Django的模型层(2)---多表操作
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)。
总结 :
创建一对一的关系：OneToOne("要绑定关系的表名")
创建一对多的关系：ForeignKey("要绑定关系的表名")
创建多对多的关系：ManyToMany("要绑定关系的表名") 会自动创建第三张表
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) #自增id可以不写,默认会自增 title = models.CharField( max_length=32) publishDate=models.DateField() #出版日期 price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) #一共5位数,保留2位小数 # 不用命名 publish_id ,因为Django 会为我们自动加上 _id # 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',)
模型建立如下：
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 。
- 在创建模型的每个表下面写 : 可以将models对象转化为字符串的字段.
def __self__(self): return self.xxx(#字段,想将models对象转化为字符串的字段)
字段选项 :
每个字段都需要有一些特定的参数 :
1)null 如果为True，Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False. (1)blank 如果为True，该字段允许不填。默认为False。 要注意，这与 null 不同。null纯粹是数据库范畴的，而 blank 是数据验证范畴的。 如果一个字段的blank=True，表单的验证将允许该字段是空值。如果字段的blank=False，该字段就是必填的。 (2)default 字段的默认值。可以是一个值或者可调用对象。如果可调用 ，每有新对象被创建它都会被调用。 (3)primary_key 如果为True，那么这个字段就是模型的主键。如果你没有指定任何一个字段的primary_key=True， Django 就会自动添加一个IntegerField字段做为主键，所以除非你想覆盖默认的主键行为， 否则没必要设置任何一个字段的primary_key=True。 (4)unique 如果该值设置为 True, 这个数据字段的值在整张表中必须是唯一的 (5)choices 由二元组组成的一个可迭代对象（例如，列表或元组），用来给字段提供选择项。 如果设置了choices ， 默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框，而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。 这是一个关于 choices 列表的例子： YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = ( ('FR', 'Freshman'), ('SO', 'Sophomore'), ('JR', 'Junior'), ('SR', 'Senior'), ('GR', 'Graduate'), ) 每个元组中的第一个元素，是存储在数据库中的值；第二个元素是在管理界面或 ModelChoiceField 中用作显示的内容。 在一个给定的 model 类的实例中，想得到某个 choices 字段的显示值，就调用 get_FOO_display 方法(这里的 FOO 就是 choices 字段的名称 )。例如： from django.db import models class Person(models.Model): SHIRT_SIZES = ( ('S', 'Small'), ('M', 'Medium'), ('L', 'Large'), ) name = models.CharField(max_length=60) shirt_size = models.CharField(max_length=1, choices=SHIRT_SIZES) >>> p = Person(name="Fred Flintstone", shirt_size="L") >>> p.save() >>> p.shirt_size 'L' >>> p.get_shirt_size_display() 'Large
添加表记录
操作前可以先录入一些数据 :
注意 : 录入数据的时候,先录没有联系的数据
publish 表 :
books 表 :
author 表 :
authordetail 表 :
一对多 的添加
# 方式一 : publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) book_obj=Book.objects.create( title="三人行", price=100, pub_date="2012-12-12", publish=publish_obj ) # 方式二 : book_obj=Book.objects.create( title="三人行", price=100, pub_date="2012-12-12", publish_id=1 )
多对多 的添加
书和作者的关系是多对多 : 一本书可以有多个作者,一个作者可以写多本书.
步骤 ; 先找到书对象
在找到需要的作者对象
给书对象绑定作者对象(add 方法),也就是绑定多对多的关系.
# 多对多的添加的两种方式 # 方式一： # 先创建一本书： pub_obj=Publish.objects.filter(name="万能出版社").first() book_obj = Book.objects.create(title="醉玲珑",publishDdata="2015-4-10",price="222",publish=pub_obj) # #通过作者的名字django默认找到id haiyan_obj = Author.objects.filter(name="haiyan")[0] egon_obj = Author.objects.filter(name="egon")[0] xiaoxiao_obj = Author.objects.filter(name="xiaoxiao")[0] # 绑定多对多的关系、 book_obj.authorlist.add(haiyan_obj, egon_obj, xiaoxiao_obj) # 方式二=========,查出所有的作者 pub_obj = Publish.objects.filter(name="万能出版社").first() book_obj = Book.objects.create(title="醉玲珑", publishDdata="2015-4-10", price="222", publish=pub_obj) authers = Author.objects.all() # #绑定多对多关系[打散添加,相当于循环添加] book_obj.authorlist.add(*authers)
解除绑定 : remove : 将某个特定的对象从被关联对象集合中删除.
book_obj.authors.remove(*[ ])
# 解除多对多的关系（remove） book_obj=models.Book.objects.filter(title="醉玲珑").last() #找到书对象 authers=models.Author.objects.filter(id__lt=3) #找到符合条件的作者对象 book_obj.authorlist.remove(*authers) #因为清除的是多条，得加个*
清除绑定 : clear : 清空被关联对象的集合.
