ORM简介
MTV框架包含一个重要的部分就是ORM——对象关系映射（Object Relational Mapping），它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动。
数据库必须提前创建好，然后ORM再在数据库中进行表的操作，因为ORM不能对数据库进行操作，不能创建与删除数据库。虽然多了一步ORM翻译成sql的过程，效率看起来低了，但是实际中没有太大的损伤，当你不能忍的时候，你可以在Django中执行原生sql，一般的场景ORM都够用了，开发起来速度更快，写法更贴近应用程序开发。
原生SQL与Django中ORM的对比
SQL中的表操作
#创建表:
CREATE TABLE employee(
id INT PRIMARY KEY auto_increment ,
name VARCHAR (20),
gender BIT default 1,
birthday DATA ,
department VARCHAR (20),
salary DECIMAL (8,2) unsigned,
);
#添加一条表纪录:
INSERT employee (name,gender,birthday,salary,department)
VALUES
("whw",1,"1992-12-12",8000,"IT");
#查询一条表纪录:
SELECT * FROM employee WHERE age=24;
#更新一条表纪录:
UPDATE employee SET birthday="1991-10-24" WHERE id=1;
#删除一条表纪录:
DELETE FROM employee WHERE name="whw";
Django中ORM的操作
#创建表
class Employee(models.Model):
id=models.AutoField(primary_key=True)
name=models.CharField(max_length=32)
gender=models.BooleanField()
birthday=models.DateField()
department=models.CharField(max_length=32)
salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
#添加一条表纪录:
emp=Employee(name="whw",gender=True,birthday="1991-12-12",epartment="IT")
emp.save()
#查询一条表纪录:
Employee.objects.filter(age=24)
#更新一条表纪录:
Employee.objects.filter(id=1).update(birthday="1991-10-24")
#删除一条表纪录:
Employee.objects.filter(name="whw").delete()
Django中ORM的说明
在本教程的Django框架入门的部分为大家详细介绍了Django与MySQL的交互与ORM的简单使用，这里就不再重复说明创建文件、连接数据库、生成Model这些步骤了，大家可以到本教程的入门部分详细回顾一下具体的内容。这里为大家详细说明一下Django中ORM的细节知识点。
ORM字段与数据库实际字段的对应关系
我们在创建Model的类中的字段会在执行数据库迁移指令的时候自动将Model中的字段转换为MySQL数据库中的字段，它们的对应关系如下：
# 这个对应关系在你python3安装目录下：
# site-packages/django/db/mysql/base.py文件里的一个data_types字典里：
# This dictionary maps Field objects to their associated MySQL column
# types, as strings. Column-type strings can contain format strings; they'll
# be interpolated against the values of Field.__dict__ before being output.
# If a column type is set to None, it won't be included in the output.
data_types = {
'AutoField': 'integer AUTO_INCREMENT',
'BigAutoField': 'bigint AUTO_INCREMENT',
'BinaryField': 'longblob',
'BooleanField': 'bool',
'CharField': 'varchar(%(max_length)s)',
'DateField': 'date',
'DateTimeField': 'datetime(6)',
'DecimalField': 'numeric(%(max_digits)s, %(decimal_places)s)',
'DurationField': 'bigint',
'FileField': 'varchar(%(max_length)s)',
'FilePathField': 'varchar(%(max_length)s)',
'FloatField': 'double precision',
'IntegerField': 'integer',
'BigIntegerField': 'bigint',
'IPAddressField': 'char(15)',
'GenericIPAddressField': 'char(39)',
'NullBooleanField': 'bool',
'OneToOneField': 'integer',
'PositiveIntegerField': 'integer UNSIGNED',
'PositiveSmallIntegerField': 'smallint UNSIGNED',
'SlugField': 'varchar(%(max_length)s)',
'SmallIntegerField': 'smallint',
'TextField': 'longtext',
'TimeField': 'time(6)',
'UUIDField': 'char(32)',
}
ORM常用的字段及说明
<1> CharField
字符串字段, 用于较短的字符串.
CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所允许的最大字符数.
<2> IntegerField
#用于保存一个整数.
