orm

5.1 數據庫的配置

1    django默認支持sqlite，mysql, oracle,postgresql數據庫。

     <1> sqlite

            django默認使用sqlite的數據庫，默認自帶sqlite的數據庫驅動 , 引擎名稱：django.db.backends.sqlite3

     <2> mysql

            引擎名稱：django.db.backends.mysql

2    mysql驅動程序

•    MySQLdb(mysql python)
•    mysqlclient
•    MySQL
•    PyMySQL(純python的mysql驅動程序)

3     在django的項目中會默認使用sqlite數據庫，在settings裏有以下設置：

       

若是咱們想要更改數據庫，須要修改以下：

        

DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'books', #你的數據庫名稱
'USER': 'root', #你的數據庫用戶名
'PASSWORD': '', #你的數據庫密碼
'HOST': '', #你的數據庫主機，留空默認爲localhost
'PORT': '3306', #你的數據庫端口
}
}

注意：

NAME即數據庫的名字，在mysql鏈接前該數據庫必須已經建立，而上面的sqlite數據庫下的db.sqlite3則是項目自動建立
USER和PASSWORD分別是數據庫的用戶名和密碼。
設置完後，再啓動咱們的Django項目前，咱們須要激活咱們的mysql。
而後，啓動項目，會報錯：no module named MySQLdb
這是由於django默認你導入的驅動是MySQLdb，但是MySQLdb對於py3有很大問題，因此咱們須要的驅動是PyMySQL
因此，咱們只須要找到項目名文件下的__init__,在裏面寫入：
import pymysql
 pymysql.install_as_MySQLdb()
問題解決！

5.2  ORM表模型

表(模型)的建立：

實例：咱們來假定下面這些概念，字段和關係

做者模型：一個做者有姓名。

做者詳細模型：把做者的詳情放到詳情表，包含性別，email地址和出生日期，做者詳情模型和做者模型之間是一對一的關係（one－to－one）（相似於每一個人和他的身份證之間的關係），在大多數狀況下咱們沒有必要將他們拆分紅兩張表，這裏只是引出一對一的概念。

出版商模型：出版商有名稱，地址，所在城市，省，國家和網站。

書籍模型：書籍有書名和出版日期，一本書可能會有多個做者，一個做者也能夠寫多本書，因此做者和書籍的關係就是多對多的關聯關係（many－to－many），一本書只應該由一個出版商出版，因此出版商和書籍是一對多關聯關係（one－to－many），也被稱做外鍵。

from django.db import models<br>
class Publisher(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名稱")
address = models.CharField("地址", max_length=50)
city = models.CharField('城市',max_length=60)
state_province = models.CharField(max_length=30)
country = models.CharField(max_length=50)
website = models.URLField()
class Meta:
 verbose_name = '出版商'
 verbose_name_plural = verbose_name
def str(self):
 return self.name
class Author(models.Model):
 name = models.CharField(max_length=30)
 def str(self):
 return self.name
class AuthorDetail(models.Model):
 sex = models.BooleanField(max_length=1, choices=((0, '男'),(1, '女'),))
 email = models.EmailField()
 address = models.CharField(max_length=50)
 birthday = models.DateField()
 author = models.OneToOneField(Author)
class Book(models.Model):
 title = models.CharField(max_length=100)
 authors = models.ManyToManyField(Author)
 publisher = models.ForeignKey(Publisher)
 publication_date = models.DateField()
 price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=10)
 def str(self):
 return self.title

分析代碼：

       <1>  每一個數據模型都是django.db.models.Model的子類，它的父類Model包含了全部必要的和數據庫交互的方法。並提供了一個簡介漂亮的定義數據庫字段的語法。

       <2>  每一個模型至關於單個數據庫表（多對多關係例外，會多生成一張關係表），每一個屬性也是這個表中的字段。屬性名就是字段名，它的類型（例如CharField）至關於數據庫的字段類型（例如varchar）。你們能夠留意下其它的類型都和數據庫裏的什麼字段對應。

