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【Django】ORM操作#2

發布時間：2024/8/26 编程问答 24 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了【Django】ORM操作#2 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

必知必會的13條查詢方法
單表查詢之神奇的雙下劃線
一對多 ForeignKey
多對多 ManyToManyField
在Python腳本中調用Django環境
Django終端打印SQL語句
關于Mate類
聚合查詢 aggregage()
分組查詢 annotate()
F查詢
Q查詢
事務
其它鮮為人知的操作

@
***

必知必會的13條查詢方法

==1. all()==
查詢所有結果
.
==2. 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.
如果符合篩選條件的對象超過一個或者沒有，都將拋出異常.
.
==3. filter(kwargs)==
返回所有符合篩選條件的對象.
.
==4. exclude(kwargs)==
返回所有不符合篩選條件的對象
.
==5. values(field)==
返回一個ValueQuerySet（一個特殊的QuerySet）.
運行后得到的并不是一系列model的實例化對象，而是一個可迭代的字典序列.
例如（返回值）：
<QuerySet [{'id': 1, 'name': 'zyk', 'age': 24, 'birth': datetime.datetime(2018, 10, 11, 1, 17, 47, 380591, tzinfo=), 'phone': '17600390376'}]>
.
==6. values_list(field)==
它與values()非常類似，它返回的是一個元組序列，values返回的是一字典序列
.
==7. order_by(field)==
對查詢結果排序.
參數接收字符串類型的字段，指定按某個字段排序.
使用負號(例如"-1")可以實現降序.
.
==8. reverse()==
對查詢結果反向排序.
通常只能在具有已定義順序的QuerySet上調用（在model類的Meta中指定ordering或調用order_by()方法）.
.
==9. distinct()==
從返回結果中剔除重復記錄.
如果查詢操作跨越多個表，可能在計算QuerySet時得到重復的結果，此時可以使用distnct()，注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重.
它是對整個對象的去重，不是對數據去重.
.
==10. count()==
返回數據庫中匹配查詢(QuerySet)的對象那個數量.
.
==11 first()==
返回第一條記錄
.
==12 last()==
返回最后一條記錄
.
==13 exists()==
如果QuerySet包含數據返回True，否則False.
.
.
.
返回對象列表(QuerySet)的有：
all()
filter()
exclude()
order_by()
reverse()
distinct()
values() -> [{}]
values_list() -> [()]
.
返回具體對象的有：
get()
first()
last()
create()
.
返回布爾值的有：
existe()
.
返回數字的有：
count()

***

單表查詢之神奇的雙下劃線

==filter(id__gt=2, id__lt=4)==
獲取id 大于2 且小于4 的對象.
.
==filter(id__gte=2, id__lte=4)==
獲取id 大于等于2 且小于等于4 的對象.
.
==filter(id__in=[2, 4])==
獲取所有id等于2, 4的數據.
.
==filter(name__contains='yk')==
獲取所有name字段包含'yk'的對象.
.
==filter(name__icontains='yk')==
獲取所有name字段包含'yk'的對象，忽略大小寫.
.
==filter(id__range=[1, 3])==
獲取id范圍在1-3的對象，顧頭顧尾.
等價于SQL語句的bettwen and
.
==filter(date__year=2018)==
獲取date字段時間為2018年的對象.
.
==__isnull = True==
判斷字段是否為空, 為空返回True.
.
類似的還有：startswith, istartswith, endswith, iendswith

一對多 ForeignKey

正向查找

1. 對象查找（跨表）
語法：==對象.關聯表.關聯表的字段==
示例：

# 獲取第一個學生對象: stu_obj = models.Students.objects.first() # 獲取這個學生的班級對象: stu_obj.classes # 獲取這個學生的班級對象名稱: stu_obj.classes.name

2. 字段查找（跨表）
語法：==關聯表__關聯表的字段==
示例：

# 獲取id為7的學生的班級姓名： models.Students.objects.filter(id=7).values_list('classes__name')

反向操作

1. 對象查找
語法：==obj.表名_set==
示例：

# 獲取第一個班級： class_obj = models.Classes.objects.first() # 獲取這個班級的所有學生： students = class_obj.students_set.all() # 獲取這個班級所有學生的姓名： students.values_list('name')

2. 字段查找
語法：==表名__字段==
示例：

# 獲取id為9的班級的所有學生的姓名： models.Classes.objects.filter(id=9).values_list('students__name')

多對多 ManyToManyField

"關聯管理器"是在一對多或者多對多的關聯上下文中使用的管理器.

