Django模型

Django模型

 

 

 

 

模型源信息

模型的增删改查

增删改查、且并、排序、Q运算等多种查询方式

模型批量新增

查看django模型执行SQL语句

values和values_list

extra实现别名，条件，排序等

annotate聚合 计数，求和，平均数

select_related优化一对一查询

prefetch_related优化一对多查询

defer排除不需要的字段

only仅选择需要的字段

自定义聚合功能

原始的查询方式

不避开模型层

避开模型层

模型成员

objects

模型序列化成字典

模型关系

一对一

一对多

多对多

模型继承

模型附加

文件上传

 

 

 

模型源信息

class Interactive(models.Model):
    intention = models.TextField(blank=True, null=True))

    class Meta:
        managed = False // 不然django管理我们的模型，执行迁移无效
        db_table = 'zndz_manage_interactive'

模型的增删改查

class Garde(models.Model):
    className = models.CharField(max_length=32)
    
class Student(models.Model):
    name = models.CharField(label='姓名', max_length=20, default='', help_text=_('帮助文档。'), )
    age = models.IntegerField(label='年龄')
    garde = models.ForeignKey(Garde,null=True,blank=True,on_delete=models.CASCADE)

增删改查、且并、排序、Q运算等多种查询方式

# 进入django shell
python manage.py shell

// 获取单个对象,使用get记得要是有try except
Student.objects.get(ID=1)

Student.objcets.all().first()

Student.objcets.all().last()

Student.objcets.all()[:10] # limit 10,limit只能取正，不能取负

Student.objcets.fliter(name='xxx').delete()

Student.objcets.fliter(name='xxx').update(name='xxxx')

Student.objcets.get()
Student.objcets.get_or_create()
Student.objcets.update_or_create()

Student.objcets.order_by('-id')[:10] # id最大的20条

Student.objcets.all().distinct() # 去重

// 过滤
Student.objects.filter(age__gt = 30)  // 获取年龄大于30的

Student.objcets.exclude(age_gt = 30) // 除了年龄大于30的，其余的都获取

// 排序
Student.objects.all().order_by('-ID') // id倒序 

// 计数 与 判断
s = Student.objects.filter(age = 30)
if s.count():
if s.exists():
    
// 切片
Student.objcets.all()[0:5]
 // 会被转换为SQL limit 0,5，注意这和python里的切片不太一样，这里的切片代表的
 // 是limit，且不能为负数，python里的切片可以为负数
 
 // 缓存集
 filter、exclude、all都不会真正的去查询数据库，只有我们在迭代结果集，或
 者获取单个对象属性的时候，它才会去查询数据库。
 
 // 查询条件
__gt
__lt
__grt
__lte
__in

__contains // like
__regex // 正则表达式查询
__startswith // like
__endswith // // like
__exact // 精确等于，即=
 // 以上四种前面如果加i（即ignore）表示忽略大小写，例如iexact
 
//  django 中的查询条件有时区问题，有两种解决方案
1.关闭django自定义的时区，直接将setings里的USE_TZ改成False即可
2.在数据库中创建时区表（麻烦，不推荐）

// 聚合关系
Student.objects.aggregate(Max("age")) // 最大年龄的学生
.aggregate(Avg("age"))  .aggregate(Max("age"))  Count|Min|Sum


// F对象：可以使用模型的A属性与B属性进行比较
// 可以实现一个模型的不同属性的算符运算操作
// 还可以支持算术运算
Grades.objects.filter(ggirlnum__gt=F('gboynum')) // 找到女生人输大于男生人数的班级


// Q对象：过滤器的方法中的关键字参数，条件为And模式，采用逻辑或引入Q对象
// 可以对条件进行封装，封装之后，可以支持逻辑运算：
// 与 &
// 或 |
// 非 ~
studentList = Student.objects.filter(Q(pk__lt = 3)|Q(sage__gt=50))  pk_id小于3或年龄大于50岁
models.User.objects.filter(Q(username='老王') & Q(userpass='admin'))   条件与组合
models.User.objects.filter(~Q(username='老王'))   条件非表示取反
可以使用 &（and） |(or)  ~(not) 结合括号进行分组，构造更复杂的Q对象
filter函数可以传递一个或多个Q对象作为位置参数，如果有多个Q对象，这些参数的逻辑为and

