这一点：无论在什么情况下，QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一条 SQL 语句一次性删除所有对象，而并不是分别删除每个对象。如果你想使用在 model 中自定义的 delete() 方法，就要自行调用每个对象的delete 方法。(例如，遍历 QuerySet，在每个对象上调用 delete()方法)，而不是使用 QuerySet 中的 delete()方法。
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。例如：
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b = Blog.objects.get(pk=1)# This will delete the Blog and all of its Entry objects.b.delete() |
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() |