<3> FloatField
一个浮点数. 必须 提供两个参数:
参数 描述
max_digits 总位数(不包括小数点和符号)
decimal_places 小数位数
举例来说, 要保存最大值为 999 (小数点后保存2位),你要这样定义字段:
models.FloatField(..., max_digits=5, decimal_places=2)
要保存最大值一百万(小数点后保存10位)的话,你要这样定义:
models.FloatField(..., max_digits=17, decimal_places=10) #max_digits大于等于17就能存储百万以上的数了
admin 用一个文本框(<input type="text">)表示该字段保存的数据.
<4> AutoField
一个 IntegerField, 添加记录时它会自动增长. 你通常不需要直接使用这个字段;
自定义一个主键：my_id=models.AutoField(primary_key=True)
如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的 model.
<5> BooleanField
A true/false field. admin 用 checkbox 来表示此类字段.
<6> TextField
一个容量很大的文本字段.
admin 用一个 <textarea> (文本区域)表示该字段数据.(一个多行编辑框).
<7> EmailField
一个带有检查Email合法性的 CharField,不接受 maxlength 参数.
<8> DateField
一个日期字段. 共有下列额外的可选参数:
Argument 描述
auto_now 当对象被保存时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示 "last-modified" 时间戳.
auto_now_add 当对象首次被创建时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示对象创建时间.
（仅仅在admin中有意义...)
<9> DateTimeField
一个日期时间字段. 类似 DateField 支持同样的附加选项.
<10> ImageField
类似 FileField, 不过要校验上传对象是否是一个合法图片.#它有两个可选参数:height_field和width_field,
如果提供这两个参数,则图片将按提供的高度和宽度规格保存.
<11> FileField
一个文件上传字段.
要求一个必须有的参数: upload_to, 一个用于保存上载文件的本地文件系统路径. 这个路径必须包含 strftime #formatting,
该格式将被上载文件的 date/time
替换(so that uploaded files dont fill up the given directory).
admin 用一个<input type="file">部件表示该字段保存的数据(一个文件上传部件) .
注意：在一个 model 中使用 FileField 或 ImageField 需要以下步骤:
（1）在你的 settings 文件中, 定义一个完整路径给 MEDIA_ROOT 以便让 Django在此处保存上传文件.
(出于性能考虑,这些文件并不保存到数据库.) 定义MEDIA_URL 作为该目录的公共 URL. 要确保该目录对
WEB服务器用户帐号是可写的.
（2） 在你的 model 中添加 FileField 或 ImageField, 并确保定义了 upload_to 选项,以告诉 Django
使用 MEDIA_ROOT 的哪个子目录保存上传文件.你的数据库中要保存的只是文件的路径(相对于 MEDIA_ROOT).
出于习惯你一定很想使用 Django 提供的 get_<#fieldname>_url 函数.举例来说,如果你的 ImageField
叫作 mug_shot, 你就可以在模板中以 {{ object.#get_mug_shot_url }} 这样的方式得到图像的绝对路径.
<12> URLField
用于保存 URL. 若 verify_exists 参数为 True (默认), 给定的 URL 会预先检查是否存在( 即URL是否被有效装入且
没有返回404响应).
admin 用一个 <input type="text"> 文本框表示该字段保存的数据(一个单行编辑框)
<13> NullBooleanField
类似 BooleanField, 不过允许 NULL 作为其中一个选项. 推荐使用这个字段而不要用 BooleanField 加 null=True 选项
admin 用一个选择框 <select> (三个可选择的值: "Unknown", "Yes" 和 "No" ) 来表示这种字段数据.
<14> SlugField
"Slug" 是一个报纸术语. slug 是某个东西的小小标记(短签), 只包含字母,数字,下划线和连字符.#它们通常用于URLs
若你使用 Django 开发版本,你可以指定 maxlength. 若 maxlength 未指定, Django 会使用默认长度: 50.
在以前的 Django 版本,没有任何办法改变50 这个长度.这暗示了 db_index=True.
<15> XMLField
一个校验值是否为合法XML的 TextField,必须提供参数: schema_path, 它是一个用来校验文本的 RelaxNG schema #的文件系统路径.
<16> FilePathField
可选项目为某个特定目录下的文件名. 支持三个特殊的参数, 其中第一个是必须提供的.