他存在與下面兩種情況：

外鍵關系的反向查詢

多對多關聯關系

簡單來說，就是當點(.)后面的對象可能存在多個的時候就可以使用以下的方法：

==create()==
示例：

# 通過班級對象反向創建教師： models.Classes.objects.first().teachers_set.create(name='teacher07')

.
==add()==
把指定的model對象添加到關聯對象集中.
添加對象：

# 獲取id為9, 10, 11的班級對象 class_objs = models.Classes.objects.filter(id__in=[9, 10, 11]) # 將這些班級添加到指定的教師對象行中 models.Teachers.objects.first().classes.add(*class_objs)

添加id：

models.Teachers.objects.first().classes.add(*[9, 10 ,11])

.
==set()==
更新model對象的關聯對象.

# 獲取教師對象 tea_obj = models.Teachers.objects.first() # 將其重新設置班級 tea_obj.classes.set([9, 10, 11])

.
==remove()==
從關聯的對象集中移除指定的model對象.

# 獲取教師對象 tea_obj = models.Teachers.objects.first() # 刪除id為9的班級 tea_obj.classes.remove(9)

.
==clear()==
清空

# 獲取教師對象 tea_obj = models.Teachers.objects.first() # 刪除所有班級 tea_obj.classes.clear()

.
==對于ForeignKey對象，clear() 與 remove() 方法僅在關聯字段設置了null=True時存在.==

注意：
對于所有類型的關聯字段，add()、create()、remove()、clear()、set() 都會立即更新數據庫。換句話說，在關聯的任何一端，都不需要再調用save()方法.

在Python腳本中調用Django環境

Django終端打印SQL語句

在Django項目的settings.py文件中，在最后復制粘貼如下代碼：

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

關于Mate類

# 班級 class Classes(models.Model):name = models.CharField(max_length=64, verbose_name='姓名', db_column='myname')# db_column:自定義數據庫列名 verbose_name:自定義admin網頁中顯示的字段名class Meta:# 自定義數據庫中生成的表名稱：db_table = 'classes'# admin網頁中顯示的表名稱：# verbose_name = "班級" # 會在名稱后面加"s"verbose_name_plural = "班級信息" # 不會在名稱后面加"s"# 聯合索引：# index_together = [# ("字段1", "字段2") # 應為兩個存在的字段# ]# 聯合唯一索引：# unique_together = (("字段1", "字段2"),) # 應為兩個存在的字段

聚合查詢 aggregage()

aggregate()是QuerySet的一個終止子句（必須放在語句的最末尾），意思是說，他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，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.

需要用到的函數：

from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count

示例：

# 計算所有書的平均價格： models.Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))

可以為聚合的值指定名稱(key)：

models.Book.objects.all().aggregate(avg=Avg('price'))

還可以生成不止一個聚合函數(多個鍵值對)：

# 同時獲取書的平均價格, 最高價格, 最低價格： models.Book.objects.all().aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))

分組查詢 annotate()

我們使用原生SQL語句，按照出版社分組求書的平均價格：

select pub,AVG(price) from book group by publisher;

如果使用ORM查詢，語法如下：

models.Book.objects.values('publisher').annotate(avg=Avg('price')).values('publisher', 'avg')

連表查詢的分組：
SQL查詢：

select publisher.name,AVG(price) from book inner join bookon (book.publisher_id=book.id)group by book_id;

ORM查詢：

models.Publisher.objects.annotate(avg=Avg('book__price')).values('name', 'avg')

更多示例：
統一每一本書的作者個數：

models.Book.objects.all().annotate(count=Count('author')).values('title', 'count')

統計出每個出版社賣的最便宜的書的價格：

# 方法一： Publisher.objects.annotate(min_price=Min('book__price')).values('name', 'min_price')# 方法二： models.Book.objects.values('publisher__name').annotate(min_price=Min('price'))

統計不止一個作者的圖書：

models.Book.objects.annotate(author_num=Count('author')).filter(author_num__gt=1)

根據一本圖書作者數量的多少對查詢集 QuerySet進行排序：

models.Book.objects.annotate(author_num=Count('author')).order_by('author_num')

查詢各個作者出的書的總價格：

models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum('book__price')).values('name', 'sum_price')

F查詢

在上面的例子中，我們構造的過濾器都只是將字段值與某個常量做比較。如果我們要對兩個字段的值做比較，那該怎么做呢？

Django提供了F()來做這樣的比較，==F()的實例可以在查詢中引用字段，來比較同一個model實例中兩個不同字段的值.==

導入：

from django.db.models import F # 查詢庫存大于銷量的書： models.Book.objects.filter(sale__gt=F('inve')).values('sale', 'inve')