模型批量新增

# 模型的批量新增
product_list_to_insert = []
product1 = Product()
product2 = Product()
product_list_to_insert.append(product1)
product_list_to_insert.append(product2)
Product.objects.bulk_create(product_list_to_insert)

查看django模型执行SQL语句

# 
str(Student.objcets.all().query)

values和values_list

# 查询部分字段，返回字典形式的结果形式
Student.objcets.values('name','age') # select name,age
<QuerySet [{'name': 'aa','age':'23岁'}, {'name': 'bb','age':'24岁'}]>

# 查询部分字段，返回tuple形式
Student.objcets.values_list('name','age')
# <QuerySet [('aa','23岁'), ('bb','24岁')]>

# 如果只需要 1 个字段，可以指定 flat=True
Student.objcets.values_list('name')
# <QuerySet [('aa',), ('bb',)]>

Student.objcets.values_list('name',flat=True)
# <QuerySet ['aa', 'bb']>

注意：
1. values_list 和 values 返回的并不是真正的 列表 或 字典，也是 queryset，
    他们也是 lazy evaluation 的（惰性评估，通俗地说，就是用的时候才真正的去
    数据库查）
2. 如果查询后没有使用，在数据库更新后再使用，你发现得到在是新内容！！！如果想要旧
    内容保持着，数据库更新后不要变，可以 list 一下
3. 如果只是遍历这些结果，没有必要 list 它们转成列表（浪费内存，数据量大的时候要
    更谨慎！！！）

extra实现别名，条件，排序等

# SELECT name AS old_name FROM teacher
>>> users = User.objects.all().extra(select={'new':'name'})
>>> users[1].name
'东东'
>>> users[1].new
'东东'
>>> str(User.objects.all().extra(select={'new':'name'}).query)
'SELECT (name) AS `new`, `zndz_user`.`id`, `zndz_user`.`cjrq` FROM `zndz_user`'

annotate聚合 计数，求和，平均数

>>> from django.db.models import Count
>>> users = User.objects.values('name').annotate(count=Count('name'))
>>> users
<QuerySet [{'name': '', 'count': 23}, {'name': '东东', 'count': 1}, {'name': '小李', 'count': 2}, {'name': '大内密探008', 'count': 1}, {'name': '毛毛', 'count':
2}, {'name': '王某人', 'count': 2}, {'name': 'zhangsan', 'count': 1}, {'name': 'dongdong', 'count': 1}, {'name': '吉吉国王', 'count': 1}, {'name': 'dongdong123',
 'count': 3}, {'name': 'coco', 'count': 1}, {'name': '小六子', 'count': 2}, {'name': '旺财', 'count': 1}, {'name': '大内密探00狗', 'count': 1}, {'name': 'dong',
'count': 1}, {'name': '李某人', 'count': 1}, {'name': '愣头青', 'count': 1}, {'name': '肺炎', 'count': 1}, {'name': 'FDL', 'count': 1}, {'name': '铁憨憨', 'count
': 1}, '...(remaining elements truncated)...']>

>>> str(User.objects.values('name').annotate(count=Count('name')).query)
'SELECT `zndz_user`.`name`, COUNT(`zndz_user`.`name`) AS `count` FROM `zndz_user` GROUP BY `zndz_user`.`name` ORDER BY NULL'

>>> from django.db.models import Avg

>>> from django.db.models import Sum

select_related优化一对一查询

# 默认情况下，使用一对一级联查询出来的关联对象，只有在被使用时才会对级联对象进行二次查询
In [13]: articles = Article.objects.all()[:10]

In [14]: a1 = articles[0]  # 取第一篇
(0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()

In [15]: a1.title
Out[15]: u'Django u6559u7a0b_1'

In [16]: a1.author_id
Out[16]: 5

In [17]: a1.author.name   # 再次查询了数据库，注意！！！
(0.000) SELECT "blog_author"."id", "blog_author"."name", "blog_author"."qq", "blog_author"."addr", "blog_author"."email" FROM "blog_author" WHERE "blog_author"."id" = 5; args=(5,)
Out[17]: u'zhen'


# 如果想在查的时候把级联对象的信息也查出来，需要使用select_related
In [18]: articles = Article.objects.all().select_related('author')[:10]

In [19]: a1 = articles[0]  # 取第一篇
(0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score", "blog_author"."id", "blog_author"."name", "blog_author"."qq", "blog_author"."addr", "blog_author"."email" FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_author" ON ("blog_article"."author_id" = "blog_author"."id") LIMIT 1; args=()

