多表操作

创建模型

实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系

作者模型：一个作者有姓名和年龄。

作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）

出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。

书籍模型：书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。

模型建立如下：

from django.db import models# Create your models here.class Author(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)name=models.CharField( max_length=32)age=models.IntegerField()# 与AuthorDetail建立一对一的关系authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)
class AuthorDetail(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)birthday=models.DateField()telephone=models.BigIntegerField()addr=models.CharField( max_length=64)class Publish(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)name=models.CharField( max_length=32)city=models.CharField( max_length=32)email=models.EmailField()class Book(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)title = models.CharField( max_length=32)publishDate=models.DateField()price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)# 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE)# 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表authors=models.ManyToManyField(to='Author',)

生成表如下：

注意事项：

表的名称myapp_modelName，是根据模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称　　
id 字段是自动添加的
对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。
外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。

添加表纪录

操作前先简单的录入一些数据：

publish表：

author表：

authordetail表:

一对多

方式1:

publish_obj=Publish.objects.get(nid=1)

book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj)

方式2:

book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)　　

核心：book_obj.publish与book_obj.publish_id是什么？

多对多

    # 当前生成的书籍对象book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1)# 为书籍绑定的做作者对象yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录# 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录book_obj.authors.add(yuan,egon)    #  将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。   =======    book_obj.authors.add(*[])

数据库表纪录生成如下：

book表

book_authors表

核心:book_obj.authors.all()是什么？

多对多关系其它常用API：

book_obj.authors.remove() # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。 ====== book_obj.authors.remove(*[])

book_obj.authors.clear() #清空被关联对象集合

book_obj.authors.set() #先清空再设置　放列表不打散　　　

一对多查询（Publish 与 Book）

正向查询(按字段：publish)：

# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市

book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first()

# book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象

print(book_obj.publish.city) 　

反向查询(按表名：book_set)：

publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社")

#publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合

book_list=publish.book_set.all()

for book_obj in book_list:

print(book_obj.title)

一对一查询(Author 与 AuthorDetail)

正向查询(按字段：authorDetail)：

1 2	`egon=Author.objects.filter(name="egon").first()` `print(egon.authorDetail.telephone)`

反向查询(按表名：author)：

# 查询所有住址在北京的作者的姓名

authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")

for obj in authorDetail_list:

print(obj.author.name)

多对多查询 (Author 与 Book)

正向查询(按字段：authors)：

# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号

book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()

authors=book_obj.authors.all()

for author_obj in authors:

print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：book_set)：

# 查询egon出过的所有书籍的名字

author_obj=Author.objects.get(name="egon")

book_list=author_obj.book_set.all() #与egon作者相关的所有书籍

for book_obj in book_list:

print(book_obj.title)

注意：

你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改：

1	`publish` `=` `ForeignKey(Book, related_name='bookList')`

那么接下来就会如我们看到这般：

# 查询人民出版社出版过的所有书籍

publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")

book_list=publish.bookList.all() # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合

基于双下划线的跨表查询

Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的model 为止。

'''正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表
'''

一对多查询

# 练习:  查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)# 正向查询 按字段:publishqueryResult=Book.objects.filter(publish__name="苹果出版社").values_list("title","price")# 反向查询 按表名:bookqueryResult=Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values_list("book__title","book__price")

多对多查询　　

# 练习: 查询alex出过的所有书籍的名字(多对多)# 正向查询 按字段:authors:queryResult=Book.objects.filter(authors__name="yuan").values_list("title")# 反向查询 按表名:bookqueryResult=Author.objects.filter(name="yuan").values_list("book__title","book__price")

一对一查询

    # 查询alex的手机号# 正向查询ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone")# 反向查询ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")

进阶练习(连续跨表)

# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名# 正向查询queryResult=Book.objects.filter(publish__name="人民出版社").values_list("title","authors__name")# 反向查询queryResult=Publish.objects.filter(name="人民出版社").values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")# 练习: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称

# 方式1:queryResult=Book.objects.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151").values_list("title","publish__name")# 方式2:    ret=Author.objects.filter(authordetail__telephone__startswith="151").values("book__title","book__publish__name")

related_name

反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：

1	`publish` `=` `ForeignKey(Blog, related_name='bookList')`

# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

# 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList

queryResult=Publish.objects.filter(name="人民出版社").values_list("bookList__title","bookList__price")

聚合查询与分组查询

聚合

aggregate(*args, **kwargs)

# 计算所有图书的平均价格

>>> from django.db.models import Avg

>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))

{'price__avg': 34.35}

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。

1 2	`>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))` `{'average_price':` `34.35}`

如果你希望生成不止一个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：

>>> from django.db.models import Avg, Max, Min

>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))

