前言

Django框架功能齐全自带数据库操作功能，本文主要介绍Django的ORM框架

到目前为止，当我们的程序涉及到数据库相关操作时，我们一般都会这么搞：

创建数据库，设计表结构和字段
使用 MySQLdb 来连接数据库，并编写数据访问层代码
业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作

ORM是什么？：(在django中，根据代码中的类自动生成数据库的表也叫--code first)

ORM：Object Relational Mapping(关系对象映射)

类名对应------》数据库中的表名

类属性对应---------》数据库里的字段

类实例对应---------》数据库表里的一行数据

obj.id obj.name.....类实例对象的属性

Django orm的优势：

Django的orm操作本质上会根据对接的数据库引擎，翻译成对应的sql语句；所有使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle、sqlite....，如果数据库迁移，只需要更换Django的数据库引擎即可；

一、Django连接MySQL

1、创建数据库（注意设置数据的字符编码）

由于Django自带的orm是data_first类型的ORM，使用前必须先创建数据库

create database day70 default character set utf8 collate utf8_general_ci;

2、修改project中的settings.py文件中设置连接 MySQL数据库（Django默认使用的是sqllite数据库）

DATABASES = {'default': {'ENGINE': 'django.db.backends.mysql','NAME':'day70','USER': 'eric','PASSWORD': '123123','HOST': '192.168.182.128','PORT': '3306',}
}

扩展：查看orm操作执行的原生SQL语句

在project中的settings.py文件增加

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

3、修改project 中的__init__py 文件设置 Django默认连接MySQL的方式

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

4、setings文件注册APP

INSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles','app01.apps.App01Config',
]

5、models.py创建表

6、进行数据迁移

6.1、在winds cmd或者Linux shell的项目的manage.py目录下执行

python manage.py makemigrationspython manage.py migrate

扩展：修改表之后常见报错

这个报错：因为表创建好之后，新增字段没有设置默认值，或者原来表中字段设置了不能为空参数，修改后的表结构和目前的数据冲突导致；

二、modles.py创建表

ORM字段介绍

Djan提供了很多字段类型，比如URL/Email/IP/ 但是mysql数据没有这些类型，这类型存储到数据库上本质是字符串数据类型,其主要目的是为了封装底层SQL语句；

1、字符串类（以下都是在数据库中本质都是字符串数据类型，此类字段只是在Django自带的admin中生效）

name=models.CharField(max_length=32)

EmailField(CharField)：
IPAddressField(Field)
URLField(CharField)
SlugField(CharField)
UUIDField(Field)
FilePathField(Field)
FileField(Field)
ImageField(FileField)
CommaSeparatedIntegerField(CharField)

扩展

models.CharField 对应的是MySQL的varchar数据类型

char 和 varchar的区别 :

char和varchar的共同点是存储数据的长度，不能超过max_length限制，

不同点是varchar根据数据实际长度存储，char按指定max_length（）存储数据；所有前者更节省硬盘空间；

2、时间字段

models.DateTimeField(null=True)

date=models.DateField()

3、数字字段

(max_digits=30,decimal_places=10)总长度30小数位 10位）

数字：
num = models.IntegerField()
num = models.FloatField() 浮点
price=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=3) 精确浮点

4、枚举字段

 choice=((1,'男人'),(2,'女人'),(3,'其他'))
lover=models.IntegerField(choices=choice) #枚举类型

扩展

在数据库存储枚举类型，比外键有什么优势？

1、无需连表查询性能低，省硬盘空间(选项不固定时用外键)
2、在modle文件里不能动态增加（选项一成不变用Django的choice）

其他字段

db_index = True 表示设置索引
unique(唯一的意思) = True 设置唯一索引联合唯一索引
class Meta:
unique_together = (('email','ctime'),
)
联合索引（不做限制）
index_together = (
('email','ctime'),
)