In [20]: a1.title
Out[20]: u'Django u6559u7a0b_1'

In [21]: a1.author.name   # 没有再次查询数据库！！
Out[21]: u'zhen

prefetch_related优化一对多查询

# select_related 是使用 SQL JOIN 一次性取出相关的内容。
# prefetch_related 用于 一对多，多对多 的情况，这时 select_related 用不了，
# 因为当前一条有好几条与之相关的内容。
# prefetch_related是通过再执行一条额外的SQL语句，然后用 Python 把两次SQL查询
# 的内容关联（joining)到一起

In [24]: articles = Article.objects.all().prefetch_related('tags')[:10]

In [25]: articles
Out[25]: (0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score" FROM "blog_article" LIMIT 10; args=()
(0.001) SELECT ("blog_article_tags"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id", "blog_tag"."id", "blog_tag"."name" FROM "blog_tag" INNER JOIN "blog_article_tags" ON ("blog_tag"."id" = "blog_article_tags"."tag_id") WHERE "blog_article_tags"."article_id" IN (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); args=(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
<QuerySet [<Article: Django 教程_1>, <Article: Django 教程_2>, <Article: Django 教程_3>, <Article: Django 教程_4>, <Article: Django 教程_5>, <Article: Django 教程_6>, <Article: Django 教程_7>, <Article: Django 教程_8>, <Article: Django 教程_9>, <Article: Django 教程_10>]>

# 不用 prefetch_related 时
In [9]: articles = Article.objects.all()[:3]

In [10]: for a in articles:
    ...:     print a.title, a.tags.all()
    ...:     
(0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score" FROM "blog_article" LIMIT 3; args=()

(0.000) SELECT "blog_tag"."id", "blog_tag"."name" FROM "blog_tag" INNER JOIN "blog_article_tags" ON ("blog_tag"."id" = "blog_article_tags"."tag_id") WHERE "blog_article_tags"."article_id" = 1 LIMIT 21; args=(1,)

defer排除不需要的字段

# 在复杂的情况下，表中可能有些字段内容非常多，取出来转化成 Python 对象会占用大量的资源。
# 这时候可以用 defer 来排除这些字段

>>> str(User.objects.all().query)
'SELECT `zndz_user`.`id`, `zndz_user`.`created_id`, `zndz_user`.`name`, `zndz_user`.`sex`, `zndz_user`.`age`, `zndz_user`.`phys`, `zndz_user`.`is_app_user`, `zndz_user`.`deleted`, `zndz
_user`.`cjrq` FROM `zndz_user`'

>>> str(User.objects.all().defer('created_id').query)
'SELECT `zndz_user`.`id`, `zndz_user`.`name`, `zndz_user`.`sex`, `zndz_user`.`age`, `zndz_user`.`phys`, `zndz_user`.`is_app_user`, `zndz_user`.`deleted`, `zndz_user`.`cjrq` FROM `zndz_u
ser`'

only仅选择需要的字段

>>> str(User.objects.all().only('created_id').query)
'SELECT `zndz_user`.`id`, `zndz_user`.`created_id` FROM `zndz_user`'

自定义聚合功能

from django.db.models import Aggregate, CharField
 
 
class GroupConcat(Aggregate):
    function = 'GROUP_CONCAT'
    template = '%(function)s(%(distinct)s%(expressions)s%(ordering)s%(separator)s)'
 
    def __init__(self, expression, distinct=False, ordering=None, separator=',', **extra):
        super(GroupConcat, self).__init__(
            expression,
            distinct='DISTINCT ' if distinct else '',
            ordering=' ORDER BY %s' % ordering if ordering is not None else '',
            separator=' SEPARATOR "%s"' % separator,
            output_field=CharField(),
            **extra)

# 我们想把 level, info 一样的 聚到到一起，按时间和发生次数倒序排列，并含有每次日志发生的时间。
ErrorLogModel.objects.values('level', 'info').annotate(
    count=Count(1), time=GroupConcat('time', ordering='time DESC', separator=' | ')
).order_by('-time', '-count')

