Django之Models(一)
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数据库配置
django默认支持sqlite，mysql, oracle,postgresql数据库。
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }} django默认使用sqlite的数据库，默认自带sqlite的数据库驱动 , 引擎名称：django.db.backends.sqlite3
mysql引擎名称：django.db.backends.mysql
其他数据引擎名
'django.db.backends.postgresql''django.db.backends.postgresql_psycopg2''django.db.backends.oracle'
mysql驱动程序
MySQLdb(mysql python)mysqlclientMySQLPyMySQL(纯python的mysql驱动程序)
数据库配置
我们现在连接mysql数据库。
1.MySQL需要安装pyMySQL、mysqlclient
pip install pyMySQLpip install mysqlclient
2.setting.py文件下DATABASES下
DATABASES = {'default': {'ENGINE': 'django.db.backends.mysql','NAME': 'books', #你的数据库名称'USER': 'root', #你的数据库用户名'PASSWORD': '', #你的数据库密码'HOST': '', #你的数据库主机，留空默认为localhost'PORT': '3306', #你的数据库端口}}
3.项目名文件下的__init__.py
import pymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()
4.应用文件下的models.py
现在我们创建书籍模型：书籍有书名和出版日期，作者。
class Book(models.Model): name=models.CharFiled(max_length=20) price=models.InterFiled() pub_date=models.DateFiled() author=models.CharField(max_length=32,null=False)
5 .settings里的INSTALLED_APPS中加入应用文件名，我的应用文件名为blog
INSTALLED_APPS = [ 'blog', 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles',]
6.生成同步数据库的脚本与同步数据库
python manage.py makemigrationspython manage.py migrate
查询结果：
本来test数据库只有一张account表
最后会生成除了book表以外（以应用文件名开头），还会生成其他自带的表
还会在应用文件下自动生成:migrations文件夹
在文件下可以查看表的结构等信息。
模型代码参数解析
分析代码
<1> 每个数据模型都是django.db.models.Model的子类，它的父类Model包含了所有必要的和数据库交互的方法。并提供了一个简介漂亮的定义数据库字段的语法。 <2> 每个模型相当于单个数据库表（多对多关系例外，会多生成一张关系表），每个属性也是这个表中的字段。属性名就是字段名，它的类型（例如CharField）相当于数据库的字段类型（例如varchar） 。大家可以留意下其它的类型都和数据库里的什么字段对应。 <3> 模型之间的三种关系：一对一，一对多，多对多。 一对一：实质就是在主外键（author_id就是foreign key）的关系基础上，给外键加了一个UNIQUE＝True的属性； 一对多：就是主外键关系；（foreign key） 多对多：(ManyToManyField) 自动创建第三张表(当然我们也可以自己创建第三张表：两个foreign key)
模型常用的字段类型参数
<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=19, decimal_places=10) # admin 用一个文本框()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 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 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
Field重要参数
<1> null ： 数据库中字段是否可以为空 <2> blank： django的 Admin 中添加数据时是否可允许空值 <3> default：设定缺省值 <4> editable：如果为假，admin模式下将不能改写。缺省为真 <5> primary_key：设置主键，如果没有设置django创建表时会自动加上： id = meta.AutoField('ID', primary_key=True) primary_key=True implies blank=False, null=False and unique=True. Only one primary key is allowed on an object. <6> unique：数据唯一 <7> verbose_name Admin中字段的显示名称 <8> validator_list：有效性检查。非有效产生 django.core.validators.ValidationError 错误 <9> db_column，db_index 如果为真将为此字段创建索引 <10>choices：一个用来选择值的2维元组。第一个值是实际存储的值，第二个用来方便进行选择。 如SEX_CHOICES= (( ‘F’,'Female’),(‘M’,'Male’),) gender = models.CharField(max_length=2,choices = SEX_CHOICES)
Date字段类型的补充
date根据给定格式对一个日期变量进行格式化。可用的格式字符串：格式化字符 描述 示例输出a 'a.m.'或'p.m.' 'a.m.'A 'AM'或'PM' 'AM'b 月份，文字形式，3个字母，小写。 “jan”B 未实现。 c ISO 8601格式 2008-01-02T10:30:00.000123+02:00d 月的日子，带前导零的2位数字。 '01'到'31'D 周几的文字表述形式，3个字母。 'Fri'e 时区名称 ''，'GMT'，'-500'，'US/Eastern'等E 月份，分地区。 f 时间 '1'，'1:30'F 月，文字形式。 'January'g 12小时格式，无前导零。 '1'到'12'G 24小时格式，无前导零。 '0'到'23'h 12小时格式。 '01'到'12'H 24小时格式。 '00'到'23'i 分钟 '00'到'59'I 夏令时间，无论是否生效。 '1'或'0'j 没有前导零的月份的日子。 '1'到'31'l 星期几，完整英文名 'Friday'L 布尔值是否是一个闰年。 True或Falsem 月，2位数字带前导零。 '01'到'12'M 月，文字，3个字母。 “Jan”n 月无前导零。 '1'到'12'N 美联社风格的月份缩写。 'Jan.'，'Feb.'，'March'，'May'o ISO-8601周编号 '1999'O 与格林威治时间的差，单位小时。 '+0200'P 时间为12小时 '1 am'，'1:30 pm'，'midnight'，'noon'，'12：30 pm'>r RFC 5322格式化日期。 'Thu， 21 Dec 2000 16:01:07 +0200's 秒，带前导零的2位数字。 '00'到'59'S 一个月的英文序数后缀，2个字符。 'st'，'nd'，'rd'或'th't 给定月份的天数。 28 to 31T 本机的时区。 'EST'，'MDT'u 微秒。 000000 to 999999U 自Unix Epoch以来的秒数（1970年1月1日00:00:00 UTC）。 w 星期几，数字无前导零。 '0'（星期日）至'6'（星期六）W ISO-8601周数，周数从星期一开始。 1，53y 年份，2位数字。 '99'Y 年，4位数。 '1999'z 一年中的日子 0到365Z 时区偏移量，单位为秒。 -43200到43200范例：{ { value|date:"D d M Y" }}如果value是一个datetime对象，比如datetime.datetime.now()，输出将是字符串'Wed 09 Jan 2008'。可以将date与time过滤器结合使用，以呈现datetime值的完整表示形式。 例如。：{ { value|date:"D d M Y" }} { { value|time:"H:i" }}