ManyToManyField(RelatedField)  #多对多操作

字段参数介绍

1.数据库级别生效

AutoField(Field)- int自增列，必须填入参数 primary_key=TrueBigAutoField(AutoField)- bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True注：当model中如果没有自增列，则自动会创建一个列名为id的列from django.db import modelsclass UserInfo(models.Model):# 自动创建一个列名为id的且为自增的整数列username = models.CharField(max_length=32)class Group(models.Model):# 自定义自增列nid = models.AutoField(primary_key=True)name = models.CharField(max_length=32)SmallIntegerField(IntegerField):- 小整数 -32768 ～ 32767PositiveSmallIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)- 正小整数 0 ～ 32767IntegerField(Field)- 整数列(有符号的) -2147483648 ～ 2147483647PositiveIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)- 正整数 0 ～ 2147483647BigIntegerField(IntegerField):- 长整型(有符号的) -9223372036854775808 ～ 9223372036854775807自定义无符号整数字段class UnsignedIntegerField(models.IntegerField):def db_type(self, connection):return 'integer UNSIGNED'PS: 返回值为字段在数据库中的属性，Django字段默认的值为：'AutoField': 'integer AUTO_INCREMENT','BigAutoField': 'bigint AUTO_INCREMENT','BinaryField': 'longblob','BooleanField': 'bool','CharField': 'varchar(%(max_length)s)','CommaSeparatedIntegerField': 'varchar(%(max_length)s)','DateField': 'date','DateTimeField': 'datetime','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','UUIDField': 'char(32)',BooleanField(Field)- 布尔值类型NullBooleanField(Field):- 可以为空的布尔值CharField(Field)- 字符类型- 必须提供max_length参数， max_length表示字符长度TextField(Field)- 文本类型EmailField(CharField)：- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证机制IPAddressField(Field)- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 IPV4 机制GenericIPAddressField(Field)- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 Ipv4和Ipv6- 参数：protocol，用于指定Ipv4或Ipv6， 'both',"ipv4","ipv6"unpack_ipv4， 如果指定为True，则输入::ffff:192.0.2.1时候，可解析为192.0.2.1，开启刺功能，需要protocol="both"URLField(CharField)- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 URLSlugField(CharField)- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证支持 字母、数字、下划线、连接符（减号）CommaSeparatedIntegerField(CharField)- 字符串类型，格式必须为逗号分割的数字UUIDField(Field)- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供对UUID格式的验证FilePathField(Field)- 字符串，Django Admin以及ModelForm中提供读取文件夹下文件的功能- 参数：path,                      文件夹路径match=None,                正则匹配recursive=False,           递归下面的文件夹allow_files=True,          允许文件allow_folders=False,       允许文件夹FileField(Field)- 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录- 参数：upload_to = ""      上传文件的保存路径storage = None      存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStorageImageField(FileField)- 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录- 参数：upload_to = ""      上传文件的保存路径storage = None      存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStoragewidth_field=None,   上传图片的高度保存的数据库字段名（字符串）height_field=None   上传图片的宽度保存的数据库字段名（字符串）DateTimeField(DateField)- 日期+时间格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]DateField(DateTimeCheckMixin, Field)- 日期格式      YYYY-MM-DDTimeField(DateTimeCheckMixin, Field)- 时间格式      HH:MM[:ss[.uuuuuu]]DurationField(Field)- 长整数，时间间隔，数据库中按照bigint存储，ORM中获取的值为datetime.timedelta类型FloatField(Field)- 浮点型DecimalField(Field)- 10进制小数- 参数：max_digits，小数总长度decimal_places，小数位长度BinaryField(Field)- 二进制类型字段

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2、Django admin级别生效

针对 dango_admin生效的参数（正则匹配）（使用Django admin就需要关心以下参数！！））

blanke (是否为空)
editable=False 是否允许编辑help_text="提示信息"提示信息
choices=choice 提供下拉框
error_messages="错误信息" 错误信息validators  自定义错误验证（列表类型），从而定制想要的验证规则from django.core.validators import RegexValidatorfrom django.core.validators import EmailValidator,URLValidator,DecimalValidator,\MaxLengthValidator,MinLengthValidator,MaxValueValidator,MinValueValidator如：test = models.CharField(max_length=32,error_messages={'c1': '优先错信息1','c2': '优先错信息2','c3': '优先错信息3',},validators=[RegexValidator(regex='root_\d+', message='错误了', code='c1'),RegexValidator(regex='root_112233\d+', message='又错误了', code='c2'),EmailValidator(message='又错误了', code='c3'), ]

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三、ORM单表操作

0、orm操作前戏

orm使用方式：

orm操作可以使用类实例化，obj.save的方式，也可以使用create（）的形式

QuerySet数据类型介绍

QuerySet与惰性机制

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

<3>惰性计算和缓存机制

def queryset(request):books=models.Book.objects.all()[:10]  #切片 应用分页books = models.Book.objects.all()[::2]book= models.Book.objects.all()[6]    #索引print(book.title)for obj in books:                     #可迭代print(obj.title)books=models.Book.objects.all()          #惰性计算--->等于一个生成器，不应用books不会执行任何SQL操作# query_set缓存机制1次数据库查询结果query_set都会对应一块缓存，再次使用该query_set时，不会发生新的SQL操作；#这样减小了频繁操作数据库给数据库带来的压力;authors=models.Author.objects.all()for author in  authors:print(author.name)print('-------------------------------------')models.Author.objects.filter(id=1).update(name='张某')for author in  authors:print(author.name)#但是有时候取出来的数据量太大会撑爆缓存，可以使用迭代器优雅得解决这个问题；
    models.Publish.objects.all().iterator()return HttpResponse('OK')