原始的查询方式

学习网址：https://my.oschina.net/liuyuantao/blog/751902

在模型查询API不够用的情况下，还可以使用原始的SQL语法。Django提供两种方法使用原始的SQL查询，一种是使用Manager.raw()方法，进行原始查询并返回模型实例；另一张是完全避开模型层，直接执行自定义SQL语句。【编写原始的SQL语句时，应该格外小心。 每次使用的时候，都要确保转义了参数中任何用户可以控制的字符，以防受到SQL注入攻击】

 

不避开模型层

raw()管理器方法用于原始的SQL查询，并返回模型实例。

Manager.raw(raw_query, params=None, translations=None)

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 实例可以像一般的查询集那样，通过迭代来提供对象实例。

这里最好通过例子展示一下， 假设存在以下模型：：

class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(...)
    last_name = models.CharField(...)
    birth_date = models.DateField(...)

你可以像这样执行自定义的SQL语句：

>>> for p in Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person'):
...     print(p)
John Smith
Jane Jones

当然，这个例子不是特别有趣——和直接使用Person.objects.all()的结果一模一样。但是，raw() 拥有其它更强大的使用方法。

 

 

模型表的名称

在上面的例子中，Person表的名称是从哪里得到的？

通常，Django通过将模型的名称和模型的“应用标签”（你在manage.py startapp中使用的名称）进行关联，用一条下划线连接他们，来组合表的名称。在这里我们假定Person模型存在于一个叫做myapp的应用中，所以表就应该叫做myapp_person。

更多细节请查看db_table选项的文档，它也可以让你自定义表的名称。

警告

传递给 .raw()方法的sql语句并没有任何检查。django默认它会返回一个数据集，但这不是强制性的。 如果查询的结果不是数据集，则会产生一个错误。

警告

如果你在mysql上执行查询，注意在类型不一致的时候，mysql的静默类型强制可能导致意想不到的结果发生。 如果你在一个字符串类型的列上查询一个整数类型的值，mysql会在比较前强制把每个值的类型转成整数。例如，如果你的表中包含值'abc'和'def'，你查询WHERE mycolumn=0，那么两行都会匹配。要防止这种情况，在查询中使用值之前，要做好正确的类型转换。

警告

虽然RawQuerySet可以像普通的QuerySet一样迭代，RawQuerySet并没有实现可以在 QuerySet上使用的所有方法。例如，__bool__()和__len__()在RawQuerySet中没有被定义，所以所有RawQuerySet转化为布尔值的结果都是True。RawQuerySet中没有实现他们的原因是，在没有内部缓存的情况下会导致性能下降，而且增加内部缓存不向后兼容。

 

 

 

将查询字段映射到模型字段

raw()方法自动将查询字段映射到模型字段。

字段的顺序并不重要。 换句话说，下面两种查询的作用相同：

>>> Person.objects.raw('SELECT id, first_name, last_name, birth_date FROM myapp_person')
...
>>> Person.objects.raw('SELECT last_name, birth_date, first_name, id FROM myapp_person')
...

Django会根据名字进行匹配。 这意味着你可以使用SQL的AS子句来将查询中的字段映射成模型的字段。所以如果在其他的表中有一些Person数据，你可以很容易地把它们映射成Person实例:

>>> Person.objects.raw('''SELECT first AS first_name,
...                              last AS last_name,
...                              bd AS birth_date,
...                              pk AS id,
...                       FROM some_other_table''')

只要名字能对应上，模型的实例就会被正确创建。 

又或者，你可以在raw()方法中使用translations 参数。这个参数是一个字典，将查询中的字段名称映射为模型中的字段名称。例如，上面的查询可以写成这样：

>>> name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}
>>> Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)

索引访问

raw()方法支持索引访问，所以如果只需要第一条记录，可以这样写：

>>> first_person = Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person')[0]

然而，索引和切片并不在数据库层面上进行操作。 如果数据库中有很多的Person对象，更加高效的方法是在SQL层面限制查询中结果的数量：

>>> first_person = Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person LIMIT 1')[0]

延迟加载模型字段

字段也可以像这样被省略：

>>> people = Person.objects.raw('SELECT id, first_name FROM myapp_person')

查询返回的Person对象是一个延迟的模型实例。这意味着被省略的字段，在访问时才被加载。例如:

>>> for p in Person.objects.raw('SELECT id, first_name FROM myapp_person'):
...     print(p.first_name, # This will be retrieved by the original query
...           p.last_name) # This will be retrieved on demand
...
John Smith
Jane Jones

从表面上来看，看起来这个查询获取了first_name和last_name。然而，这个例子实际上执行了3次查询。 只有first_name字段在raw()查询中获取，last_name字符在执行打印命令时才被获取。

只有一种字段不可以被省略——就是主键。 Django 使用主键来识别模型的实例，所以它在每次原始查询中都必须包含。 如果你忘记包含主键的话，会抛出一个InvalidQuery异常。

 

 

增加注解

你也可以在查询中包含模型中没有定义的字段。 例如，我们可以使用PostgreSQL 的age() 函数来获得一群人的列表，带有数据库计算出的年龄：

>>> people = Person.objects.raw('SELECT *, age(birth_date) AS age FROM myapp_person')
>>> for p in people:
...     print("%s is %s." % (p.first_name, p.age))
John is 37.
Jane is 42.
...

向raw()方法中传递参数

如果你需要参数化的查询，可以向raw()方法传递params参数。

>>> lname = 'Doe'
>>> Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person WHERE last_name = %s', [lname])

params是存放参数的列表或字典。你可以在查询语句中使用%s占位符，或者对于字典使用%(key)s占位符（key替换成字典中相应的key值），无论你的数据库引擎是什么。这些占位符将用params 参数中的值替换。

注意

SQLite后端不支持字典，你必须以列表的形式传递参数。

警告

不要在原始查询中使用字符串格式化！

它类似于这种样子：

>>> query = 'SELECT * FROM myapp_person WHERE last_name = %s' % lname
>>> Person.objects.raw(query)

千万不要。

 

使用params参数可以完全防止SQL注入攻击，它是一种普遍的漏洞，使攻击者可以向你的数据库中注入任何SQL语句。如果你使用字符串格式化，早晚会受到SQL注入攻击。 只要你记住默认使用 params 参数，就可以免于攻击。

 

 

避开模型层

有时Manager.raw()方法并不十分好用，你不需要将查询结果映射成模型，或者你需要执行UPDATE、 INSERT以及DELETE查询。在这些情况下，你可以直接访问数据库，完全避开模型层。django.db.connection对象提供了常规数据库连接的方式。为了使用数据库连接，先要调用connection.cursor()方法来获取一个游标对象之后，调用cursor.execute(sql, [params])来执行sql语句，调用cursor.fetchone()或者cursor.fetchall()来返回结果行。

例如:

from django.db import connection

def my_custom_sql(self):
    cursor = connection.cursor()

    cursor.execute("UPDATE bar SET foo = 1 WHERE baz = %s", [self.baz])

    cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = %s", [self.baz])
    row = cursor.fetchone()

    return row

注意如果你的查询中包含百分号字符，你需要写成两个百分号字符，以便能正确传递参数：

cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = '30%'")
cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = '30%%' AND id = %s", [self.id])

如果你使用了不止一个数据库，你可以使用django.db.connections来获取针对特定数据库的连接（以及游标）对象。django.db.connections是一个类似于字典的对象，允许你通过它的别名获取特定的连接。

from django.db import connections
cursor = connections['my_db_alias'].cursor()
# Your code here...

默认情况下，Python DB API会返回不带字段的结果，这意味着你得到的是一个列表，而不是一个字典。花费一点性能代价之后，你可以返回一个字典形式的结果，像这样：

def dictfetchall(cursor):
    "Returns all rows from a cursor as a dict"
    desc = cursor.description
    return [
        dict(zip([col[0] for col in desc], row))
        for row in cursor.fetchall()
    ]

下面是一个体现二者区别的例子:

>>> cursor.execute("SELECT id, parent_id FROM test LIMIT 2");
>>> cursor.fetchall()
((54360982L, None), (54360880L, None))

>>> cursor.execute("SELECT id, parent_id FROM test LIMIT 2");
>>> dictfetchall(cursor)
[{'parent_id': None, 'id': 54360982L}, {'parent_id': None, 'id': 54360880L}]

连接和游标

连接和游标主要实现 PEP 249中描述的Python DB API标准——除非它涉及到事务处理。如果你不熟悉Python DB-API，注意cursor.execute()中的SQL语句使用占位符"%s"，而不是直接在SQL中添加参数。如果你使用这种方法，底层数据库的库会在必要时自动转义你的参数。还要注意Django 使用"%s"占位符，而不是 SQLite Python 使用的"?"占位符。这是一致性和可用性的缘故。Changed in Django 1.7.