# 清除关系方法(clear) book_obj= models.Book.objects.filter(title="红楼梦") for book_obj_item in book_obj:#把所有红楼梦的都给清空了 book_obj_item.authorlist.clear()
先清空在设置 : set : 先清空被关联对象的集合在添加 .
总结 :
1 . remove 和 clear 的区别 :
remove : 要将你要清除的数据筛选出来,然后移除
clear : 不用查, 直接就将数据清空.
2 . 对于 所有类型的关联字段, add() , remove() , clear() , set() , 都会马上更新数据库,
多表查询
基于对象的跨表查询 (相当于sql语句中的where子循环)
一对多查询
正向查询 : 按字段 . 从关联表---->被关联表
反向查询 : 表名小写_set.all()
# 正向查询 :主键为1的书籍的出版社所在的城市 book_obj=Book.objectes.filter(pk=1).first() #返回值是一个<QuerySet [<Book: 三人行>]> , 所以 .first() 取第一个对象,或者 [0] 也可以 # book_obj.publish 是主键为1的书籍所在出版社对象 print(book_obj.publish.city) # 反向查询 : 查询苹果出版社出版的所有的书籍的名称 publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社") # 因为出版社是唯一的,所以可以用 get 查询 # publish.book_set.all() 与苹果出版社关联的所有书籍的集合对象 book_list=publish.book_set.all() for book_obj in book_set: print(book_obj.title)
一对一 查询
# 正向查询 : 查询alex的手机号 tel=Author.objects.filter(name="alex").first() print(tel.authorDetail.telephone) #反向查询 : 查询手机号为110的作者的名字 ad=AuthorDatail.objects.filter(telphone=110).first() print(ad.author.name) # author 是 Author的小写
多对多 的查询
# 正向查询 : 查询python这本书籍的作者的年龄 book=Book.objects.filter(title="python").first() ret=book.authors.all().values("age") # 与这本书关联的左右作者的queryset的集合 print(ret) #反向查询 : 查询alex出版过的所有的书籍名称 alex=Author.objects.filter(name="alex").first() print(alex.book_set.all())
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：
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 (基于join实现的)
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。(相当于用sql语句用join连接的方式，可以在settings里面设置，可查看sql语句).
正向查询按字段 , 反向查询按表名小写 .
一对多 查询
# 查询python这本书的出版社的名字 # 正向查询 ; ret=Book.objects.filter(title="python").values("publish_name") # 反向查询 : ret=Publish.objects.filter(book__title="python").values("name")
注意 :反向查询时 : values(告诉Django ,谁和谁要链接在一起形成一张表)
# 查询苹果出版社出版过的所有的书籍和价格 # 正向查询 , 按 字段 : publish ret=Book.objects.filter(publish__name="苹果出版社").values("title","price") # 反向查询 : 按 表名 小写 : book ret=Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values("book__title","book__price")
多对多 查询
# 查询alex出版过的所有书籍的名字 (多对多) # 正向查询 ; Book.objects.filter(authors__name="alex").values("title") # 反向查询 : Author.objects.filter(name="alex").values("book_title")
正向查询按字段，反向查询按表明小写
# 查询python这本书的作者的年龄 # 正向查询 : Book.objects.filter(title="python").values("authors__age") # 反向查询 : Author.objects.filter(book__title="python").values("age")
一对一查询
# 查询alex的手机号 # 正向查询 : Author.objects.filter(name="alex").values("authorDetail__telephonr") # 反向查询 : AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephont")
# 查询手机号为110的作者的名字 # 正向查询 : author.objects.filter(authorDetail__telephont=110).values("name") # 反向查询 : AuthorDetail.objects.filter(telephtone=110).values("author__name")
连续跨表查询 ******
双下划线 __
# 查询苹果出版社出版过的所有的书籍名字和作者姓名 # 这里就牵扯到了 publish表, author表 , book表,这就要进行连续跨表查询 # 方式一 : Punlish.objects.filter(name="苹果出版社").values("book__title","book__authors__name") # 方式二 ; Book.objects.filter(publish__name="苹果出版社").values("title","authors__name") # 方式三 : author.objects.filter(book__publish__name="苹果").values("book__title","name")
# 查询手机号以110开头的作者出版过的所有书的名称以及出版社的名称 # 方式一 : AuthorDetail.objects,filter(telephone_startswith="110").values_list("bool__title","book__publish__name") # 因为作者可能出版过很多书,所有values_list # 方式二 : # Author.objects.filter(authorDetail__telephonel__startswith=110).values_list("book__title","book__publish__name") # 方式三 : Book.objects.filter(authors__authorDetail__telephone__startswith=110).values("title","publish__name")
聚合 , 分组 *******
聚合 : aggregate(*args,**kwargs),只对一个组进行聚合
from django.db.models import Avg,Sum,Count,Max,Min # 1、查询所有图书的平均价格 ret=Book.objects.all().aggregate(priceAvg=Avg("price")) print(ret) #['priceAvg':142.0] # 2 .查询所有书籍的个数 ret=Book.objects.all().aggregate(c=count(1)) print(c) #['c':4] #注意 : 要给查询的数据加个 ---别名 *****
aggregate()是QuerySet 的一个终止子句（也就是返回的不再是一个QuerySet集合的时候），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。
分组 : annotate() : 为queryset 中的每一个对象生成一个独立的汇总值,是对分组之后的结果进行聚合.