参数 描述
path 必需参数. 一个目录的绝对文件系统路径. FilePathField 据此得到可选项目.
Example: "/home/images".
match 可选参数. 一个正则表达式, 作为一个字符串, FilePathField 将使用它过滤文件名.
注意这个正则表达式只会应用到 base filename 而不是
路径全名. Example: "foo.*\.txt^", 将匹配文件 foo23.txt 却不匹配 bar.txt 或 foo23.gif.
recursive可选参数.要么 True 要么 False. 默认值是 False. 是否包括 path 下面的全部子目录.
这三个参数可以同时使用.
match 仅应用于 base filename, 而不是路径全名. 那么,这个例子:
FilePathField(path="/home/images", match="foo.*", recursive=True)
...会匹配 /home/images/foo.gif 而不匹配 /home/images/foo/bar.gif
<17> IPAddressField
一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30").
<18> CommaSeparatedIntegerField
用于存放逗号分隔的整数值. 类似 CharField, 必须要有maxlength参数.
数据库同步指令解析
数据库同步指令如下：
# 生成记录，每次修改了models里面的内容或者添加了新的app
# 新的app里面写了models里面的内容，都要执行这两条
python manage.py makemigrations
# 执行上面这个语句的记录来创建表，生成的表名字前面会自带应用的名字
# 例如：你的book表在mysql里面叫做app01_book表
python manage.py migrate
关于同步指令执行的原理及迁移失败的可能原因：
1-在执行 python manager.py magrations时django会在相应的app的migration文件夹下面生成一个python脚本文件。
2-在执行 python manager.py migrate时django才会生成数据库表，django根据 migration下面的脚本文件来生成数据表的。
经过多次迁移的话，每个migration文件夹下面有多个脚本，在django中有一张django-migrations表，
表中记录了已经执行的脚本，对于表中没有的就是还没执行的脚本，在执行migrate的时候就只执行表中没有记录的那些脚本。
3-有时在执行 migrate的时候如果发现没有生成相应的表，可以看看在 django-migrations表中看看脚本是否已经执行了，
可以删除django-migrations表中的相关记录，然后重新执行。
QuerySet方法大全
ORM查询中会得到一个QuerySet对象，得到这个对象我们可以做进一步的查询（连表、去重等等），这里罗列一下Query的所有方法（都是在源码中找的）：
##################################################################
# PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET #
##################################################################
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
distinct的说明与values/values_list的机制
关于distinct的说明：
1、必须先用values/values_list筛选出数据后再进行去重；
2、如果不先筛选，将全部数据进行distinct()的操作，由于id肯定不一样，所以这样做没有意义！
values的用法和返回结果举例
all_books = models.Book.objects.all().values('id','title')
print(all_books)
# <QuerySet [{'title': 'linux', 'id': 6}, {'title': '你好', 'id': 7}, {'title': 'linux', 'id': 8}, {'title': 'xxx', 'id': 9}, {'title': 'gogogo', 'id': 10}]>
'''
values做的事情：
ret = [] #queryset类型
for obj in Book.objects.all():
temp = { #元素是字典类型
'id':obj.id,
'title':obj.title
}
ret.append(temp)
'''
values_list的用法和返回结果说明
all_books = models.Book.objects.all().values_list('id','title')
print(all_books)
#<QuerySet [(6, 'linux'), (7, '你好'), (8, 'linux'), (9, 'xxx'), (10, 'gogogo')]>
'''
values做的事情：
ret = [] #queryset类型
for obj in Book.objects.all():
temp = ( #元素是元祖类型
obj.id,obj.title
)
ret.append(temp)
'''
distinct的用法和返回结果说明
'''
all_books = models.Book.objects.all().distinct() #这样写是表示记录中所有的字段重复才叫重复，
但是我们知道有主键的存在，所以不可能所有字段数据都重复
all_books = models.Book.objects.all().distinct('price') #报错，不能在distinct里面加字段名称
