Django框架ORM操作详解
目录 1.1.1 生成查询 1.1.2 创建对象 1.1.3 保存修改的对象 1.1.4 保存 ForeignKey 和 ManyToManyField 字段 1.1.5 检索对象 1.1.6 检索所有的对象 1.1.7 过滤检索特定对象 1.1.8 链接过滤 1.1.9 过滤结果集是唯一 1.2.1 结果集是延迟的 1.2.2 其他的QuerySe
目录
1.1.1 生成查询
1.1.2 创建对象
1.1.3 保存修改的对象
1.1.4 保存 ForeignKey 和 ManyToManyField 字段
1.1.5 检索对象
1.1.6 检索所有的对象
1.1.7 过滤检索特定对象
1.1.8 链接过滤
1.1.9 过滤结果集是唯一
1.2.1 结果集是延迟的
1.2.2 其他的QuerySet方法
1.2.3 限制 QuerySets
1.2.4 字段查找
1.2.5 跨关系查询
1.2.6 过滤器可参考模型字段
1.2.7 缓存查询集
1.2.8 比较对象
1.2.9 删除对象
1.3.1 一次修改多个对象
1.3.2 关系对象
1.3.3 One-to-many关系
1.3.4 Many-to-many关系
1.3.5 One-to-one关系
1.1.1 生成查询
你创建完数据模型,django会自动提供给你数据库抽象的API,可以创建、获取、修改、删除对象,本篇文档讲解如何使用API。
我们参考下面模型,一个weblog:
class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline = models.TextField() def __unicode__(self): return self.name class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=50) email = models.EmailField() def __unicode__(self): return self.name class Entry(models.Model): blog = models.ForeignKey(Blog) headline = models.CharField(max_length=255) body_text = models.TextField() pub_date = models.DateTimeField() authors = models.ManyToManyField(Author) n_comments = models.IntegerField() n_pingbacks = models.IntegerField() rating = models.IntegerField() def __unicode__(self): return self.headline
1.1.2 创建对象
用python对象描述数据库表的数据,django使用一个直观的系统,一个模型类描述一个数据表,一个类的实例描述表的一条详细记录。使用模型的save()方法将对象创建到数据库。
from mysite.blog.models import Blog
b = Blog(name=’Beatles Blog’, tagline=’All the latest Beatles news.’)
b.save()
只有执行save方法时,django才会执行sql把对象写入数据库。
1.1.3 保存修改的对象
保存修改仍然使用save()方法
b5.name = ‘New name’
b5.save()
1.1.4 保存 ForeignKey 和 ManyToManyField 字段
cheese_blog = Blog.objects.get(name="Cheddar Talk") entry.blog = cheese_blog #为 ManyToManyField 增加记录 entry.save() joe = Author.objects.create(name="Joe") entry.authors.add(joe) #为 ForeignKey 增加记录
1.1.5 检索对象
从数据库里检索对象,可以通过模型的Manage来建立QuerySet,一个QuerySet表现为一个数据库中对象的结合,他可以有0个一个或多个过滤条件,在SQL里QuerySet相当于select语句用where或limit过滤。你通过模型的Manage来获取QuerySet,每个模型至少有一个Manage
1.1.6 检索所有的对象
检索表中所有数据,最简单的方式是用all().
all_entries = Entry.objects.all()
1.1.7 过滤检索特定对象
检索过滤特定查询结果,有两个方法。
filter(**kwargs) 返回一个新的匹配查询参数后的QuerySet
exclude(**kwargs) 返回一个新的不匹配查询参数后的QuerySet
Entry.objects.filter(pub_date__year=2006)
1.1.8 链接过滤
Entry.objects.filter(headline__startswith=’What’)
.exclude(pub_date__gte=datetime.now())
.filter(pub_date__gte=datetime(2005, 1, 1))
1.1.9 过滤结果集是唯一
每次你完成一个QuerySet,你获得一个全新的结果集,不包括前面的。每次完成的结果集是可以贮存,使用或复用
q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith=”What”)
q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.now())
q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.now())
三个QuerySets是分开的,第一个是headline以”What”单词开头的结果集,第二个是第一个的子集,即pub_date不大于现在的,第三个是第一个的子集 ,pub_date大于现在的
1.2.1 结果集是延迟的
QuerySets是延迟的,创建QuerySets不会触及到数据库操作,你可以多个过滤合并到一起,直到求值的时候django才会开始查询。如:
q = Entry.objects.filter(headline__startswith=”What”)
q = q.filter(pub_date__lte=datetime.now())
q = q.exclude(body_text__icontains=”food”)
print q