       <3>  模型之間的三種關係：一對一，一對多，多對多。

             一對一：實質就是在主外鍵（author_id就是foreign key）的關係基礎上，給外鍵加了一個UNIQUE＝True的屬性；

             一對多：就是主外鍵關係；（foreign key）

             多對多：(ManyToManyField) 自動建立第三張表(固然咱們也能夠本身建立第三張表：兩個foreign key)

ORM之增(create,save)

from app01.models import *
create方式一: Author.objects.create(name='Alvin')
create方式二: Author.objects.create(**{"name":"alex"})
save方式一: author=Author(name="alvin")
author.save()
save方式二: author=Author()
author.name="alvin"
 author.save()

重點來了－－－－－－－>那麼如何建立存在一對多或多對多關係的一本書的信息呢？(如何處理外鍵關係的字段如一對多的publisher和多對多的authors)

 

#一對多(ForeignKey):
方式一: 因爲綁定一對多的字段,好比publish,存到數據庫中的字段名叫publish_id,因此咱們能夠直接給這個
字段設定對應值:
Book.objects.create(title='php',
 publisher_id=2, #這裏的2是指爲該book對象綁定了Publisher表中id=2的行對象
 publication_date='2017-7-7',
 price=99)
方式二:
<1> 先獲取要綁定的Publisher對象:
pub_obj=Publisher(name='河大出版社',address='保定',city='保定',
 state_province='河北',country='China',website='http://www.hbu.com')
 OR pub_obj=Publisher.objects.get(id=1)
<2>將 publisher_id=2 改成 publisher=pub_obj
多對多(ManyToManyField()):
author1=Author.objects.get(id=1)
 author2=Author.objects.filter(name='alvin')[0]
 book=Book.objects.get(id=1)
 book.authors.add(author1,author2)
等同於:
book.authors.add([author1,author2])
 book.authors.remove([author1,author2])
-------------------
book=models.Book.objects.filter(id__gt=1)
 authors=models.Author.objects.filter(id=1)[0]
 authors.book_set.add(book)
 authors.book_set.remove(book)
-------------------
book.authors.add(1)
 book.authors.remove(1)
 authors.book_set.add(1)
 authors.book_set.remove(1)
注意: 若是第三張表是經過models.ManyToManyField()自動建立的,那麼綁定關係只有上面一種方式
若是第三張表是本身建立的:
class Book2Author(models.Model):
 author=models.ForeignKey("Author")
 Book= models.ForeignKey("Book")
那麼就還有一種方式:
author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[0]
 book_obj =models.Book.objects.filter(id=3)[0]
s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2)
 s.save()
 s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1)
 s.save()

 

ORM之刪（delete）

>>> Book.objects.filter(id=1).delete()
(3, {'app01.Book_authors': 2, 'app01.Book': 1})

咱們表面上刪除了一條信息，實際卻刪除了三條，由於咱們刪除的這本書在Book_authors表中有兩條相關信息，這種刪除方式就是django默認的級聯刪除。

ORM之改（update和save）

實例：

    

 

注意：

<1> 第二種方式修改不能用get的緣由是：update是QuerySet對象的方法，get返回的是一個model對象，它沒有update方法，而filter返回的是一個QuerySet對象(filter裏面的條件可能有多個條件符合，好比name＝'alvin',可能有兩個name＝'alvin'的行數據)。

<2>在「插入和更新數據」小節中，咱們有提到模型的save()方法，這個方法會更新一行裏的全部列。 而某些狀況下，咱們只須要更新行裏的某幾列。

 

#---------------- update方法直接設定對應屬性----------------
models.Book.objects.filter(id=3).update(title="PHP")
##sql:
##UPDATE "app01_book" SET "title" = 'PHP' WHERE "app01_book"."id" = 3; args=('PHP', 3)
--------------- save方法會將全部屬性從新設定一遍,效率低-----------
obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0]
 obj.title="Python"
 obj.save()
SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price",
"app01_book"."color", "app01_book"."page_num",
"app01_book"."publisher_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 3 LIMIT 1;

UPDATE "app01_book" SET "title" = 'Python', "price" = 3333, "color" = 'red', "page_num" = 556,
"publisher_id" = 1 WHERE "app01_book"."id" = 3; 