all_books = models.Book.objects.all().values('price').distinct()#<QuerySet [(Decimal('11.00'),), (Decimal('111.00'),), (Decimal('120.00'),), (Decimal('11111.00'),)]>
'''
all_books = models.Book.objects.all().values_list('price').distinct()
# <QuerySet [{'price': Decimal('11.00')}, {'price': Decimal('111.00')}, {'price': Decimal('120.00')}, {'price': Decimal('11111.00')}]>
# 只能用于valuse和values_list进行去重
# title和price两个同时重复才算一条重复的记录
all_books = models.Book.objects.all().values_list('title','price').distinct()
在MySQL数据库中查询日期的问题
# 找2012年的所有书籍
all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2012)
# 找大于等于2012年的所有书籍
all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year__gte=2012)
# 找2019年月份的所有书籍，如果明明有结果，你却查不出结果，是因为mysql数据库的时区和咱们django的时区不同导致的，
# 你需要做的就是将django中的settings配置文件里面的USE_TZ = True改为False，就可以查到结果了，
# 以后这个值就改为False，而且就是因为我们用的mysql数据库才会有这个问题，其他数据库没有这个问题。
all_books = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2019,pub_date__month=2)
自定义字段
用的比较少，记录一下吧:
class UnsignedIntegerField(models.IntegerField):
def db_type(self, connection):
return 'integer UNSIGNED'
自定义char类型字段：
class FixedCharField(models.Field):
"""
自定义的char类型的字段类
"""
def __init__(self, max_length, *args, **kwargs):
super().__init__(max_length=max_length, *args, **kwargs)
self.length = max_length
def db_type(self, connection):
"""
限定生成数据库表的字段类型为char，长度为length指定的值
"""
return 'char(%s)' % self.length
class Class(models.Model):
id = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=25)
# 使用上面自定义的char类型的字段
cname = FixedCharField(max_length=25)
单表操作准备
项目的创建、app的创建及注册、MySQL的连接配置这里就不赘述了，有不明白的请到Django框架入门查看。
我们先创建一个单表的model，存放书籍的信息：
from django.db import models
# Create your models here.
#注意这个Book类必须继承models.Model
class Book(models.Model):
#AutoField为自增对象，括号里面的是限定条件
id = models.AutoField(primary_key=True)
#CharField为一个字符串，括号里面表示它的最大长度
title = models.CharField(max_length=32)
state = models.BooleanField()
#DateField是存日期的
pub_date =models.DateField()
#DecimalField是一个浮点型：max_digits为最大的位数，但是有两位是小数——111111.11
price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
publish = models.CharField(max_length=32)
#打印这个类展示的是它的title
def __str__(self):
return self.title
如果想打印orm转换过程中的sql，需要在settings中进行如下配置：
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
还有另外一种查看SQL语句的方式：
# 在视图函数中操作
from book import models
def add_book(request):
'''
添加表记录
:param request: http请求信息
:return:
'''
book_obj = models.Book(title='python',price=123,pub_date='2012-12-12',publish='人民出版社')
book_obj.save()
# 通过这种方式也能查看执行的sql语句
from django.db import connection
print(connection.queries)
return HttpResponse('ok')
单表操作之添加表记录
方式一(推荐):
#注意日期按照这个格式来！
book_obj=models.Book.objects.create(title='Python葵花宝典',state=True,price=100,publish='苹果出版社',pub_date='2015-12-13')
#打印title...
