第六章 python django 数据库【ORM模型 模型增减改查 模型常用属性 外键 表关系 模型操作 查询操作 聚合函数 QuerySet】

第六章 数据库

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一、mysql 数据库

pymysql、nacicat
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二、数据库操作

1. Django配置连接数据库（含文件）

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\1db_operation_demo
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2. python DB API cursor 常用接口

（1）description

如果 cursor 执行了查询的sql 代码。那么读取 cursor.description 属性的时候，将返回一个列表，这个列表中装的是元组，元组中装的分别是 (name,type_code,display_size,internal_size,precision,scale,null_ok)，其中name 代表的是查找出来的数据的字段名称，其他参数暂时用处不大。

（2）rowcount

代表的是在执行了 sql 语句后受影响的行数。

（3）close

关闭游标。关闭游标以后就再也不能使用了，否则会抛出异常。

（4）execute(sql[,parameters])

执行某个 sql 语句。如果在执行 sql 语句的时候还需要传递参数，那么可以传给 parameters参数。示例代码如下：

cursor.execute("select * from article where id=%s",(1,))

（5）fetchone

在执行了查询操作以后，获取第一条数据。

（6）fetchmany(size)

在执行查询操作以后，获取多条数据。具体是多少条要看传的 size参数。如果不传size参数，那么默认是获取第一条数据。

（7）fetchall

获取所有满足 sql 语句的数据。

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3. book_manager 案例（含文件）

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\2book_manager

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三、ORM模型

1. ORM介绍

全称：
Object Relational Mapping，中文叫做对象关系映射，通过 ORM 我们可以通过类的方式去操作数据库，而不用再写原生的SQL语句。

ORM 优点：
1.易用性：使用 ORM 做数据库的开发可以有效的减少重复SQL语句的概率，写出来的模型也更加直观、清晰。

2.性能损耗小： ORM 转换成底层数据库操作指令确实会有一些开销。但从实际的情况来看，这种性能损耗很少（不足5%），只要不是对性能有严苛的要求，综合考虑开发效率、代码的阅读性，带来的好处要远远大于性能损耗，而且项目越大作用越明显。

3.设计灵活：可以轻松的写出复杂的查询。SQL注入（疑问）

4.可移植性：Django封装了底层的数据库实现，支持多个关系数据库引擎，包括流行的 MySQL 、 PostgreSQL 和SQLite。可以非常轻松的切换数据库。

2. 创建ORM

from django.db import models
 
class Book(models.Model):
	name = models.CharField(max_length=20,null=False) 
	author = models.CharField(max_length=20,null=False) 
	pub_time = models.DateTimeField(default=datetime.now) 
	price = models.FloatField(default=0)

3. 映射模型到数据库中（含文件）

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\3orm_intro_demo

将 ORM 模型映射到数据库中，总结起来就是以下几步：

1.在 settings.py 中，配置好 DATABASES，做好数据库相关的配置。

2.在 app 中的models.py 中定义好模型，这个模型必须继承自django.db.models 。

3.将这个 app添加到 settings.py的INSTALLED_APP中。

4.在命令行终端，进入到项目所在的路径，然后执行命令 python manage.py makemigrations 来生成迁移脚本文件。

5.同样在命令行中，执行命令 python manage.py migrate 来将迁移脚本文件映射到数据库中。

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4. 模型的增减改查操作—views.py（含文件）

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\4base_orm_demo

（1）添加数据：save

只要使用ORM模型创建一个对象。然后再调用这个ORM模型的save方法就可以保存了

示例代码如下：

book = Book(name='三国演义', author='罗贯中', price='200')
book = Book(name='西游记', author='吴承恩', price='100')
book.save()

（2）查找数据：get

所有的查找工作都是使用模型上的objects属性来完成的。
当然也可以自定义查找对象。这部分功能会在后面讲到。

1. 根据主键进行查找：使用主键进行查找。
   可以使用objects.get方法。然后传递pk=xx的方式进行查找。

示例代码如下：

book = Book.objects.get(pk=2)

2. 根据其他字段进行查找：可以使用objects.filter方法进行查找。

示例代码如下：

books = Book.objects.filter(name='三国演义')
books = Book.objects.filter(name='三国演义').first()

使用filter方法返回来的是一个QuerySet对象。这个对象类似于列表。
我们可以使用这个对象的first方法来获取第一个值。

（3）删除数据：get、delete

首先查找到对应的数据模型。然后再执行这个模型的delete方法即可删除。

示例代码如下：

book = Book.objects.get(pk=1)
book.delete()

（4）修改数据：get、save

首先查找到对应的数据模型。然后修改这个模型上的属性的值。
再执行save方法即可修改完成。

示例代码如下：

book = Book.objects.get(pk=2)
book.price = 200
book.save()