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增加和查询操作

增

def orm(request):orm2添加一条记录的方法单表1、表.objects.create（）models.Publish.objects.create(name='浙江出版社',addr="浙江.杭州")models.Classify.objects.create(category='武侠')models.Author.objects.create(name='金庸',sex='男',age=89,university='东吴大学')2、类实例化：obj=类（属性=XX） obj.save()obj=models.Author(name='吴承恩',age=518,sex='男',university='龙溪学院')obj.save()1对多1、表.objects.create()models.Book.objects.create(title='笑傲江湖',price=200,date=1968,classify_id=6, publish_id=6)2、类实例化：obj=类（属性=X,外键=obj）obj.save()classify_obj=models.Classify.objects.get(category='武侠')publish_obj=models.Publish.objects.get(name='河北出版社')注意以上获取得是和 book对象 向关联的（外键）的对象book_obj=models.Book(title='西游记',price=234,date=1556,classify=classify_obj,publish=publish_obj)book_obj.save()多对多如果两表之间存在双向1对N关系，就无法使用外键来描述其关系了；只能使用多对多的方式，新增第三张表关系描述表；book=models.Book.objects.get(title='笑傲江湖')author1=models.Author.objects.get(name='金庸')author2=models.Author.objects.get(name='张根')book.author.add(author1,author2)书籍和作者是多对多关系，切记：如果两表之间存在多对多关系，例如书籍相关的所有作者对象集合，作者也关联的所有书籍对象集合book=models.Book.objects.get(title='西游记')author=models.Author.objects.get(name='吴承恩')author2 = models.Author.objects.get(name='张根')book.author.add(author,author2)#add()   添加#clear() 清空#remove() 删除某个对象return HttpResponse('OK')

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删

级联删除
为防止读者跑路，不再赘述！

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改

   # 修改方式1 update()models.Book.objects.filter(id=1).update(price=3)#修改方式2 obj.save() book_obj=models.Book.objects.get(id=1)book_obj.price=5book_obj.save()

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查

def ormquery(request):books=models.Book.objects.all()                               #------query_set对象集合 [对象1、对象2、.... ]books=models.Book.objects.filter(id__gt=2,price__lt=100) book=models.Book.objects.get(title__endswith='金')            #---------单个对象，没有找到会报错book1 = models.Book.objects.filter(title__endswith='金').first()book2 = models.Book.objects.filter(title__icontains='瓶').last()books=models.Book.objects.values('title','price',             #-------query_set字典集合 [{一条记录},{一条记录} ]'publish__name','date','classify__category',         #切记 正向连表:外键字段___对应表字段'author__name',               #反向连表： 小写表名__对应表字段'author__sex',                #区别：正向 外键字段__，反向 小写表名__'author__age','author__university')books=models.Book.objects.values('title','publish__name').distinct()  #exclude 按条件排除。。。#distinct()去重, exits()查看数据是否存在？ 返回 true 和falsea=models.Book.objects.filter(title__icontains='金').  return HttpResponse('OK')

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连表查询

反向连表查询：1、通过object的形式反向连表， obj.小写表名_set.all()publish=models.Publish.objects.filter(name__contains='湖南').first()books=publish.book_set.all()for book in  books:print(book.title)通过object的形式反向绑定外键关系authorobj = models.Author.objects.filter(id=1).first()objects = models.Book.objects.all()authorobj.book_set.add(*objects)authorobj.save()2、通过values双下滑线的形式，objs.values("小写表名__字段")注意对象集合调用values（），正向查询是外键字段__XX,而反向是小写表名__YY看起来比较容易混淆；books=models.Publish.objects.filter(name__contains='湖南').values('name','book__title')authors=models.Book.objects.filter(title__icontains='我的').values('author__name')print(authors)fifter()也支持__小写表名语法进行连表查询：在publish标查询 出版过《笑傲江湖》的出版社publishs=models.Publish.objects.filter(book__title='笑傲江湖').values('name')print(publishs)查询谁（哪位作者）出版过的书价格大于200元authors=models.Author.objects.filter(book__price__gt=200).values('name')print(authors)通过外键字段正向连表查询，出版自保定的书籍；city=models.Book.objects.filter(publish__addr__icontains='保定').values('title')print(city)

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1、基本操作

# 增#
    # models.Tb1.objects.create(c1='xx', c2='oo')  增加一条数据，可以接受字典类型数据 **kwargs# obj = models.Tb1(c1='xx', c2='oo')# obj.save()# 查#
    # models.Tb1.objects.get(id=123)         # 获取单条数据，不存在则报错（不建议）# models.Tb1.objects.all()               # 获取全部# models.Tb1.objects.filter(name='seven') # 获取指定条件的数据# 删#
    # models.Tb1.objects.filter(name='seven').delete() # 删除指定条件的数据# 改# models.Tb1.objects.filter(name='seven').update(gender='0')  # 将指定条件的数据更新，均支持 **kwargs# obj = models.Tb1.objects.get(id=1)# obj.c1 = '111'# obj.save()                                                 # 修改单条数据

