Django model select獲取數據詳細講解

Django model select獲取數據詳細講解

基本操做

# 獲取全部數據，對應SQL：select * from User
User.objects.all()

# 匹配，對應SQL：select * from User where name = 'Pala'
User.objects.filter(name='Pala')

# 不匹配，對應SQL：select * from User where name != 'Pala'
User.objects.exclude(name='Pala')

# 獲取單條數據（有且僅有一條，id惟一），對應SQL：select * from User where id = 724
User.objects.get(id=123)

 

經常使用操做

# 獲取總數，對應SQL：select count(1) from User
User.objects.count()

# 獲取總數，對應SQL：select count(1) from User where name = 'Pala'
User.objects.filter(name='Pala').count()

# 大於，>，對應SQL：select * from User where id > 724
User.objects.filter(id__gt=724)

# 大於等於，>=，對應SQL：select * from User where id >= 724
User.objects.filter(id__gte=724)

# 小於，<，對應SQL：select * from User where id < 724
User.objects.filter(id__lt=724)

# 小於等於，<=，對應SQL：select * from User where id <= 724
User.objects.filter(id__lte=724)

# 同時大於和小於， 1 < id < 10，對應SQL：select * from User where id > 1 and id < 10
User.objects.filter(id__gt=1, id__lt=10)

# 包含，in，對應SQL：select * from User where id in (11,22,33)
User.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])

# 不包含，not in，對應SQL：select * from User where id not in (11,22,33)
User.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])

# 爲空：isnull=True，對應SQL：select * from User where pub_date is null
User.objects.filter(pub_date__isnull=True)

# 不爲空：isnull=False，對應SQL：select * from User where pub_date is not null
User.objects.filter(pub_date__isnull=True)

# 匹配，like，大小寫敏感，對應SQL：select * from User where name like '%sre%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__contains="sre")

# 匹配，like，大小寫不敏感，對應SQL：select * from User where name like '%sre%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__icontains="sre")

# 不匹配，大小寫敏感，對應SQL：select * from User where name not like '%sre%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.exclude(name__contains="sre")

# 不匹配，大小寫不敏感，對應SQL：select * from User where name not like '%sre%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.exclude(name__icontains="sre")

# 範圍，between and，對應SQL：select * from User where id between 3 and 8
User.objects.filter(id__range=[3, 8])

# 以什麼開頭，大小寫敏感，對應SQL：select * from User where name like 'sh%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__startswith='sre')

# 以什麼開頭，大小寫不敏感，對應SQL：select * from User where name like 'sh%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__istartswith='sre')

# 以什麼結尾，大小寫敏感，對應SQL：select * from User where name like '%sre'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__endswith='sre')

# 以什麼結尾，大小寫不敏感，對應SQL：select * from User where name like '%sre'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__iendswith='sre')

# 排序，order by，正序，對應SQL：select * from User where name = 'Pala' order by id
User.objects.filter(name='Pala').order_by('id')

# 多級排序，order by，先按name進行正序排列，若是name一致則再按照id倒敘排列
User.objects.filter(name='Pala').order_by('name','-id')

# 排序，order by，倒序，對應SQL：select * from User where name = 'Pala' order by id desc
User.objects.filter(name='Pala').order_by('-id')

 

進階操做

# limit，對應SQL：select * from User limit 3;
User.objects.all()[:3]

# limit，取第三條之後的數據，沒有對應的SQL，
# 相似的如：select * from User limit 3,10000000，從第3條開始取數據，取10000000條（10000000大於表中數據條數）
User.objects.all()[3:]

# offset，取出結果的第10-20條數據（不包含10，包含20）,也沒有對應SQL，參考上邊的SQL寫法
User.objects.all()[10:20]

# 分組，group by，對應SQL：select username,count(1) from User group by username;
from django.db.models import Count
User.objects.values_list('username').annotate(Count('id'))

# 去重distinct，對應SQL：select distinct(username) from User
User.objects.values('username').distinct().count()

# filter多列、查詢多列，對應SQL：select username,fullname from accounts_user
User.objects.values_list('username', 'fullname')

# filter單列、查詢單列，正常values_list給出的結果是個列表，
# 裏邊裏邊的每條數據對應一個元組，當只查詢一列時，能夠使用flat標籤去掉元組，
# 將每條數據的結果以字符串的形式存儲在列表中，從而避免解析元組的麻煩
User.objects.values_list('username', flat=True)

# int字段取最大值、最小值、綜合、平均數
from django.db.models import Sum,Count,Max,Min,Avg

User.objects.aggregate(Count(‘id’))
User.objects.aggregate(Sum(‘age’))

 

時間查詢

# 匹配日期，date
User.objects.filter(create_time__date=datetime.date(2018, 8, 1))
User.objects.filter(create_time__date__gt=datetime.date(2018, 8, 2))