总结 :
1 . 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。
2 . annotate()前values哪一个字段就按哪一个字段group by .
3 . 单表按主键分组没有意义
# 1 . 统计每个出版社最便宜的书 #方式一 : 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 values_list # 方式二 : Publish.objects.annotate(minPrice=min("book__price")).values_list("name","minPrice")
# 2 查询每一个出版社的名称以及对应的书籍平均价格 # 方式1： ret=Publish.objects.values("name","email").annotate(avg_price=Avg("book__price")) print(ret) # <QuerySet [{'name': '苹果出版社', 'avg_price': 117.0}, {'name': '橙子出版社', 'avg_price': 112.0}, {'name': '西瓜出版社', 'avg_price': 222.0}]> # 方式2： ret=Publish.objects.all().annotate(avg_price=Avg("book__price")).values("name","email","avg_price") print(ret) # <QuerySet [<Publish: 苹果出版社>, <Publish: 橙子出版社>, <Publish: 西瓜出版社>]> # 方式3： ret=Publish.objects.annotate(avg_price=Avg("book__price")).values("name","email","avg_price") print(ret) # <QuerySet [<Publish: 苹果出版社>, <Publish: 橙子出版社>, <Publish: 西瓜出版社>]>
# 3 查询每一个作者的名字以及出版的书籍的最高价格 ret=Author.objects.values("pk","name").annotate(max_price=Max("book__price")) print(ret) # ("pk","name") 确保唯一性 #4 . 查询每一个书籍的名称以及对应的作者的个数 ret=Book.objects.values("title").annotate(c=Count("authors")) print(ret) # <QuerySet [{'title': 'python', 'authors__count': 2}, {'title': 'linux', 'authors__count': 1}, {'title': 'go', 'authors__count': 1}, {'title': 'java', 'authors__count': 0}]> # 5 . 查询作者数不止一个的书籍名称以及作者个数 ret=Book.objects.annotate(c=Count("authors__name")).filter(c__gt=1).values("title","c") # 6 . 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序 ret=Book.objects.annotate(c=Count("authors__name")).order_by("c") # 7 . 统计每一本以py开头的书籍的名称以及作者个数 ret=Book.objects.filter(title__startswith="py").annotate(c=Count("authors__name"))
F查询 和 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。
from django.db.models import F,Q # 1 . 比如在Book表里加一个评论数和阅读数,查看评论数大于阅读数的书 Book.objects.filter(commentNum__gt=F("readNum")) # 2 . 修改操作也可以使用F函数,比如将id大于1的所有的书的价格涨价100元 Book.objects.filter(nid__gt=1).update(price=F("price")+100) # 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。 # 3 . 查询评论数大于收藏数2倍的书籍 Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)
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。
&---与 |---或 ~ 非
# 1 . 查询id大于1并且评论数大于100的书 #方法一 ; Book.objects.filter(nid__gt=1,commentNum__gt=100) #方法二 : Book.objects.filter(Q(nid__gt=1)&Q(commentNum__gt=100)) # 2 . 查询评论数大于100或者阅读数小于200的书 Book.objects.filter(Q(commentNum__gt=100)|Q(readNum__lt=200)) #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。 # 3 . 查询年份等于2017年或者价格大于200的书 Book.objects.filter(Q(publishDdata__year=2017)|Q(price__gt=200)) # 4 . 查询年份不是2017年或者价格大于200的书 Book.objects.filter(~Q(publishDdata__year=2017)&Q(price__gt=200))
注意 : 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")