基本操作

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2、进阶操作（了不起的双下划线）

利用双下划线将字段和对应的操作连接起来

# 获取个数#
        # models.Tb1.objects.filter(name='seven').count()# 大于，小于#
        # models.Tb1.objects.filter(id__gt=1)              # 获取id大于1的值# models.Tb1.objects.filter(id__gte=1)              # 获取id大于等于1的值# models.Tb1.objects.filter(id__lt=10)             # 获取id小于10的值# models.Tb1.objects.filter(id__lte=10)             # 获取id小于10的值# models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值# in#
        # 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# isnull# Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True)# contains#
        # models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")# models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感# models.Tb1.objects.exclude(name__icontains="ven")# range#
        # models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])   # 范围bettwen and# 其他类似#
        # startswith，istartswith, endswith, iendswith,# order by#
        # models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('id')    # asc# models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('-id')   # desc# group by#
        # from django.db.models import Count, Min, Max, Sum# models.Tb1.objects.filter(c1=1).values('id').annotate(c=Count('num'))# SELECT "app01_tb1"."id", COUNT("app01_tb1"."num") AS "c" FROM "app01_tb1" WHERE "app01_tb1"."c1" = 1 GROUP BY "app01_tb1"."id"# limit 、offset#
        # models.Tb1.objects.all()[10:20]# regex正则匹配，iregex 不区分大小写#
        # Entry.objects.get(title__regex=r'^(An?|The) +')# Entry.objects.get(title__iregex=r'^(an?|the) +')# date#
        # Entry.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1))# Entry.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1))# year#
        # Entry.objects.filter(pub_date__year=2005)# Entry.objects.filter(pub_date__year__gte=2005)# month#
        # Entry.objects.filter(pub_date__month=12)# Entry.objects.filter(pub_date__month__gte=6)# day#
        # Entry.objects.filter(pub_date__day=3)# Entry.objects.filter(pub_date__day__gte=3)# week_day#
        # Entry.objects.filter(pub_date__week_day=2)# Entry.objects.filter(pub_date__week_day__gte=2)# hour#
        # Event.objects.filter(timestamp__hour=23)# Event.objects.filter(time__hour=5)# Event.objects.filter(timestamp__hour__gte=12)# minute#
        # Event.objects.filter(timestamp__minute=29)# Event.objects.filter(time__minute=46)# Event.objects.filter(timestamp__minute__gte=29)# second#
        # Event.objects.filter(timestamp__second=31)# Event.objects.filter(time__second=2)# Event.objects.filter(timestamp__second__gte=31)

进阶操作

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3、其他操作

# extra#
    # extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)#    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'])# F#
    # from django.db.models import F# models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1)# Q#
    # 方式一：# Q(nid__gt=10)# Q(nid=8) | Q(nid__gt=10)# Q(Q(nid=8) | Q(nid__gt=10)) & Q(caption='root')# 方式二：# con = Q()# q1 = Q()# q1.connector = 'OR'# q1.children.append(('id', 1))# q1.children.append(('id', 10))# q1.children.append(('id', 9))# q2 = Q()# q2.connector = 'OR'# q2.children.append(('c1', 1))# q2.children.append(('c1', 10))# q2.children.append(('c1', 9))# con.add(q1, 'AND')# con.add(q2, 'AND')#
    # models.Tb1.objects.filter(con)# 执行原生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()

其他操作

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四、ORM连表操作

我们在学习django中的orm的时候，我们可以把一对多，多对多，分为正向和反向查找两种方式。

正向查找：ForeignKey在 UserInfo表中，如果从UserInfo表开始向其他的表进行查询，这个就是正向操作，反之如果从UserType表去查询其他的表这个就是反向操作。

一对多：models.ForeignKey(其他表)
多对多：models.ManyToManyField(其他表)
一对一：models.OneToOneField(其他表)

正向连表操作总结：

所谓正、反向连表操作的认定无非是Foreign_Key字段在哪张表决定的，

Foreign_Key字段在哪张表就可以哪张表使用Foreign_Key字段连表，反之没有Foreign_Key字段就使用与其关联的小写表名；

1对多：对象.外键.关联表字段，values(外键字段__关联表字段)

多对多：外键字段.all()

反向连表操作总结：

通过value、value_list、fifter 方式反向跨表：小写表名__关联表字段

通过对象的形式反向跨表：小写表名_set().all()