print(book_obj.title)
注意create是有返回值的，create方法的返回值book_obj就是插入book表中的python葵花宝典这本书籍纪录对象
方式二:
book_obj=Book(title="python葵花宝典",state=True,price=100,publish="苹果出版社",pub_date="2012-12-12")
book_obj.save()
方式三:批量插入
book_list = []
for i in range(10):
bk_obj = models.Book(
name='chao%s'%i,
addr='北京%s'%i
)
book_list.append(bk_obj)
models.Book.objects.bulk_create(book_list) #批量插入，速度快
方式四:update_or_create--有就更新，没有就创建
obj,created = models.UserToken.objects.update_or_create(
user=user, # 查找筛选条件
defaults={ # 添加或者更新的数据
"token":random_str,
}
)
'''
说明：
1、第一个值obj为：新创建的model对象
2、第二个值created为：是否进行了新的数据的插入的操作，只是更新原始数据为false，新加入数据为true！
3、如果查询到多条数据，那么就会报错！因为源码里面用的是get方法！可以用异常处理！
'''
单表的查询之查询的API
前4个最重要，5--9比较容易，10中的三个方法比较难也非常重要！
一定要知道每个方法的返回值是什么，以及每个方法是由谁来调用的
(1)all()
models.Book.objects来调用，返回的是QuerySet类型的对象——django自己定义的数据类型 将查询出来的查询出来的所有对象放在列表中 在models的Book类中写了__str__方法，且__str__返回的是title的值，所以后面会打印title
book_list = models.Book.objects.all()
print(book_list)
#遍历这个字典可以进行相应的取值操作
for i in book_list:
print(i.title,i.price)
#也可以进行索引操作
print(book_list[0].pub_date)
(2)first与last
返回值不是QuerySet对象，而是model对象，等价于book_list[0] 调用者是QuerySet对象
book_first = models.Book.objects.first()
print(book_first)
(3)filter方法
对应where语句 调用者objects，返回值是QuerySet对象
book_list2 = models.Book.objects.filter(price=100)
print(book_list2)
(3-1)可以跟first或者last方法
book_list2_last = models.Book.objects.filter(price=100).last()
print(book_list2_last.pubdate)
(3-2)可以带多个多虑条件
book_list2_more = models.Book.objects.filter(price=100,title='西游记')
print(book_list2_more)
(4)get方法
很像filter，但是，get方法有且只有一个查询结果是才有意义；如果有多个查询结果会报错! 返回值是一个model对象，利用objects调用!
book_get = models.Book.objects.get(title='西游记')
print(book_get)
(5)exclude方法
排除——得到的是个QuerySet对象，由objects调用,也可以用QuerySet对象调用 models调用：
book_exclude = models.Book.objects.exclude(title='西游记')
print(book_exclude)
QuerySet调用：
ret = models.Book.objects.filter(price=11).exclude(id=2)
print(ret)
(6)order_by排序
得到的是QuerySet对象，由objects调用 (6-1)默认升序
book_order_by_asc = models.Book.objects.order_by('title')
print('升序：',book_order_by_asc)
(6-2)降序排序
book_order_by_desc = models.Book.objects.order_by('-title')
print('降序：',book_order_by_desc)
(6-3)也可以利用两个字段排序：——第一个字段相等的时候再用第二个字段排序
book_order_by1 = models.Book.objects.order_by('title','price')
print('两个字段排序：',book_order_by1)
(7)reverse反转
可以在order_by的基础上加上reverse
book_reverse = models.Book.objects.order_by('title').reverse()
print('排序反转：',book_reverse)
(8)count计数
返回int类型的数据，调用者是QuerySet
count = models.Book.objects.all().count()
print('数据的总数：',(count,type(count)))
(9)exists检测是否存在记录
如果不加exists则表示取出来所有的值了，没必要取所有的值，这样效率不高； 加上exists相当于利用limit限制只取出来一条数据去判断有没有记录。
ret = models.Book.objects.all().exists()
if ret:
print('OK!有数据！')
重点：(10)values(field)、values_list(field)、distinct()
(10-1)values(*field)
查询所有书籍的名称：
得到的是一个QuerySet对象：<QuerySet [{'title': 'Python葵花宝典'}, {'title': 'Python葵花宝典1'}, {'title': '金瓶瓶'}]>
由QuerySet对象调用但是列表中放的不是一个个的对象了，而是一个个的字典！
book_titles = models.Book.objects.all().values('title')
print('所有书籍的名称：',book_titles)
"""
values的工作原理：
现在将values中的参数改为为'title','price'（注意value与value_list中可以放两个参数）
temp = []
for obj in models.Book.objects.all()
temp.append(
'title':obj.title,
'price':obj.price
)
return temp
"""
(10-1-1)也可以利用操作字典的方法来操作结果：
book_title_1_title = book_titles[1].get('title')