==Djano支持F()對象之間，以及 F()對象和常數之間的加減乘除和取模的操作：==

# 查詢庫存大于銷量2倍的書： models.Book.objects.filter(sale__gt=F('inve') * 2).values('sale', 'inve')

==修改操作也可以使用F()函數：==

# 將每一本書的價格提高10元： models.Book.objects.update(price=F('price') + 10)

引申：
如果要修改char字段咋辦？
如：把所有書名后面加上(第一版)：

from django.db.models.functions import Concat from django.db.models import Value models.Book.objects.update(title=Concat(F('title'), Value("("), Value("第一版"), Value(")")))

Q查詢

filter()等方法中的關鍵字參數查詢都一起進行"AND"的，如果要執行更復雜的查詢(例如OR查詢)，你可以使用Q對象.

導入：

from django.db.models import Q

示例：

# 查詢作者名是"zyk"或"zyk01"的書： models.Book.objects.filter(Q(author__name="zyk") | Q(author__name="zyk01")).values_list('title', 'author__name')

可以組合使用 ==&== 和 ==|== 操作符以及使用括號進行分組來編寫任意復雜的Q對象。同時，Q對象可以使用 ==～== 操作符取反，這允許組合正常的查詢和取反(NOT)查詢.

示例：

# 查詢作者名字是"zyk"并且不是2018年出版的書的書： models.Book.objects.filter(Q(author__name="zyk") & ~Q(publish_date__year=2018)).values_list('title', 'author__name', 'publish_date')

查詢函數可以混合使用Q對象和關鍵字參數。所有提供給查詢函數的參數(關鍵字參數或Q對象)都將"AND"在一起。但是，如果出現Q對象，它就必須位于所有關鍵字參數的前面。也就是所，==Q對象必須放在關鍵字參數的前面.==

示例：

# 查詢出版年份是2017或2018，書名中帶"邏輯"的所有書： models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2017) | Q(publish_date__year=2018), title__icontains="邏輯")

更多用法（項目摘）：

def get_search_contion(self, query_list):"""模糊查詢:param query_list: 數據庫字段列表:return:"""query = self.request.GET.get('query', '')q = Q()q.connector = 'OR'for i in query_list:q.children.append(Q(('%s__contains' % i, query)))return q# 調用： q = self.get_search_contion(sql_field) all_customer = models.Customer.objects.filter(q, consultant__isnull=True)

事務

==要么都成功，要么都失敗.==

import osif __name__ == '__main__':os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'blog.settings')import djangodjango.setup()from blog01 import modelstry:from django.db import transactionwith transaction.atomic():new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="西二旗程序員太多出版社")models.Book.objects.create(title="Python終極爬蟲", publisher_id=100)# 這里的"publisher_id=100"指定了一個不存在的id, 因此這兩條語句都失敗.except Exception as e:print(str(e))

其它鮮為人知的操作

行級鎖：

def multi_apply(self):"""公戶變私戶"""ids = self.request.POST.getlist('id')apply_num = len(ids)# 判斷當前銷售的客戶加上要轉為私有的客戶的總量是否大于最大限制if self.request.user.customers.count() + apply_num > settings.CUSTOMER_MAX_NUM:return HttpResponse("做人不要太貪心，給別人的機會")# 如果同時有多個銷售搶一個客戶：with transaction.atomic():# 事務# select_for_update:加鎖obj_list = models.Customer.objects.filter(id__in=ids, consultant__isnull=True).select_for_update()if apply_num == len(obj_list):obj_list.update(consultant=self.request.user)else:return HttpResponse("手速太慢")

Django ORM執行原生SQL：

# extra # 在QuerySet的基礎上繼續執行子語句 # extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)# select和select_params是一組，where和params是一組，tables用來設置from哪個表 # 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'])舉個例子： models.UserInfo.objects.extra(select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},select_params=[1,],where = ['age>%s'],params=[18,],order_by=['-age'],tables=['app01_usertype'])"""select app01_userinfo.id,(select count(1) from app01_usertype where id>1) as newidfrom app01_userinfo,app01_usertypewhere app01_userinfo.age > 18order by app01_userinfo.age desc"""# 執行原生SQL # 更高靈活度的方式執行原生SQL語句 # 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()