ORM对单表的增删改查
添加数据
方式一：b=Book(name="PHP",price=80,pub_date="2019-2-20"，author="lili")b.save()return HttpResponse("添加成功")方式二：Book.objects.create(name="python",price=88,pub_date="2019-2-21"，author="alex")return HttpResponse("添加成功")
删除数据
#删除数据肯定需要查询数据,我们使用filter进行过滤,只选择作者为lili的记录，然后删除 Book.objects.filter(author="lili").delete() return HttpResponse("删除成功")
修改数据
# 方式一： Book.objects.filter(author="yuan").update(price=999) return HttpResponse("修改成功") # 方式二： b = Book.objects.get(author="yuan") b.price = 100 b.save() return HttpResponse("修改成功")
注意：
get与filter的区别get只取一条记录，如果数据库里面只有一条符合的数据，不会报错，如果有多条或者零条，则会报错。filter返回一组数据，可迭代。update一定是对一个集合整体的修改，所以get得到是一个实例化对象，是没有update方法的，只能使用类方法操作。
简单查询
查询API
# 查询相关API：# <1>filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象# <2>all(): 查询所有结果# <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一个或者没有都会抛出错误。#-----------下面的方法都是对查询的结果再进行处理:比如 objects.filter.values()--------# <4>values(*field): 返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列 model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列 # <5>exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象# <6>order_by(*field): 对查询结果排序# <7>reverse(): 对查询结果反向排序# <8>distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录# <9>values_list(*field): 它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典序列# <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包含数据，就返回True，否则返回False。
例子
# 选择作者为lili的记录，只输出name字段（元组的形式输出） ret1 = Book.objects.filter(author="lili").values("name") # 选择作者为Tom的记录，输出name，price字段 ret2 = Book.objects.filter(author="Tom").values("name","price") # 选择作者为alex的记录，输出name，price字段（以列表的形式输出） ret3 = Book.objects.filter(author="alex").values_list("name","price") # 选择排除作者为lili的记录，输出name，price字段 ret4 = Book.objects.exclude(author="lili").values("name","price") # 选择作者为yuan的记录，进行去重 book_list = Book.objects.all().values("name").distinct() # 查询数据库所以记录行数 book_count = Book.objects.all().count()
具体演示
html代码
Title
urls.py
from django.contrib import adminfrom django.urls import pathfrom blog import viewsurlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('index/',views.index), path('adddate/',views.adddate), path('deletedate/',views.deletedate), path('alterdate/',views.alterdate), path('enquiredate/',views.enquiredate),]
views.py
from django.shortcuts import render,HttpResponse,redirectfrom blog.models import *# Create your views here.def index(req): return render(req,'index.html')def adddate(req): # 方式一: b = Book(name="C#", price=75, pub_date="2019-2-18",author = "Ken") b.save() return HttpResponse("添加成功") # 方式二: # Book.objects.create(name="python", price=88, pub_date="2019-2-21",author = "alex") # return HttpResponse("添加成功")def deletedate(req): #删除数据肯定需要查询数据,我们使用filter进行过滤,只选择作者为lili的记录，然后删除 Book.objects.filter(author="lili").delete() return HttpResponse("删除成功")def alterdate(req): # 方式一： Book.objects.filter(author="lili").update(price=999) return HttpResponse("修改成功") # 方式二： # b = Book.objects.get(author="yuan") # b.price = 100 # b.save() # return HttpResponse("修改成功")def enquiredate(req): # 