虽然看起来执行了三个过滤条件,实际上最后执行print q的时候,django才开始查询执行SQL到数据库。
1.2.2 其他的QuerySet方法
大多数情况你使用all()、filter()和exclude()
1.2.3 限制 QuerySets
使用python的数组限制语法限定QuerySet,如:
取前5个
Entry.objects.all()[:5]
取第五个到第十个
Entry.objects.all()[5:10]
一般的,限制QuerySet返回新的QuerySet,不会立即求值查询,除非你使用了”step”参数
Entry.objects.all()[:10:2]
Entry.objects.order_by(‘headline’)[0]
Entry.objects.order_by(‘headline’)[0:1].get()
查询结果排序
Entry.objects.all().order_by(‘first’)
1.2.4 字段查找
字段查找是指定SQL语句的WHERE条件从句,通过QuerySet的方法filter(), exclude()和get()指定查询关键字。
基本查询field__lookuptype=value
例如:
Entry.objects.filter(pub_date__lte=’2006-01-01′)
转换为SQL:
SELECT * FROM blog_entry WHERE pub_date 如果你传了无效的参数会抛异常
数据库API 支持一些查询类型,下面体验一下:
a、exact
Entry.objects.get(headline__exact="Man bites dog")
等价于
SELECT ... WHERE headline = 'Man bites dog';
如果查询没有提供双下划线,那么会默认 __exact=
Blog.objects.get(id__exact=14) # Explicit form
Blog.objects.get(id=14) # __exact is implied
b、iexact——忽略大小写
Blog.objects.get(name__iexact="beatles blog")
blog title会匹配 "Beatles Blog", "beatles blog", 甚至 "BeAtlES blOG".
c、contains——包含查询,区分大小写
Entry.objects.get(headline__contains='Lennon')
转化为SQL
SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon%';
icontains 不区分大小写
startswith,endswith,istartswith,iendswith
前模糊匹配,后模糊匹配
1.2.5 跨关系查询
Entry.objects.filter(blog__name__exact=’Beatles Blog’)
这个可以跨越你想要的深度。
反向跨关系查询
Blog.objects.filter(entry__headline__contains=’Lennon’)
如果跨越多层关系查询,中间模型没有值,django会作为空对待不会发生异常。
Blog.objects.filter(entry__author__name=’Lennon’);
Blog.objects.filter(entry__author__name__isnull=True);
Blog.objects.filter(
entry__author__isnull=False,
entry__author__name__isnull=True);
1.2.6 过滤器可参考模型字段
目前给的例子里,我们建立了过滤,比照模型字段值和一个固定的值,但是如果我们想比较同一个模型里的一个指端和另一个字段的值,django提供F()——专门取对象中某列值的操作
from django.db.models import F
Entry.objects.filter(n_pingbacks__lt=F(‘n_comments’))
注:n_pingbacks、n_comments为模型Entry属性
django支持加减乘除和模计算
Entry.objects.filter(n_pingbacks__lt=F(‘n_comments’) * 2)
Entry.objects.filter(rating__lt=F(‘n_comments’) + F(‘n_pingbacks’))
Entry.objects.filter(author__name=F(‘blog__name’))
主键查询捷径
Blog.objects.get(id__exact=14) # Explicit form
Blog.objects.get(id=14) # __exact is implied
Blog.objects.get(pk=14) # pk implies id__exact
不仅限于__exact 查询
# Get blogs entries with id 1, 4 and 7
Blog.objects.filter(pk__in=[1,4,7])
# Get all blog entries with id > 14
Blog.objects.filter(pk__gt=14)
跨越查询
Entry.objects.filter(blog__id__exact=3) # Explicit form
Entry.objects.filter(blog__id=3) # __exact is implied
Entry.objects.filter(blog__pk=3) # __pk implies __id__exact
like语句转义百分号
Entry.objects.filter(headline__contains=’%')
转义为
SELECT … WHERE headline LIKE ‘%\%%’;
1.2.7 缓存查询集
每个QuerySet都包含一个缓存,以尽量减少对数据库的访问。理解他的工作原理很重要,可以写出最高效的代码。
在最新创建的QuerySet里,缓存是空的。在第一次QuerySet被取值,因此数据库查询发生,django把查询结果放入缓存,并返回给请求,随后的查询取值会复用缓存中的结果。
保持缓存的思想习惯,因为如果你不正确使用查询缓存会有麻烦。例如下面例子会创建两个QuerySet
print [e.headline for e in Entry.objects.all()]
print [e.pub_date for e in Entry.objects.all()]
这样意味着数据库查询会执行两次,实际两次数据库加载
为了避免这个问题,简单保存QuerySet复用