QuerySet方法大全：

################################################################## # PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET # ##################################################################def all(self)# 獲取所有的數據對象def filter(self, *args, **kwargs)# 條件查詢# 條件可以是：參數，字典，Qdef exclude(self, *args, **kwargs)# 條件查詢# 條件可以是：參數，字典，Qdef select_related(self, *fields)性能相關：表之間進行join連表操作，一次性獲取關聯的數據?？偨Y：1. select_related主要針一對一和多對一關系進行優化。2. select_related使用SQL的JOIN語句進行優化，通過減少SQL查詢的次數來進行優化、提高性能。def prefetch_related(self, *lookups)性能相關：多表連表操作時速度會慢，使用其執行多次SQL查詢在Python代碼中實現連表操作?？偨Y：1. 對于多對多字段（ManyToManyField）和一對多字段，可以使用prefetch_related()來進行優化。2. prefetch_related()的優化方式是分別查詢每個表，然后用Python處理他們之間的關系。def annotate(self, *args, **kwargs)# 用于實現聚合group by查詢from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sumv = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id'))# SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_idv = 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) > 1v = 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) > 1def 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進行去重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)# 構造額外的查詢條件或者映射，如：子查詢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則是倒序，如果多個排序則一一倒序def defer(self, *fields):models.UserInfo.objects.defer('username','id')或models.UserInfo.objects.filter(...).defer('username','id')#映射中排除某列數據def only(self, *fields):#僅取某個表中的數據models.UserInfo.objects.only('username','id')或models.UserInfo.objects.filter(...).only('username','id')def using(self, alias):指定使用的數據庫，參數為別名（setting中的設置）################################################## # PUBLIC METHODS THAT RETURN A QUERYSET SUBCLASS # ##################################################def raw(self, raw_query, params=None, translations=None, using=None):# 執行原生SQLmodels.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo')# 如果SQL是其他表時，必須將名字設置為當前UserInfo對象的主鍵列名models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表')# 為原生SQL設置參數models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,])# 將獲取的到列名轉換為指定列名name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)# 指定數據庫models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo', using="default")################### 原生SQL ###################from django.db import connection, connectionscursor = 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):# 獲取每行數據為字典格式def values_list(self, *fields, **kwargs):# 獲取每行數據為元祖def dates(self, field_name, kind, order='ASC'):# 根據時間進行某一部分進行去重查找并截取指定內容# kind只能是："year"（年）, "month"（年-月）, "day"（年-月-日）# order只能是："ASC" "DESC"# 并獲取轉換后的時間- 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):# 根據時間進行某一部分進行去重查找并截取指定內容，將時間轉換為指定時區時間# kind只能是 "year", "month", "day", "hour", "minute", "second"# order只能是："ASC" "DESC"# tzinfo時區對象models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.UTC)models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))"""pip3 install pytzimport pytzpytz.all_timezonespytz.timezone(‘Asia/Shanghai’)"""def none(self):# 空QuerySet對象#################################### # METHODS THAT DO DATABASE QUERIES # ####################################def aggregate(self, *args, **kwargs):# 聚合函數，獲取字典類型聚合結果from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sumresult = models.UserInfo.objects.aggregate(k=Count('u_id', distinct=True), n=Count('nid'))===> {'k': 3, 'n': 4}def count(self):# 獲取個數def get(self, *args, **kwargs):# 獲取單個對象def create(self, **kwargs):# 創建對象def bulk_create(self, objs, batch_size=None):# 批量插入# batch_size表示一次插入的個數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，則獲取，否則，創建# defaults 指定創建時，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，則更新，否則，創建# defaults 指定創建時或更新時的其他字段obj, created = models.UserInfo.objects.update_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 1})def first(self):# 獲取第一個def last(self):# 獲取最后一個def in_bulk(self, id_list=None):# 根據主鍵ID進行查找id_list = [11,21,31]models.DDD.objects.in_bulk(id_list)def delete(self):# 刪除def update(self, **kwargs):# 更新def exists(self):# 是否有結果復制代碼 Django終端打印SQL語句在Django項目的settings.py文件中，在最后復制粘貼如下代碼：復制代碼 LOGGING = {'version': 1,'disable_existing_loggers': False,'handlers': {'console':{'level':'DEBUG','class':'logging.StreamHandler',},},'loggers': {'django.db.backends': {'handlers': ['console'],'propagate': True,'level':'DEBUG',},} }

更多操作請見：【Django】ORM操作#1

轉載于:https://www.cnblogs.com/zyk01/p/10176287.html

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Django】ORM操作#2的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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