Python开发之Django模型进阶
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
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)
# 为了在数据库显示时只显示表名不显示项名称.表名，加如下属性
class Meta:
db_table = "Author"
class AuthorDetail(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
birthday=models.DateField()
telephone=models.BigIntegerField()
addr=models.CharField( max_length=64)
class Meta:
db_table = "AuthorDetail"
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 Meta:
db_table = "Publish"
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',)
class Meta:
db_table = "Book"
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 TABLESQL 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:
book表：
多对多自动生成的中间表：book_author
跨表查询方式一般两种：
1、基于对象的查询（翻译成SQL语句为子查询）
# 正向查询按字段(publish)
# 一对多 book -------------------------------------> publish
# <-------------------------------------
# 反向查询按表名_set,book_set.all(),期中表名是小写
一对多 book和publish表示一对多关系，foreign在book表，一对多查找只能找到一个对象
正向查询按字段 book--->publish是正向查询
例如：查询python这本书出版社的邮箱
python = models.Book.objects.filter(title="python").first() # first 得到就是列表的第一个元素，即Book object print(models.Book.objects.filter(title="python")) # <QuerySet [<Book: Book object>]> print(python) # 得到是Book object print(python.publish.email) # 得到的是 123@qq.com
反向查询：按表名小写_set.all()
例如：苹果出版社出版的书籍名称
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='苹果出版社').first()
for obj in publish_obj.book_set.all():
print(obj.title) # 得到书名
# 正向查询按字段(authors.all())
# 多对多 book -------------------------------------> author
# <-------------------------------------
# 反向查询按表名_set,book_set.all(),其中表名是小写
例如：正向查询python作者的年龄
python = models.Book.objects.filter(title="python").first()
for author in python.authors.all():
print(author.age)
例如：反向查询小黑出版过的书籍名称
xiaohei = models.Author.objects.filter(name="小黑").first()
for book in xiaohei.book_set.all():
print(book.title)
# 正向查询按字段authorDetail
# 一对一 author -------------------------------------> authordetail
# <------------------------------------
# 反向查询按表名 author 因为是一对一，查询到的结果是一个
例如：正向查询小黑的手机号
phone = models.Author.objects.filter(name="小黑").first() print(phone.authorDetail.telephone)
例如：反向 查家在山东的作者名字
author_name = models.AuthorDetail.objects.filter(addr="山东").first() print(author_name.author.name)
2、基于queryset和__查询（翻译成SQL语句为join）
例如：查询python这本书出版社的邮箱
正向查询：按字段 反向查询：按表名小写
ret = models.Book.objects.filter(title="python").values("publish__email") # 如果在settings里配置logging，会将所有的SQL语句打印出来，这里只想看这条语句对应的SQL，只要用属性query即可 print(ret[0]) #<QuerySet [{'publish__email': '123@qq.com'}]> for email in ret: print(email['publish__email']) print(ret.query)
例如：苹果出版社出版的书籍名称
# 方式一： ret = models.Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values("book__title") # 方式二： ret = models.Book.objects.filter(publish__name="苹果出版社").values("title")
例如：正向查询小黑的手机号
# 方式一： ret = models.Author.objects.filter(name="小黑").values("authorDetail__telephone") # 方式二： models.AuthorDetail.objects.filter(author__name="小黑").values("telephone")
补充：多表join的例子：
查询手机号以151开头的作者出版过的书籍名称以及对应的出版社名称，title是book表自身的字段，直接写即可，出版社名称需要跨表，所以需要写成publish__name
ret = models.Book.objects.filter(authors__authorDetail__telephone__startswith="151").values("title","publish__name")
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。
>>> 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
关键点：
1、queryset对象.annotate()
2、annotate进行分组统计，按前面select字段进行group by
3、annotate()返回值依然是queryset，增加了分组统计之后的键值对
###################################－－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 2
dep
id 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.id
ORM:
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:
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 by queryResult=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。
# 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：
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。
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。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
等同于下面的SQL WHERE 子句：
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：
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"
)
浙公网安备 33010602011771号