应用场景：

一对多：当一张表中创建一行数据时，有一个单选的下拉框（可以被重复选择）

例如：创建用户信息时候，需要选择一个用户类型【普通用户】【金牌用户】【铂金用户】等。

多对多：在某表中创建一行数据是，有一个可以多选的下拉框

例如：创建用户信息，需要为用户指定多个爱好

一对一：在某表中创建一行数据时，有一个单选的下拉框（下拉框中的内容被用过一次就消失了

例如：原有含10列数据的一张表保存相关信息，经过一段时间之后，10列无法满足需求，需要为原来的表再添加5列数据

1、1对多

如果A表的1条记录对应B表中N条记录成立，两表之间就是1对多关系；在1对多关系中 A表就是主表，B表为子表，ForeignKey字段就建在子表；

如果B表的1条记录也对应A表中N条记录，两表之间就是双向1对多关系，也称为多对多关系；

在orm中设置如果 A表设置了外键字段user=models.ForeignKey('UserType')到B表(注意外键表名加引号)

就意味着写在写A表的B表主键，（一列），代表B表的多个（一行）称为1对多，

查询

总结：利用orm获取数据库表中多个数据

获取到的数据类型本质上都是 queryset类型，
类似于列表，
内部有3种表现形式（对象，字典，列表）

modle.表名.objects.all()
modle.表名.objects.values()
modle.表名.objects.values()

跨表

正操作

所以表间只要有外键关系就可以一直点下去。。。点到天荒地老

所以可以通过obj.外键.B表的列表跨表操作（注意！！orm连表操作必须选拿单个对象，不像SQL中直接表和表join就可以了）

print(obj.cls.title)

foreignkey字段在那个表里，那个表里一个"空格"代表那个表的多个（一行）

class UserGroup(models.Model):"""部门 3"""title = models.CharField(max_length=32)class UserInfo(models.Model):"""员工4"""nid = models.BigAutoField(primary_key=True)user = models.CharField(max_length=32)password = models.CharField(max_length=64)age = models.IntegerField(default=1)# ug_id 1ug = models.ForeignKey("UserGroup",null=True)

1. 在取得时候跨表
q = UserInfo.objects.all().first()
q.ug.title

2. 在查的时候就跨表了
UserInfo.objects.values('nid','ug_id')
UserInfo.objects.values('nid','ug_id','ug__title') #注意正向连表是外键__外键列反向是小写的表名

3. UserInfo.objects.values_list('nid','ug_id','ug__title')

反向连表：

反向操作无非2种方式：

1、通过对象的形式反向跨表：小写表面_set().all()

2、通过value和value_list方式反向跨表：小写表名__字段

1. 小写的表名_set 得到有外键关系的对象

obj = UserGroup.objects.all().first()
result = obj.userinfo_set.all() [userinfo对象,userinfo对象,]

2. 小写的表名得到有外键关系的列 #因为使用values取值取得是字典的不是对象，所以需要小写表名（外键表）__

v = UserGroup.objects.values('id','title')
v = UserGroup.objects.values('id','title','小写的表名称')
v = UserGroup.objects.values('id','title','小写的表名称__age')

3. 小写的表名得到有外键关系的列

v = UserGroup.objects.values_list('id','title')
v = UserGroup.objects.values_list('id','title','小写的表名称')
v = UserGroup.objects.values_list('id','title','小写的表名称__age')

1对多自关联（由原来的2张表，变成一张表！）

想象有第二张表，关联自己表中的行

代码

    class Comment(models.Model):"""评论表"""news_id = models.IntegerField()            # 新闻IDcontent = models.CharField(max_length=32)  # 评论内容user = models.CharField(max_length=32)     # 评论者  reply = models.ForeignKey('Comment',null=True,blank=True,related_name='xxxx') #回复ID

2、多对多：

1、自己写第3张关系表

ORM多对多查询：

女士表：

男生表：

男女关系表

多对跨表操作

   #获取方少伟有染的女孩obj=models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()obj_list=obj.love_set.all()for row in obj_list:print(row.g.nike)# 获取和苍井空有染的男孩obj=models.Girl.objects.filter(nike='苍井空').first()user_list=obj.love_set.all()for row in  user_list:print(row.b.name)

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多对多关系表数据查找思路

1、找到该对象2.通过该对象 反向操作 找到第三张关系表3.通过第三张关系表 正向操作 找到 和该对象有关系对象总结（只要对象1和对象2 中间有关系表建立了关系； 对象1反向操作 到关系表 ,关系表正向操作到对象2,反之亦然

2、第3张关系表不用写(m=models.ManyToManyField(' 要关联的表') 自动生成 )

由于 DjangoORM中一个类名对应一张表，要想操作表就modles.类直接操作那张表，但使用ManyToManyField字段生成 “第三张”关系表怎么操作它呢？