queryset = Poll.objects.all()
print [p.headline for p in queryset] # Evaluate the query set.
print [p.pub_date for p in queryset] # Re-use the cache from the evaluation.
1.2.8 比较对象
比较两个模型实例,使用python标准的运算符,两个等号==
some_entry == other_entry
some_entry.id == other_entry.id
some_obj == other_obj
some_obj.name == other_obj.name
1.2.9 删除对象
删除方法是很方便的,方法名为delete(),这个方法直接删除对象没有返回值
e.delete()
你也可以批量删除对象,每个QuerySet有一个delete()方法,能删除 QuerySet里所有对象
1.3.1 一次修改多个对象
有时候你想给QuerySet里所有对象的一个字段赋予特定值,你可以使用 update()方法
例如:
# Update all the headlines with pub_date in 2007.
Entry.objects.filter(pub_date__year=2007).update(headline=’Everything is the same’)
这个方法只能用于无关联字段和外键
b = Blog.objects.get(pk=1)
# Change every Entry so that it belongs to this Blog.
Entry.objects.all().update(blog=b)
update()方法不返回任何值,QuerySet不支持save方法,如果要执行save,可以如下:
for item in my_queryset:
item.save()
update也可以使用F()
# THIS WILL RAISE A FieldError
Entry.objects.update(headline=F(‘blog__name’))
1.3.2 关系对象
当你在model里定义一个关系时,模型实例会有一个方便的API来访问关系对象。用本页上面的模型举个例子,一个Entry
对象可以得到blog对象,访问blog属性e.blog。
django也创建API来访问关系对象的另一边,一个blog对象访问Entry列表b.entry_set.all().
1.3.3 One-to-many关系
如果一个对象有ForeignKey,这个模型实例访问关系对象通过简单的属性
e = Entry.objects.get(id=2)
e.blog # Returns the related Blog object.
你可以凭借外键属性获取和赋值,修改外键值知道执行save()方法才会保存到数据库
e = Entry.objects.get(id=2)
e.blog = some_blog
e.save()
如果ForeignKey 设置了null=True 你可以赋值为None
e = Entry.objects.get(id=2)
print e.blog # Hits the database to retrieve the associated Blog.
print e.blog # 不会在向数据库取; 使用缓存中的值.
e = Entry.objects.select_related().get(id=2)
print e.blog # 不会在向数据库取; 使用缓存中的值.
print e.blog # 不会在向数据库取; 使用缓存中的值.
b = Blog.objects.get(id=1)
b.entry_set.all() # 返回所有blog的关联对象.
# b.entry_set is a Manager that returns QuerySets.
b.entry_set.filter(headline__contains=’Lennon’)
b.entry_set.count()
b = Blog.objects.get(id=1)
b.entries.all() # 返回所有blog的关联对象
# b.entries is a Manager that returns QuerySets.
b.entries.filter(headline__contains=’Lennon’)
b.entries.count()
add(obj1, obj2, …) 增加多个关系对象
create(**kwargs) 建立新对象
remove(obj1, obj2, …) 去除多个关系对象
clear() 清理所有关系对象
b = Blog.objects.get(id=1)
b.entry_set = [e1, e2]
1.3.4 Many-to-many关系
e = Entry.objects.get(id=3)
e.authors.all() # 返回Entry所有authors .
e.authors.count()
e.authors.filter(name__contains=’John’)
a = Author.objects.get(id=5)
a.entry_set.all() # 返回Author所有entry .
1.3.5 One-to-one关系
class EntryDetail(models.Model):
entry = models.OneToOneField(Entry)
details = models.TextField()
ed = EntryDetail.objects.get(id=2)
ed.entry # 返回 Entry 对象.
补充:
manage.py函数和模型相关的命令
syncdb 创建所有应用程序需要的数据表
sql 显示CREATE TABLE调用
sqlall 如同上面的sql一样从sql文件中初始化数据载入语句
sqlindexes 显示对主键创建索引的调用
sqlclear 显示DROP TABLE的调用
sqlreset sqlclear和sql的组合
sqlcustom 显示指定sql文件里的自定义sql语句
loaddata 载入初始数据(和sqlcustom类似,但是这里没有原始的SQL)
dmpdata 把现有数据库里的数据输出为jason,xml格式.
查询相关的方法
all 返回一个包含模式里所有数据记录的QuerySet
filter 返回一个包含符合指定条件的模型记录的QuerySet
exclude 和filter相反,查找不符合条件的那些记录
get 获取单个符合条件的记录,没找到或者超过一个都会抛出异常
使用Extra调整SQL
原文地址:Django框架ORM操作详解, 感谢原作者分享。