{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

分组

###################################－－单表分组查询－－#######################################################查询每一个部门名称以及对应的员工数emp:id  name age   salary    dep
1   alex  12   2000     销售部
2   egon  22   3000     人事部
3   wen   22   5000     人事部sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;ORM:
emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id")###################################－－多表分组查询－－###########################多表分组查询：查询每一个部门名称以及对应的员工数emp:id  name age   salary   dep_id
1   alex  12   2000       1
2   egon  22   3000       2
3   wen   22   5000       2depid   name
1    销售部
2    人事部emp－dep:id  name age   salary   dep_id   id   name
1   alex  12   2000       1      1    销售部
2   egon  22   3000       2      2    人事部
3   wen   22   5000       2      2    人事部sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.idORM:
dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

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)

annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。

总结：跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表，再按单表的思路进行分组查询。　

查询练习

(1) 练习：统计每一个出版社的最便宜的书

publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))

for publish_obj in publishList:

print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：

queryResult= Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")).values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

'''SELECT "app01_publish"."name", MIN("app01_book"."price")  AS "MinPrice" FROM "app01_publish"
LEFT  JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id")
GROUP BY "app01_publish"."nid", "app01_publish"."name", "app01_publish"."city", "app01_publish"."email" '''

(2) 练习：统计每一本书的作者个数

ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))

(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：

 queryResult=Book.objects.filter(title__startswith="Py").annotate(num_authors=Count('authors'))

(4) 统计不止一个作者的图书：

queryResult=Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)

(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

1	`Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')`

(6) 查询各个作者出的书的总价格:

#   按author表的所有字段 group byqueryResult=Author.objects　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))　　　　　　　　　　　　　　.values_list("name","SumPrice")print(queryResult)

F查询与Q查询

F查询

在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

# 查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import F

Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。

1 2	`# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍` `Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)`

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元：

1	`Book.objects.all().update(price=F("price")+30)`

Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。

1 2	`from` `django.db.models` `import` `Q` `Q(title__startswith='Py')`

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。

1	`bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")\|Q(authors__name="egon"))`

等同于下面的SQL WHERE 子句：

1	`WHERE name` `="yuan"` `OR name` `="egon"`

你可以组合& 和| 操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询：

1	`bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")`

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。例如：

bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),

title__icontains="python"

)

转载于:https://www.cnblogs.com/lzmdbk/p/9858298.html

Djange 模型层2相关推荐

【Django】模型层说明
[Django模型层] 之前大概介绍Django的文章居然写了两篇..这篇是重点关注了Django的模型层来进行学习. ■ 模型定义众所周知,Django中的模型定义就是定义一个类,其基本结构是这样 ...
阿里云物模型层功能分析
文章目录 1 阿里云物模型层功能分析 1.1 AT软件框架图 1.2 设备和云端交换的数据类型 1.3 阿里云物模型层总体提供的能力 1 阿里云物模型层功能分析 1.1 AT软件框架图首先还是来看一 ...
Django之模型层和ORM
在之前的文章中已经介绍过数据库的操作使用,但是不够系统,今天就模型层和ORM做一个系统的介绍.所谓模型层就是主要负责和数据库之间进行数据交互的一个模块 Django连接mysql数据库,安装mysql ...
Web开发-Django模型层
Django模型层简述 Django框架处理业务的逻辑一般如下(省略图,源于网络,侵删) 可以看到,Django自带了一套ORM机制,这也是Django框架的核心-"全面",将一 ...
Pytorch模型层简单介绍
模型层layers 深度学习模型一般由各种模型层组合而成. torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层.它们都属于nn.Module的子类,具备参数管理功能. 例如: nn.Linear, nn.F ...
DJango周总结二：模型层，单表，多表操作，连表操作，数据库操作，事务
django周复习二 1,模型层: 1单表操作: 13个必会操作总结返回QuerySet对象的方法有 all() filter() exclude() ...
Django模板自定义标签和过滤器，模板继承（extend），Django的模型层
上回精彩回顾视图函数:request对象request.path 请求路径request.GET GET请求数据 QueryDict {}request.POST POST请求数据 QueryDic ...
速成pytorch学习——7天模型层layers
深度学习模型一般由各种模型层组合而成. torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层.它们都属于nn.Module的子类,具备参数管理功能. 例如: nn.Linear, nn.Flatten, nn ...
第六章节三层架构（二. 模型层与数据访问层）
一.模型层 1.由于三层之间存在数据交互,所以需要中间介质那就是"模型层",模型层包括与数据库表相对应的实体类,"实体类就相当于数据库中的数据表,实体类里的属性就相当于数 ...

Djange 模型层2