答案：通过单个objd对象间接操作

class Boy(models.Model):name = models.CharField(max_length=32)m = models.ManyToManyField('Girl',through="Love",through_fields=('b','g',))class Girl(models.Model):nick = models.CharField(max_length=32)m = models.ManyToManyField('Boy')

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正向操作: obj.m.all()

obj = models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()print(obj.id,obj.name)obj.m.add(2)obj.m.add(2,4)obj.m.add(*[1,])obj.m.remove(1)obj.m.remove(2,3)obj.m.remove(*[4,])obj.m.set([1,])q = obj.m.all()# [Girl对象]print(q)obj = models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()girl_list = obj.m.all()obj = models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()girl_list = obj.m.all()girl_list = obj.m.filter(nick='小鱼')print(girl_list)obj = models.Boy.objects.filter(name='方少伟').first()obj.m.clear()

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反向操作 :obj.小写的表名_set

多对多和外键跨表一样都是小写的表名_set

3、既自定义第三张关系表也使用ManyToManyField('Boy')字段(杂交类型)

ManyToManyField()字段创建第3张关系表，可以使用字段跨表查询，但无法直接操作第3张表，

自建第3表关系表可以直接操作，但无法通过字段查询，我们可以把他们结合起来使用；

作用：

1、既可以使用字段跨表查询，也可以直接操作第3张关系表

2、obj.m.all() 只有查询和清空方法

class UserInfo(AbstractUser):"""用户信息"""nid = models.BigAutoField(primary_key=True)nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')avatar = models.FileField(verbose_name='头像', upload_to='upload/avatar/')create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间',auto_now_add=True)fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',to='UserInfo',through='UserFans',through_fields=('user', 'follower'))def __str__(self):return self.usernameclass UserFans(models.Model):"""互粉关系表"""nid = models.AutoField(primary_key=True)user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')class Meta:unique_together = [('user', 'follower'),]through='UserFans'指定第3张关系表的表名
through_fields    指定第3张关系表的字段

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          class Boy(models.Model):name = models.CharField(max_length=32)m = models.ManyToManyField('Girl',through="Love",through_fields=('b','g',))# 查询和清空class Girl(models.Model):nick = models.CharField(max_length=32)# m = models.ManyToManyField('Boy')class Love(models.Model):b = models.ForeignKey('Boy')g = models.ForeignKey('Girl')class Meta:unique_together = [('b','g'),

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外键反向查找别名（方便反向查找）

在写ForeignKey字段的时候，如果想要在反向查找时不使用默认的小写的表名_set，就在定义这个字段的时间加related参数！

related_name、related_query_name 字段=什么别名反向查找时就使用什么别名！

反向查找：

设置了related_query_name 反向查找时就是obj.别名_set.all（）保留了_set

related_query_name

from django.db import modelsclass Userinfo(models.Model):nikename=models.CharField(max_length=32)username=models.CharField(max_length=32)password=models.CharField(max_length=64)sex=((1,'男'),(2,'女'))gender=models.IntegerField(choices=sex)'''把男女表混合在一起，在代码层面控制第三张关系表的外键关系  '''#写到此处问题就来了，原来两个外键 对应2张表 2个主键 可以识别男女#现在两个外键对应1张表  反向查找 无法区分男女了了# object对象女.U2U.Userinfo.set  object对象男.U2U.Userinfo.set#所以要加related_query_name对 表中主键 加以区分#查找方法 # 男 obj.a._set.all()# 女：obj.b._set.all()
class U2U(models.Model):b=models.ForeignKey(Userinfo,related_query_name='a')g=models.ForeignKey(Userinfo,related_query_name='b')

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related_name

反向查找：

设置了relatedname就是 反向查找时就说 obj.别名.all()

from django.db import modelsclass Userinfo(models.Model):nikename=models.CharField(max_length=32)username=models.CharField(max_length=32)password=models.CharField(max_length=64)sex=((1,'男'),(2,'女'))gender=models.IntegerField(choices=sex)'''把男女表混合在一起，在代码层面控制第三张关系表的外键关系  '''#写到此处问题就来了，原来两个外键 对应2张表 2个主键 可以识别男女#现在两个外键对应1张表  反向查找 无法区分男女了了# object对象女.U2U.Userinfo.set  object对象男.U2U.Userinfo.set#所以要加related_query_name设置反向查找命名对 表中主键 加以区分#查找方法# 男 obj.a.all()# 女：obj.b.all()
class U2U(models.Model):b=models.ForeignKey(Userinfo,related_name='a')g=models.ForeignKey(Userinfo,related_name='b')

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操作

from django.shortcuts import render,HttpResponse
from app01 import models
# Create your views here.def index(request):#查找 ID为1男孩 相关的女孩boy_obj=models.Userinfo.objects.filter(id=1).first()res= boy_obj.boy.all()#得到U2U的对象再 正向跨表#原来跨表 boy_obj.小写表名.all（）# 现在设置了related_name（别名） 直接res= boy_obj.boy.all()跨表for obj in res:print(obj.g.nikename)return HttpResponse('OK')

