一般操作
非常重要的13条
<1> all()：查询所有结果
<2> filter(**kwargs)：它包含了所给筛选条件所匹配的对象
<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或者一个都没有都会跑出错误。
<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，运行后得到的并不是一个系列的model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列。
<6>values_list(*field)：他与 values()非常相似，他返回的是一个元组序列，values返回的事宜字典序列。
<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revers()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记录（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。
<11> first()：返回第一条记录。
<12> last()： 返回最后一条记录。
<13> exists()：如果QuerySet包含数去，就返回True，否则就返回False
返回QuerySet对象的方法有
all()、filter()、exclude()、order_by()、reverse()、distinct()
特殊的QuerySet
values()、values_list()
返回具体对象的
get()、first()、last()
返回布尔值得方法有
exists()
返回数字的方法
count()
单表查询值神奇的双下划线
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 inmodels.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，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
正向查找
对象查找（跨表）
语法：对象.关联字段.字段
示例：
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
字段查找（跨表）
语法：关联字段_字段
示例：
print(models.Book.objects.values_list("publisher__name"))
反向查找
对象查找
语法：obj.表名_set
示例：
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
字段查找
语法：表名_字段
示例：
titles = models.Publisher.objects.values_list("book__title")
ManyToManyField
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：
1、外键关系的反向查询
2、多对多关联关系
简单点来说就是当 点 后面的对象可能存在多个的时候可以使用以下方法。
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，返回心创建的对象。
>>> import datetime
>>> models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today())
add()
把制定 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()
更新model对象的关联对象。
>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.set([2, 3])
remove()
从挂链对象集中一处执行的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。
举个例子：
ForeignKey字段没设置null=True时，
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32)
publisher = models.ForeignKey(to=Publisher)
没有clear()和remove()方法：
>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'RelatedManager' object has no attribute 'clear'
当ForeignKey字段设置null=True时，
class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
publisher = models.ForeignKey(to=Class, null=True)
此时就有clear()和remove()方法：
>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()
注意：
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()是QuerySet的一个终止子句，意思是火山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。见得名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。
用到内置函数：
from django.db.models import Avg, Max, Sum, 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()子句中添加另外一个参数。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
先复习一下SQL语句的分组。
假设我们有一张公司职员表：
employee表
| id | name | age | salary | province | dept |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 张三 | 23 | 2000 | 河北 | 财务部 |
| 2 | 李四 | 34 | 4000 | 山东 | 人事部 |
| 3 | 王五 | 45 | 6000 | 北京 | 人事部 |
| 4 | 赵六 | 56 | 8000 | 南京 | 教学部 |
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
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
>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
>>> for obj in book_list:
... print(obj.author_num)
...
2
1
1
示例2：统计没个出版社买的最便宜的书的价格
>>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))
>>> for obj in publisher_list:
... print(obj.min_price)
...
9.90
19.90
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：统计不止一位作者的图书
>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)
<QuerySet [<Book: 番茄物语>]>
示例4：根据一本图书作者的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)
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>]>
锁和事务
锁
select_for_update(nowait=False, skip_locked=False)
返回一个锁住行直到事务结束的查询集，如果数据库支持，它将生成一个 SELECT ... FOR UPDATE 语句。
举个例子：
entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)
所有匹配的行将被锁定，直到事务结束。这意味着可以通过锁防止数据被其它事务修改。
一般情况下如果其他事务锁定了相关行，那么本查询将被阻塞，直到锁被释放。 如果这不想要使查询阻塞的话，使用select_for_update(nowait=True)。 如果其它事务持有冲突的锁, 那么查询将引发 DatabaseError 异常。你也可以使用select_for_update(skip_locked=True)忽略锁定的行。 nowait和skip_locked是互斥的，同时设置会导致ValueError。
目前，postgresql，oracle和mysql数据库后端支持select_for_update()。 但是，MySQL不支持nowait和skip_locked参数。
使用不支持这些选项的数据库后端（如MySQL）将nowait=True或skip_locked=True转换为select_for_update()将导致抛出DatabaseError异常，这可以防止代码意外终止。
事务
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))
QuerySet 方法大全
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
Django 终端打印SQL语句
在Django项目的settings.py文件中，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',
},
}
}
即为你的Django项目配置史上一个名为django.db.backends的logger实例即可查看饭以后的SQL语句。
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)