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

评估Java框架商业支持的性价比涉及以下步骤:确定所需的保障级别和服务水平协议(SLA)保证。研究支持团队的经验和专业知识。考虑附加服务,如升级、故障排除和性能优化。权衡商业支持成本与风险缓解和提高效率。

PHP框架的学习曲线取决于语言熟练度、框架复杂性、文档质量和社区支持。与Python框架相比,PHP框架的学习曲线更高,而与Ruby框架相比,则较低。与Java框架相比,PHP框架的学习曲线中等,但入门时间较短。

轻量级PHP框架通过小体积和低资源消耗提升应用程序性能。其特点包括:体积小,启动快,内存占用低提升响应速度和吞吐量,降低资源消耗实战案例:SlimFramework创建RESTAPI,仅500KB,高响应性、高吞吐量

目录Astar Dapp 质押原理质押收益 拆解潜在空投项目:AlgemNeurolancheHealthreeAstar Degens DAOVeryLongSwap 质押策略 & 操作“AstarDapp质押”今年初已升级至V3版本,对质押收益规则做了不少调整。目前首个质押周期已结束,第二质押周期的“投票”子周期刚开始。要获取“额外奖励”收益,需把握此关键阶段(预计持续至6月26日,现余不到5天)。我将细致拆解Astar质押收益,

根据基准测试,对于小型、高性能应用程序,Quarkus(快速启动、低内存)或Micronaut(TechEmpower优异)是理想选择。SpringBoot适用于大型、全栈应用程序,但启动时间和内存占用稍慢。

编写清晰全面的文档对于Golang框架至关重要。最佳实践包括:遵循既定文档风格,例如Google的Go编码风格指南。使用清晰的组织结构,包括标题、子标题和列表,并提供导航。提供全面准确的信息,包括入门指南、API参考和概念。使用代码示例说明概念和使用方法。保持文档更新,跟踪更改并记录新功能。提供支持和社区资源,例如GitHub问题和论坛。创建实际案例,如API文档。

根据应用场景选择最佳Go框架:考虑应用类型、语言特性、性能需求、生态系统。常见Go框架:Gin(Web应用)、Echo(Web服务)、Fiber(高吞吐量)、gorm(ORM)、fasthttp(速度)。实战案例:构建RESTAPI(Fiber),与数据库交互(gorm)。选择框架:性能关键选fasthttp,灵活Web应用选Gin/Echo,数据库交互选gorm。

在Go框架开发中,常见的挑战及其解决方案是:错误处理:利用errors包进行管理,并使用中间件集中处理错误。身份验证和授权:集成第三方库并创建自定义中间件来检查凭据。并发处理:利用goroutine、互斥锁和通道来控制资源访问。单元测试:使用gotest包,模拟和存根进行隔离,并使用代码覆盖率工具确保充分性。部署和监控:使用Docker容器打包部署,设置数据备份,通过日志记录和监控工具跟踪性能和错误。