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多对多自关联（由原来的3张表，变成只有2张表）

把两张表通过 choices字段合并为一张表

‘第三张关系表’ 使用models.ManyToManyField('Userinfo')生成

特性：

obj = models.UserInfo.objects.filter(id=1).first() 获取对象

1、查询第三张关系表前面那一列：obj.m

select xx from xx where from_userinfo_id = 1

2、查询第三张关系表后面那一列：obj.userinfo_set

select xx from xx where to_userinfo_id = 1

class Userinfo(models.Model):nikename=models.CharField(max_length=32)username=models.CharField(max_length=32)password=models.CharField(max_length=64)sex=((1,'男'),(2,'女'))gender=models.IntegerField(choices=sex)m=models.ManyToManyField('Userinfo')

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查找方法

def index(request):# 多对多自关联 之通过男士查询女生boy_obj=models.Userinfo.objects.filter(id=4).first()res=boy_obj.m.all()for row in  res:print(row.nikename)return HttpResponse('OK')#多对多自关联 之通过女士查询男生girl_obj=models.Userinfo.objects.filter(id=4).first()res=girl_obj.userinfo_set.all()for obj in res:print(obj.nikename)return HttpResponse('OK')

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多对多自关联特性：

ManyToManyField生成的第三张表

五、浅谈ORM查询性能

普通查询obj_list=models.Love.objects.all() for row in obj_list:           #for循环10次发送10次数据库查询请求print(row.b.name)这种查询方式第一次发送 查询请求每for循环一次也会发送查询请求1、select_related：结果为对象  注意query_set类型的对象 都有该方法原理： 查询时主动完成连表形成一张大表，for循环时不用额外发请求；试用场景： 节省硬盘空间，数据量少时候适用相当于做了一次数据库查询；obj_list=models.Love.objects.all().select_related('b')for row in obj_list:print(row.b.name)2、prefetch_related：结果都对象是原理：虽好，但是做连表操作依然会影响查询性能，所以出现prefetch_related
prefetch_related:不做连表，多次单表查询外键表 去重之后显示， 2次单表查询（有几个外键做几次1+N次单表查询， 适用场景：效率高，数据量大的时候试用obj_list=models.Love.objects.all().prefetch_related('b')for obj in obj_list:print(obj.b.name)3、update()和对象.save()修改方式的性能PK
修改方式1
models.Book.objects.filter(id=1).update(price=3)
方式2
book_obj=models.Book.objects.get(id=1)
book_obj.price=5
book_obj.save()执行结果：
(0.000) BEGIN; args=None
(0.000) UPDATE "app01_book" SET "price" = '3.000' WHERE "app01_book"."id" = 1; args=('3.000', 1)
(0.000) SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price", "app01_book"."date", "app01_book"."publish_id", "app01_book"."classify_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 1; args=(1,)
(0.000) BEGIN; args=None
(0.000) UPDATE "app01_book" SET "title" = '我的奋斗', "price" = '5.000', "date" = '1370-09-09', "publish_id" = 4, "classify_id" = 3 WHERE "app01_book"."id" = 1; args=('我的奋斗', '5.000', '1370-09-09', 4, 3, 1)
[31/Aug/2017 17:07:20] "GET /fandq/ HTTP/1.1" 200 2结论：update() 方式1修改数据的方式，比obj.save()性能好；

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六、分组和聚合查询

1、aggregate(*args,**kwargs) 聚合函数

通过对QuerySet进行计算，返回一个聚合值的字典。aggregate()中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值。即在查询集上生成聚合。

  from django.db.models import Avg,Sum,Max,Min#求书籍的平均价ret=models.Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))#{'price__avg': 145.23076923076923}#参与西游记著作的作者中最老的一位作者ret=models.Book.objects.filter(title__icontains='西游记').values('author__age').aggregate(Max('author__age'))#{'author__age__max': 518}#查看根哥出过得书中价格最贵一本ret=models.Author.objects.filter(name__contains='根').values('book__price').aggregate(Max('book__price'))#{'book__price__max': Decimal('234.000')}

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2、annotate(*args,**kwargs) 分组函数