 

此外，update()方法對於任何結果集（QuerySet）均有效，這意味着你能夠同時更新多條記錄update()方法會返回一個整型數值，表示受影響的記錄條數。

注意，這裏由於update返回的是一個整形，因此無法用query屬性；對於每次建立一個對象，想顯示對應的raw sql，須要在settings加上日誌記錄部分：

LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}

ORM之查（filter,value) 

查詢API：

# 查詢相關API：
<1>filter(**kwargs): 它包含了與所給篩選條件相匹配的對象
<2>all(): 查詢全部結果
<3>get(**kwargs): 返回與所給篩選條件相匹配的對象，返回結果有且只有一個，若是符合篩選條件的對象超過一個或者沒有都會拋出錯誤。
-----------下面的方法都是對查詢的結果再進行處理:好比 objects.filter.values()--------
<4>values(*field): 返回一個ValueQuerySet——一個特殊的QuerySet，運行後獲得的並非一系列 model的實例化對象，而是一個可迭代的字典序列
<5>exclude(**kwargs): 它包含了與所給篩選條件不匹配的對象
<6>order_by(*field): 對查詢結果排序
<7>reverse(): 對查詢結果反向排序
<8>distinct(): 從返回結果中剔除重複紀錄
<9>values_list(*field): 它與values()很是類似，它返回的是一個元組序列，values返回的是一個字典序列
<10>count(): 返回數據庫中匹配查詢(QuerySet)的對象數量。
<11>first(): 返回第一條記錄
<12>last(): 返回最後一條記錄
<13>exists(): 若是QuerySet包含數據，就返回True，不然返回False

---------------了不得的雙下劃線(__)之單表條件查詢----------------
models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 獲取id大於1 且 小於10的值

models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 獲取id等於十一、22、33的數據
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大小寫不敏感

models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 範圍bettwen and

startswith，istartswith, endswith, iendswith,

了不得的雙下劃線

QuerySet與惰性機制

所謂惰性機制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一個QuerySet（查詢結果集對象），它並不會立刻執行sql，而是當調用QuerySet的時候才執行。

QuerySet特色：

       <1>  可迭代的

       <2>  可切片

 #objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...]
QuerySet: 可迭代
for obj in objs:#每一obj就是一個行對象
print("obj:",obj)
QuerySet: 可切片
print(objs[1])
print(objs[1:4])
print(objs[::-1])

QuerySet的高效使用：

<1>Django的queryset是惰性的
Django的queryset對應於數據庫的若干記錄（row），經過可選的查詢來過濾。例如，下面的代碼會得
 到數據庫中名字爲‘Dave’的全部的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
 上面的代碼並無運行任何的數據庫查詢。你可使用person_set，給它加上一些過濾條件，或者將它傳給某個函數，
 這些操做都不會發送給數據庫。這是對的，由於數據庫查詢是顯著影響web應用性能的因素之一。
<2>要真正從數據庫得到數據，你能夠遍歷queryset或者使用if queryset,總之你用到數據時就會執行sql.
 爲了驗證這些,須要在settings里加入 LOGGING(驗證方式)
 obj=models.Book.objects.filter(id=3)
for i in obj:
print(i)
if obj:
print("ok")
<3>queryset是具備cache的
 當你遍歷queryset時，全部匹配的記錄會從數據庫獲取，而後轉換成Django的model。這被稱爲執行
 （evaluation）.這些model會保存在queryset內置的cache中，這樣若是你再次遍歷這個queryset，
 你不須要重複運行通用的查詢。
 obj=models.Book.objects.filter(id=3)
for i in obj:
print(i)
models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")
obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)
for i in obj:
print(i) #LOGGING只會打印一次
<4>
 簡單的使用if語句進行判斷也會徹底執行整個queryset而且把數據放入cache，雖然你並不須要這些
 數據！爲了不這個，能夠用exists()方法來檢查是否有數據：
obj = Book.objects.filter(id=4)
exists()的檢查能夠避免數據放入queryset的cache。
if obj.exists():
 print("hello world!")
<5>當queryset很是巨大時，cache會成爲問題
處理成千上萬的記錄時，將它們一次裝入內存是很浪費的。更糟糕的是，巨大的queryset可能會鎖住系統
 進程，讓你的程序瀕臨崩潰。要避免在遍歷數據的同時產生queryset cache，可使用iterator()方法
 來獲取數據，處理完數據就將其丟棄。
 objs = Book.objects.all().iterator()
iterator()能夠一次只從數據庫獲取少許數據，這樣能夠節省內存
for obj in objs:
 print(obj.name)
BUT,再次遍歷沒有打印,由於迭代器已經在上一次遍歷(next)到最後一次了,沒得遍歷了
for obj in objs:
 print(obj.name)
固然，使用iterator()方法來防止生成cache，意味着遍歷同一個queryset時會重複執行查詢。因此使
用iterator()的時候要小心，確保你的代碼在操做一個大的queryset時沒有重複執行查詢
總結:
 queryset的cache是用於減小程序對數據庫的查詢，在一般的使用下會保證只有在須要的時候纔會查詢數據庫。
 使用exists()和iterator()方法能夠優化程序對內存的使用。不過，因爲它們並不會生成queryset cache，可能
 會形成額外的數據庫查詢。