PEP 249并没有说明游标是否可以作为上下文管理器使用。在Python 2.7之前，由于魔术方法查询（Python ticket #9220）中的一个意想不到的行为，游标可以用作上下文管理器。Django 1.7 明确添加允许使用游标作为上下文管理器的支持。

将游标作为上下文管理器使用:

with connection.cursor() as c:
    c.execute(...)

等价于：

c = connection.cursor()
try:
    c.execute(...)
finally:
    c.close()

模型成员

隐性属性：

开发者没有书写，ORM自动生成的

如果你把隐性属性手动声明了，系统就不会为你产生隐性属性了。

 

显性属性：

开发者手动书写的属性

 

objects

objects为ORM的隐性属性，我们默认可以使用对象的objects去查询数据，当然我们也可以显示的声明别名：

# Create your models here.
class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

    mk = models.Manager()

>>> from demo.models import Student
>>> Student.objects.all()
Traceback (most recent call last):
  File "<console>", line 1, in <module>
AttributeError: type object 'Student' has no attribute 'objects'
>>> Student.mk.all()
<QuerySet [<Student: Student object (1)>]>

我们还可以根据需求重写Manager的某些方法：

class StudentManager(models.Manager):

    def get_queryset(self):
        """
        重写query_set
        :return: 
        """
        return super(StudentManager, self).get_queryset().filter(name__contains='mao')


class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    objects = StudentManager()
    
// 测试
>>> from demo.models import Student
>>> Student.objects.all()
<QuerySet [<Student: Student object (1)>]>
>>> Student.objects.all().first().name
'maomao'

模型序列化成字典

from django.forms.models import model_to_dict
from django.core.serializers import serialize


# 序列化单个实体为json对象
user = User()
user.created_id = created_id
user.name = request.POST['name']
user.save()
return JsonResponse({'code': 200, 'msg': "success", 'data': model_to_dict(user)})

# 序列化多个实体为json对象
uid = request.POST['id']
users = User.objects.filter(created_id=uid, delated=0)
return JsonResponse({'code': 200, 'msg': "success", 'data': serialize('json', users)})

# 以上针对数据库操作发实体都是对象，所以可以使用model_to_dict或serizlize
# 但如果从数据库查询的不是一个实体对象则不能使用上面两种方式
users = User.objects.values('id', 'name', 'sex', 'age', 'phys', 'is_app_user').filter(Q(id=uid) & Q(deleted=1))
# 如上users返回的结果已经是一个字典类型，或Queryset里面封装的是字典类型
# 使用value或value_list查询的数据直接就是字典类型了

 

模型关系

一对一

使用：

models.OneToOneField()

进行关联。

// 需要其中一张表的主键作为另一张表的外键即可，保留外键的表称为从表
class Person(models.Model): // 主表
    name = models.CharField(max_length=16)

class Card(models.Model): // 从表
    number = models.CharField(max_length=32)
    person = models.OneToOneField(Person,blank=True,null=True)
    
// 绑定卡与人的一对一关系，默认情况下，当人被删除的情况下，与人绑定的卡也被删除了,
// 我们可以使用on_delete参数进行调整

on_delete
    models.CASCADE 默认值
    models.PROTECT 保护模式
   models.SET_NULL 置空模式
   models.SET_DEFAULT 置默认值
   models.SET() 删除的时候重新动态指向一个实体

应用场景

 用于复杂表的拆分

 扩展新功能

 

 

实现

 使用外键实现的

 对外键添加了唯一约束

 

数据删除

 级联表

 主表

 从表

 谁声明关系谁就是从表

 在开发中如何确认主从

 当系统遭遇不可避免毁灭时，只能保留一张表，这个表就是你的主表

 默认特性(CASCADE)

 从表数据删除，主表不受影响

 主表数据删除，从表数据直接删除

 受保护(PROTECT)

 开发中为了防止误操作，我们通常会设置为此模式

 主表如果存在级联数据，删除动作受保护，不能成功

 主表不存在级联数据，可以删除成功

 SET

 SET_NULL

 允许为NULL

 SET_DEFAULT

 存在默认值

 SET()