# 匹配年，year
User.objects.filter(create_time__year=2018)
User.objects.filter(create_time__year__gte=2018)

# 匹配月，month
User.objects.filter(create_time__month__gt=7)
User.objects.filter(create_time__month__gte=7)

# 匹配日，day
User.objects.filter(create_time__day=8)
User.objects.filter(create_time__day__gte=8)

# 匹配周，week_day
 User.objects.filter(create_time__week_day=2)
User.objects.filter(create_time__week_day__gte=2)

# 匹配時，hour
User.objects.filter(create_time__hour=9)
User.objects.filter(create_time__hour__gte=9)

# 匹配分，minute
User.objects.filter(create_time__minute=15)
User.objects.filter(create_time__minute_gt=15)

# 匹配秒，second
User.objects.filter(create_time__second=15)
User.objects.filter(create_time__second__gte=15)


# 按天統計歸檔
today = datetime.date.today()
select = {'day': connection.ops.date_trunc_sql('day', 'create_time')}
deploy_date_count = Task.objects.filter(
    create_time__range=(today - datetime.timedelta(days=7), today)
).extra(select=select).values('day').annotate(number=Count('id'))

 

Q的使用

Q對象能夠對關鍵字參數進行封裝，從而更好的應用多個查詢，能夠組合&(and)、|(or)、~(not)操做符。

例以下邊的語句

from django.db.models import Q

User.objects.filter(
    Q(role__startswith='sre_'),
    Q(name='公衆號') | Q(name='Pala')
)

 

轉換成SQL語句以下：

select * from User where role like 'sre_%' and (name='Tom' or name='Pala')

 

一般更多的時候咱們用Q來作搜索邏輯，好比前臺搜索框輸入一個字符，後臺去數據庫中檢索標題或內容中是否包含

_s = request.GET.get('search')

_t = Blog.objects.all()
if _s:
    _t = _t.filter(
        Q(title__icontains=_s) |
        Q(content__icontains=_s)
    )

 

外鍵：ForeignKey

表的結構：

class Role(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=16, unique=True)


class User(models.Model):
    username = models.EmailField(max_length=255, unique=True)
    role = models.ForeignKey(Role, on_delete=models.CASCADE)

 

正向查詢：

# 查詢用戶的角色名
_t = User.objects.get(username='Pala')
_t.role.name

 

反向查詢

# 查詢用戶的角色名
_t = User.objects.get(username='pala')
_t.role.name

 

第二種反向查詢：

_t = Role.objects.get(name='Role03')

# 這種方法比上一種_set的方法查詢速度要快
User.objects.filter(role=_t)

 

第三種反向查詢：

若是外鍵字段有related_name屬性，例如models以下：

class User(models.Model):
    username = models.EmailField(max_length=255, unique=True)
    role = models.ForeignKey(Role, on_delete=models.CASCADE,related_name='roleUsers')

 

那麼能夠直接用related_name屬性取到某角色的全部用戶

_t = Role.objects.get(name = 'Role03')
_t.roleUsers.all()

 

M2M：ManyToManyField

表結構：

class Group(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=16, unique=True)

class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=255, unique=True)
    groups = models.ManyToManyField(Group, related_name='groupUsers')

 

正向查詢:

# 查詢用戶隸屬組
_t = User.objects.get(username = 'Pala')
_t.groups.all()

 

反向查詢：

# 查詢組包含用戶
_t = Group.objects.get(name = 'groupC')
_t.user_set.all()

 

一樣M2M字段若是有related_name屬性，那麼能夠直接用下邊的方式反查

_t = Group.objects.get(name = 'groupC')
_t.groupUsers.all()

 

get_object_or_404

正常若是咱們要去數據庫裏搜索某一條數據時，一般使用下邊的方法：

_t = User.objects.get(id=734)

 

但當id=724的數據不存在時，程序將會拋出一個錯誤

abcer.models.DoesNotExist: User matching query does not exist.

 

爲了程序兼容和異常判斷，咱們能夠使用下邊兩種方式:

方式一：get改成filter

_t = User.objects.filter(id=724)

 

方式二：使用get_object_or_404

from django.shortcuts import get_object_or_404
_t = get_object_or_404(User, id=724)

 

# get_object_or_404方法，它會先調用django的get方法，若是查詢的對象不存在的話，則拋出一個Http404的異常

實現方法相似於下邊這樣：

from django.http import Http404

try:
    _t = User.objects.get(id=724)
except User.DoesNotExist:
    raise Http404

 

get_or_create

顧名思義，查找一個對象若是不存在則建立，以下

object, created = User.objects.get_or_create(username='Pala')

原文：http://www.chenxm.cc/post/657.html

返回一個由object和created組成的元組，其中object就是一個查詢到的或者是被建立的對象，created是一個表示是否建立了新對象的布爾值

實現方式相似於下邊這樣：

try:

    object = User.objects.get(username='Pala')

    created = False
exception User.DoesNoExist:
    object = User(username='Pala')
    object.save()

    created = True

returen object, created

 

執行原生SQL

Django中能用ORM的就用它ORM吧，不建議執行原生SQL，可能會有一些安全問題，若是實在是SQL太複雜ORM實現不了，那就看看下邊執行原生SQL的方法，跟直接使用pymysql基本一致了

from django.db import connection

with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute('select * from accounts_User')
    row = cursor.fetchall()

return row

 

注意這裏表名字要用app名+下劃線+model名的方式

 

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