對象查詢，單表條件查詢，多表條件關聯查詢

#--------------------對象形式的查找--------------------------
# 正向查找
ret1=models.Book.objects.first()
print(ret1.title)
print(ret1.price)
print(ret1.publisher)
print(ret1.publisher.name)  #由於一對多的關係因此ret1.publisher是一個對象,而不是一個queryset集合
反向查找
ret2=models.Publish.objects.last()
 print(ret2.name)
 print(ret2.city)
如何拿到與它綁定的Book對象呢?
print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一個queryset集合
---------------了不得的雙下劃線(__)之單表條件查詢----------------
models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 獲取id大於1 且 小於10的值

models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 獲取id等於十一、22、33的數據
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大小寫不敏感

models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 範圍bettwen and

startswith，istartswith, endswith, iendswith,
----------------了不得的雙下劃線(__)之多表條件關聯查詢---------------
正向查找(條件)
ret3=models.Book.objects.filter(title='Python').values('id')
print(ret3)#[{'id': 1}]
正向查找(條件)之一對多
ret4=models.Book.objects.filter(title='Python').values('publisher__city')
 print(ret4) #[{'publisher__city': '北京'}]
正向查找(條件)之多對多
ret5=models.Book.objects.filter(title='Python').values('author__name')
 print(ret5)
 ret6=models.Book.objects.filter(author__name="alex").values('title')
 print(ret6)
注意
正向查找的publisher__city或者author__name中的publisher,author是book表中綁定的字段
一對多和多對多在這裏用法沒區別
反向查找(條件)
反向查找之一對多:
ret8=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('name')
 print(ret8)#[{'name': '人大出版社'}] 注意,book__title中的book就是Publisher的關聯表名
ret9=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('book__authors')
 print(ret9)#[{'book__authors': 1}, {'book__authors': 2}]
反向查找之多對多:
ret10=models.Author.objects.filter(book__title='Python').values('name')
 print(ret10)#[{'name': 'alex'}, {'name': 'alvin'}]
注意
正向查找的book__title中的book是表名Book
一對多和多對多在這裏用法沒區別

注意：條件查詢即與對象查詢對應，是指在filter，values等方法中的經過__來明確查詢條件。

聚合查詢和分組查詢

<1> aggregate(*args,**kwargs):

   經過對QuerySet進行計算，返回一個聚合值的字典。aggregate()中每個參數都指定一個包含在字典

from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max
從整個查詢集生成統計值。好比，你想要計算全部在售書的平均價錢。Django的查詢語法提供了一種方式描述全部
 圖書的集合。
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
 {'price__avg': 34.35}
aggregate()子句的參數描述了咱們想要計算的聚合值，在這個例子中，是Book模型中price字段的平均值
aggregate()是QuerySet 的一個終止子句，意思是說，它返回一個包含一些鍵值對的字典。鍵的名稱是聚合值的
 標識符，值是計算出來的聚合值。鍵的名稱是按照字段和聚合函數的名稱自動生成出來的。若是你想要爲聚合值指定
 一個名稱，能夠向聚合子句提供它:
 >>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
 {'average_price': 34.35}
若是你也想知道全部圖書價格的最大值和最小值，能夠這樣查詢：
 >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
 {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