 指定值

 

数据获取

 级联数据获取

 主获取从： 隐性属性 默认就是级联模型的名字

 从获取主： 显性属性，就是属性的名字

 

 

一对多

使用

models.ForeginKey()

数据获取

 级联数据获取

 主获取从： 隐性属性 默认就是级联模型的名字_set

 student_set  也就是Manager子类

 all

 filter

 exculde

 凡是Manager上能使用的函数都能使用

 从获取主： 显性属性，就是属性的名字

 

 

 

多对多

 开发中很少直接使用多对多属性，而是自己维护多对多的关系

 产生表的时候会产生单独的关系表

 关系表中存储关联表的主键，通过多个外键实现的

 多个外键值不能相等

 级联数据获取

 从获取主

 使用显性属性，属性是Manager子类ManyRelateManager。从.主属性.操作

 主获取从

 也是Manager子类，操作和从操作主完全一样。使用隐性属性：主.从_set.操作

 级联数据

 add

 remove

 clear

 set等

 

 

 ManyRelateManager

 函数中定义的类

 并且父类时一个参数

 动态创建

 

 

模型继承

 Django中模型支持继承

 默认继承会将通用字段放到父表中，特定字段放在自己的表中，中间用外键连接。

 关系型数据库关系越复杂，效率越低，查询越慢

 父类表中也会存储过多的数据（新增子类，父类也增加）

 使用元信息来解决上面这个问题

 使模型抽象化

 抽象的模型就不会在数据库中产生映射了

 子模型映射出来的表直接包含父模型的字段

 

class Animal(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20)


class Cat(Animal):
    like = models.CharField(max_length=10)


class Dog(Animal):
    like = models.CharField(max_length=10)
    
表结构：
-- auto-generated definition
create table demo_animal
(
  id   integer     not null
    primary key autoincrement,
  name varchar(20) not null
);

-- auto-generated definition
create table demo_cat
(
  animal_ptr_id integer     not null
    primary key
    references demo_animal
      deferrable initially deferred,
  like          varchar(10) not null
);

-- auto-generated definition
create table demo_dog
(
  animal_ptr_id integer     not null
    primary key
    references demo_animal
      deferrable initially deferred,
  like          varchar(10) not null
);

// 可以看到在子类中都将父类Animal作为了他们的外键参考，且外键作为主键唯一，
// 相当于一对一关联！这也就导致了新增一个子类，就新增一个父类！其实，我们只想
// 将公共的字段抽象提取出来，并不想在数据库中也将父表建立出来，这时我们应该在
// 父类的元信息上做说明

抽象模型类记得要加抽象说明

class Animal(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20)
    class Meta:
        abstract = True

 

模型附加

文件上传

<form action="{% url 'demo:register' %}" method="post" enctype="multipart/form-data">
    {% csrf_token %}
    用户名:
    <input type="text" name="username">
    头像:
    <input type="file" name="img">
    <input type="submit">
</form>

// 万金油写法
def register(request):
    if request.method == 'POST':
        # username = request.POST.get('username')
        
        
        
        img = request.FILES.get('img')
        BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
        with open(os.path.join(BASE_DIR, 'static/upload/imgs/', img.name), 'wb') as f:
            for chunk in img.chunks():
                f.write(chunk)
                f.flush()



        return HttpResponse('注册成功！')
    else:
        return redirect(to=reverse('demo:register'))

// 使用Django model模型提供的上传
class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=16)
    img = models.ImageField(upload_to='imgs/%Y')
    // 这里面的upload_to属性是以settings文件中MEDIA_ROOT属性指定的值
    // 为相对路径的，所有我们需要在settings文件中配置一下MEDIA_ROOT
    // 在upload_to中支持日期写法%Y年，%M月,日时分秒等
    // 需要安装Pillow包，用于Django验证图片

// settings配置文件最后加入上传相对路径  
MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static/upload')

def register(request):
    if request.method == 'POST':
        username = request.POST.get('username')
        img = request.FILES.get('img')

        user = User()
        user.name = username
        user.img = img
        user.save()
        return HttpResponse('注册成功！')
    else:
        return redirect(to=reverse('demo:register'))

//如果上传同名文件，Django还会帮我们在文件名后加入一些混淆码来区别，这给使用用户
// 头像等带来了很大方便