选择作者为lili的记录，只输出name字段（元组的形式输出） ret1 = Book.objects.filter(author="lili").values("name") # 选择作者为Tom的记录，输出name，price字段 ret2 = Book.objects.filter(author="Tom").values("name","price") # 选择作者为alex的记录，输出name，price字段（以列表的形式输出） ret3 = Book.objects.filter(author="alex").values_list("name","price") # 选择排除作者为lili的记录，输出name，price字段 ret4 = Book.objects.exclude(author="lili").values("name","price") # 选择作者为yuan的记录，进行去重 book_list = Book.objects.all().values("name").distinct() # 查询数据库所以记录行数 book_count = Book.objects.all().count() print(ret1) print(ret2) print(ret3) print(ret4) print(book_list) print(book_count) book_list = Book.objects.all() return render(req, "index.html", { "book_list": book_list})
查询的补充
扩展查询
#扩展查询,有时候DJANGO的查询API不能方便的设置查询条件，提供了另外的扩展查询方法extra:#extra(select=None, where=None, params=None, tables=None,order_by=None, select_params=None(1) Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"})(2) Blog.objects.extra( select=SortedDict([('a', '%s'), ('b', '%s')]), select_params=('one', 'two'))(3) q = Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"}) q = q.extra(order_by = ['-is_recent'])(4) Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon']) extra
惰性机制：
所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。
QuerySet特点：
<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就是一个行对象 # 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对应于数据库的若干记录（row），通过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得 到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave") 上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数， 这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。<2>要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql. 为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式) obj=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) # if obj: # print("ok")<3>queryset是具有cache的 当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行 （evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset， 你不需要重复运行通用的查询。 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只会打印一次<4> 简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据： obj = Book.objects.filter(id=4) # exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。 if obj.exists(): print("hello world!")<5>当queryset非常巨大时，cache会成为问题 处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。 objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存 for obj in objs: print(obj.name) #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 for obj in objs: print(obj.name) #当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询总结: queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能会造成额外的数据库查询。
对象查询，单表条件查询
# 正向查找 ret1=models.Book.objects.first() print(ret1.title) print(ret1.price) print(ret1.publisher) print(ret1.publisher.name) #因为一对多的关系所以ret1.publisher是一个对象,而不是一个queryset集合 # 反向查找 ret2=models.Publish.objects.last() print(ret2.name) print(ret2.city) #如何拿到与它绑定的Book对象呢? print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一个queryset集合#---------------了不起的双下划线(__)之单表条件查询----------------# 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 in## models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")# models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感## models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and## startswith，istartswith, endswith, iendswith,#----------------了不起的双下划线(__)之多表条件关联查询---------------# 正向查找(条件)# ret3=models.Book.objects.filter(title='Python').values('id')# print(ret3)#[{'id': 1}]
注意：除first,last,get取到的是一个实例对象，其他查询方法获得的是一个QuerySet的集合对象。