<2> annotate(*args,**kwargs):

   能夠經過計算查詢結果中每個對象所關聯的對象集合，從而得出總計值(也能夠是平均值或總和)，即爲查詢集的每一項生成聚合。

       查詢alex出的書總價格      

      

       查詢各個做者出的書的總價格,這裏就涉及到分組了，分組條件是authors__name

          

       查詢各個出版社最便宜的書價是多少

       

中的返回值。即在查詢集上生成聚合。

F查詢和Q查詢

僅僅靠單一的關鍵字參數查詢已經很難知足查詢要求。此時Django爲咱們提供了F和Q查詢：

 

# F 使用查詢條件的值,專門取對象中某列值的操做
from django.db.models import F
models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1)
Q 構建搜索條件
from django.db.models import Q
1 Q對象(django.db.models.Q)能夠對關鍵字參數進行封裝，從而更好地應用多個查詢
q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith='P')).all()
 print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>]
2、能夠組合使用&,|操做符，當一個操做符是用於兩個Q的對象,它產生一個新的Q對象。
Q(title__startswith='P') | Q(title__startswith='J')
3、Q對象能夠用~操做符放在前面表示否認，也可容許否認與不否認形式的組合
Q(title__startswith='P') | ~Q(pub_date__year=2005)
4、應用範圍：
Each lookup function that takes keyword-arguments (e.g. filter(),
exclude(), get()) can also be passed one or more Q objects as
positional (not-named) arguments. If you provide multiple Q object
arguments to a lookup function, the arguments will be 「AND」ed
together. For example:
Book.objects.get(
 Q(title__startswith='P'),
 Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
 )
sql:
SELECT * from polls WHERE question LIKE 'P%'
AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
import datetime
e=datetime.date(2005,5,6) #2005-05-06
5、Q對象能夠與關鍵字參數查詢一塊兒使用，不過必定要把Q對象放在關鍵字參數查詢的前面。
正確：
Book.objects.get(
 Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
 title__startswith='P')
錯誤：
Book.objects.get(
 question__startswith='P',
 Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))

 

admin的配置

admin是django強大功能之一，它能共從數據庫中讀取數據，呈如今頁面中，進行管理。默認狀況下，它的功能已經很是強大，若是你不須要複雜的功能，它已經夠用，可是有時候，一些特殊的功能還須要定製，好比搜索功能，下面這一系列文章就逐步深刻介紹如何定製適合本身的admin應用。

若是你以爲英文界面很差用，能夠在setting.py 文件中修改如下選項

LANGUAGE_CODE = 'en-us'  #LANGUAGE_CODE = 'zh-hans'

一  認識ModelAdmin

   管理界面的定製類，如需擴展特定的model界面需從該類繼承。

二 註冊medel類到admin的兩種方式：

<1>   使用register的方法

admin.site.register(Book,MyAdmin)

<2>   使用register的裝飾器

@admin.register(Book)

三 掌握一些經常使用的設置技巧

•     list_display:     指定要顯示的字段
•     search_fields:  指定搜索的字段
•     list_filter:        指定列表過濾器
•     ordering：       指定排序字段

 

from django.contrib import admin
from app01.models import *
# Register your models here.
@admin.register(Book)#----->單給某個表加一個定製
class MyAdmin(admin.ModelAdmin):
 list_display = ("title","price","publisher")
 search_fields = ("title","publisher")
 list_filter = ("publisher",)
 ordering = ("price",)
 fieldsets =[
 (None, {'fields': ['title']}),
 ('price information', {'fields': ['price',"publisher"], 'classes': ['collapse']}),
 ]
admin.site.register(Book,MyAdmin)
 admin.site.register(Publish)
 admin.site.register(Author)