#查看每一位作者出过的书中最贵的一本（按作者名分组 values() 然后annotate 分别取每人出过的书价格最高的）ret=models.Book.objects.values('author__name').annotate(Max('price'))# < QuerySet[# {'author__name': '吴承恩', 'price__max': Decimal('234.000')},# {'author__name': '吕不韦','price__max': Decimal('234.000')},# {'author__name': '姜子牙', 'price__max': Decimal('123.000')},# {'author__name': '亚微',price__max': Decimal('123.000')},# {'author__name': '伯夷 ', 'price__max': Decimal('2010.000')},# {'author__name': '叔齐','price__max': Decimal('200.000')},# {'author__name': '陈涛', 'price__max': Decimal('234.000')},# {'author__name': '高路川', price__max': Decimal('234.000')}# ] >#查看每本书的作者中最老的    按作者姓名分组 分别求出每组中年龄最大的ret=models.Book.objects.values('author__name').annotate(Max('author__age'))# < QuerySet[#  {'author__name': '吴承恩', 'author__age__max': 518},#  {'author__name': '张X', 'author__age__max': 18},#  { 'author__name': '张X杰', 'author__age__max': 56},#  {'author__name': '方X伟', 'author__age__max': 26},#  {'author__name': '游X兵', 'author__age__max': 35},#  {'author__name': '金庸', 'author__age__max': 89},#  { 'author__name': 'X涛', 'author__age__max': 27},#  {'author__name': '高XX', 'author__age__max': 26}# ] >#查看 每个出版社 出版的最便宜的一本书ret=models.Book.objects.values('publish__name').annotate(Min('price'))# < QuerySet[# {'publish__name': '北大出版社','price__min': Decimal('67.000')},# {'publish__name': '山西出版社','price__min': Decimal('34.000')},# {'publish__name': '河北出版社', 'price__min': Decimal('123.000')},# {'publish__name': '浙江出版社', 'price__min': Decimal('2.000')},# {'publish__name': '湖北出版社', 'price__min': Decimal('124.000')},# {'publish__name': '湖南出版社',price__min': Decimal('15.000')}# ] >

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七、F查询与Q查询

仅仅靠单一的关键字参数查询已经很难满足查询要求。此时Django为我们提供了F和Q查询：

1、F 可以获取对象中的字段的属性（列），并对其进行操作；

    from django.db.models import F,Q#F 可以获取对象中的字段的属性（列），并且对其进行操作；models.Book.objects.all().update(price=F('price')+1)   #对图书馆里的每一本书的价格 上调1块钱

2、Q多条件组合查询

Q（）可以使orm的fifter（）方法支持，多个查询条件，使用逻辑关系（&、|、~）包含、组合到一起进行多条件查询；

语法：

fifter（Q（查询条件1）| Q（查询条件2））

fifter（Q（查询条件2）& Q（查询条件3））

fifter（Q（查询条件4）& ~Q（查询条件5））

fifter（Q（查询条件6）| Q（Q（查询条件4）& ~ Q（Q（查询条件5）& Q（查询条件3）））包含

    from django.db.models import F,Q1、F 可以获取对象中的字段的属性（列），并且对其进行操作；# models.Book.objects.all().update(price=F('price')+1)2、Q多条件组合查询#如果 多个查询条件 涉及到逻辑使用 fifter（,隔开）可以表示与，但没法表示或非得关系#查询 书名包含作者名的书book=models.Book.objects.filter(title__icontains='伟',author__name__contains='伟').values('title')#如何让orm 中得 fifter 支持逻辑判断+多条件查询？ Q（）登场book=models.Book.objects.filter(Q(title__icontains='伟') & Q(author__name__contains='伟')).values('title')book=models.Book.objects.filter(Q(author__name__contains='伟') & ~Q(title__icontains='伟')).values('title')#多条件包含组合查询#查询作者姓名中包含 方/少/伟/书名包含伟3字 并且出版社地址以山西开头的书book=models.Book.objects.filter(Q(Q(author__name__contains='方') |Q(author__name__contains='少') |Q(title__icontains='伟')|Q(author__name__contains='伟'))&Q(publish__addr__contains='山西')).values('title')print(book)return HttpResponse('OK')

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注意：Q查询条件和非Q查询条件混合使用注意，不包Q（）的查询条件一点要放在Q（查询条件）后面

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Django---ORM操作大全

前言

一、Django连接MySQL

二、modles.py创建表

ORM字段介绍

字段参数介绍

三、ORM单表操作

0、orm操作前戏

1、基本操作

2、进阶操作（了不起的双下划线）

3、其他操作

四、ORM连表操作

1、1对多

2、多对多：

2、第3张关系表不用写(m=models.ManyToManyField(' 要关联的表') 自动生成 )

3、既自定义第三张关系表也使用ManyToManyField('Boy')字段(杂交类型)

外键反向查找别名（方便反向查找）

related_name

多对多自关联（由原来的3张表，变成只有2张表）

五、浅谈ORM查询性能

六、分组和聚合查询

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1、1对多

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2、第3张关系表不用写(m=models.ManyToManyField(' 要关联的表') 自动生成 )

3、既自定义第三张关系表 也使用ManyToManyField('Boy')字段(杂交类型)

外键反向查找别名（方便反向查找）

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