print('第二个书籍的名字:',book_title_1_title)
(10-2)values_list(*field)方法 与value方法一样，调用者与返回值均是QuerySet对象 但是，value_list的结果是列表里面嵌套元组
book_values_list = models.Book.objects.all().values_list('title')
print(book_values_list)
(10-3)distinct方法去重
price_distinct = models.Book.objects.all().values('price').distinct()
print('price去重：',price_distinct)
单表的查询之带双下划线的模糊查询
注意要用filter过滤
(1)查询价格大于100的：gt
gt_100 = models.Book.objects.filter(price__gt=100)
print('价格大于100的：',gt_100)
注意大于等于的话是gte：
gte_100 = models.Book.objects.filter(price__gte=100)
(2)小于：lt
lt_10000 = models.Book.objects.filter(price__lt=10000)
print('价格小于10000的：',lt_10000)
(3)大于100小于10000的：
gt_100_lt_10000 = models.Book.objects.filter(price__gt=100,price__lt=10000)
print('价格大于100小于10000的:',gt_100_lt_10000)
(4)价格包含[100,200,300]这几个的：
price_in = models.Book.objects.filter(price__in=[100,200,300])
print('价格包含：',price_in)
(5)title以“西”字开头的数据：
title_starts_xi = models.Book.objects.filter(title__startswith='西')
print('title以西字开头：',title_starts_xi)
(6)包含——contains
title_contains = models.Book.objects.filter(title__contains='p')
print('title包含p的：',title_contains)
(6-1)忽略大小写的包含——icontains
title_icontains = models.Book.objects.filter(title__icontains='p')
print('title包含p或者P的：',title_icontains)
(7)在一个范围之内：range
price_range = models.Book.objects.filter(price__range=[100,10000])
print('价格在一个范围之内：',price_range)
(8)关于日期的模糊查询
(8-1)过滤一下出版日期是2014年的数据
# 注意只有date类型的字段才有__year
# 想查找月份就用__month就可以了
pub_date_2014 = models.Book.objects.filter(pub_date__year=2014)
print('2014出版的数据：',pub_date_2014)
单表操作之删除与修改记录
(1)删除：delete
(1-1)方法一：QuerySet对象调用delete方法
models.Book.objects.filter(price=100).delete()
(1-2)方法二：用model对象
models.Book.objects.filter(price=100).first().delete()
(2)修改：update
注意必须要用QuerySet对象调用
models.Book.objects.filter(title='西游记').update(title='水浒传')
单表操作之单表下的分组查询
新建一个员工表emp，包含：id、name、age、salary、dep(部门名)、province(省份)。
现在的需求是：查询“每个部门的员工人数”。使用原生SQL可以这样做：
select count(id) from emp group by dep;
我们看看使用ORM的话如何去做类似的查询。
models.py文件中的类：
class Emp(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
age = models.IntegerField()
salary = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
dep = models.CharField(max_length=32)
province = models.CharField(max_length=32)
单表分组查询的ORM语法：
# 注意前面是 values，后面是annotate方法
单表模型.objects.values('group by的字段').annotate(聚合函数('统计字段'))
例1：查询每一个部门的名称以及员工的平均薪水
SQL中
select dep,avg(salary) from emp group by dep
annotate方法
这里values相当于select
### 一定要记得引入聚合的方法
from django.db.models import Avg,Max,Min,Count
ret = Emp.objects.values('dep').annotate(avg_salary=Avg('salary'))
print(ret)
#<QuerySet[{'dep':'安全部','avg_salary':388.5},{'dep':'合格部','avg_salary': 1111.0}]>
例2：查询每一个省份的名称及员工数
ret = Emp.objects.values('province').annotate(c=Count('id'))
print(ret)
#<QuerySet [{'province': '北京', 'c': 1}, {'province':'上海','c':1},{'province': '大连', 'c': 1}]>
说明
1、单表下的分组查询语法(注意是values不是filter)：
单表模型.objects.values('group by的字段').annotate(聚合函数('统计字段'))
2、在单表分组下，按着主键进行group by 是没有任何意义的！
3、ret = Emp.objects.all() 等价于 select * from emp
4、ret = Emp.objects.values('name') 等价于 select name from emp
5、ret = Emp.objects.values('id').annotate(Avg('salary'))
等价于： ret = Emp.objects.all().annotate(Avg('salary'))
# 但是 在单表分组下，按着主键进行group by 是没有任何意义的！
# 而且，按all()分组也没意义，因为它包含主键。