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5. 模型常用属性—models.py

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\5orm_field_demo

（1）常用字段：

在Django 中，定义了一些Field 来与数据库表中的字段类型来进行映射。以下将介绍那些常用的字段类型。

1）AutoField：指定名字且自动增长的主键

映射到数据库中是 int 类型，可以有自动增长的特性。一般不需要使用这个类型，如果不指定主键，那么模型会自动的生成一个叫做 id 的自动增长的主键。如果你想指定一个其他名字的并且具有自动增长的主键，使用 AutoField 也是可以的。

2）BigAutoField：

64位的整形，类似于 AutoField，只不过是产生的数据的范围是从 1-9223372036854775807 。

3）BooleanField：

在模型层面接收的是 True/False 。在数据库层面是 tinyint类型。如果没有指定默认值，默认值是None 。

4）CharField：

在数据库层面是 varchar类型。在 Python 层面就是普通的字符串。这个类型在使用的时候必须要指定最大的长度，也即必须要传递max_length这个关键字参数进去。

5）DateField：

日期类型。在 Python 中是 datetime.date 类型，可以记录年月日。在映射到数据库中也是 date 类型。使用这个 Field 可以传递以下几个参数：

1. auto_now ：在每次这个数据保存的时候，都使用当前的时间。比如作为一个记录修改日期的字段，可以将这个属性设置为 True 。
2. auto_now_add：在每次数据第一次被添加进去的时候，都使用当前的时间。比如作为一个记录第一次入库的字段，可以将这个属性设置为 True 。

6）DateTimeField：

日期时间类型，类似于 DateField。不仅仅可以存储日期，还可以存储时间。映射到数据库中是 datetime类型。这个 Field 也可以使用 auto_now 和 auto_now_add两个属性。

7）TimeField：

时间类型。在数据库中是time 类型。在 Python 中是 datetime.time 类型。

8）EmailField：

类似于CharField。在数据库底层也是一个 varchar类型。最大长度是254个字符。

9）FileField：

用来存储文件的。这个请参考后面的文件上传章节部分。

10）ImageField：

用来存储图片文件的。这个请参考后面的图片上传章节部分。

11）FloatField：

浮点类型。映射到数据库中是 float 类型。

12）IntegerField：

整形。值的区间是 -2147483648——2147483647 。

13）BigIntegerField：

大整形。值的区间是 -9223372036854775808——9223372036854775807 。

14）PositiveIntegerField：

正整形。值的区间是 0——2147483647 。

15）SmallIntegerField：

小整形。值的区间是 -32768——32767 。

16）PositiveSmallIntegerField：

正小整形。值的区间是 0——32767 。

17）TextField：

大量的文本类型。映射到数据库中是longtext类型。

18）UUIDField：

只能存储 uuid 格式的字符串。 uuid 是一个32位的全球唯一的字符串，一般用来作为主键。

19）URLField：

类似于CharField ，只不过只能用来存储 url 格式的字符串。并且默认的 max_length 是200。

（2）Field的常用参数：

1）null：是否为空

如果设置为 True ， Django 将会在映射表的时候指定是否为空。默认是为 False 。在使用字符串相关的 Field （CharField/TextField）的时候，官方推荐尽量不要使用这个参数，也就是保持默认值 False 。因为 Django 在处理字符串相关的 Field 的时候，即使这
个 Field 的 null=False ，如果你没有给这个 Field 传递任何值，那么 Django 也会使用一个空的字符串 “” 来作为默认值存储进去。
因此如果再使用 null=True ， Django 会产生两种空值的情形（NULL或者空字符串）。如果想要在表单验证的时候允许这个字符串为空，那么建议使用 blank=True 。如果你的 Field 是 BooleanField ，那么对应的可空的字段则为 NullBooleanField 。

2）blank：验证是否为空

标识这个字段在表单验证的时候是否可以为空。默认是 False 。
这个和 null 是有区别的， null 是一个纯数据库级别的。而 blank 是表单验证级别的。

3）db_column：字段在数据库中的名字

这个字段在数据库中的名字。如果没有设置这个参数，那么将会使用模型中属性的名字。

4）default：默认值，值/函数

默认值。可以为一个值，或者是一个函数，但是不支持lambda表达式。并且不支持列表/字典/集合等可变的数据结构。

5）primary_key：主键

是否为主键。默认是 False 。

6）unique：值是否唯一

在表中这个字段的值是否唯一。一般是设置手机号码/邮箱等。

更多 Field 参数请参考官方文档：https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.0/ref/models/fields/

（3）Meta 配置：使用自己指定的表名

对于一些模型级别的配置。我们可以在模型中定义一个类，叫做 Meta 。
然后在这个类中添加一些类属性来控制模型的作用。比如我们想要在数据库映射的时候使用自己指定的表名，而不是使用模型的名称。
那么我们可以在 Meta 类中添加一个 db_table的属性。

示例代码如下：

class Book(models.Model):
	name = models.CharField(max_length=20,null=False)
	desc = models.CharField(max_length=100,name='description',db_column="description1")
	
	class Meta:
		db_table = 'book_model'

以下将对 Meta 类中的一些常用配置进行解释。

1）db_table：映射到数据库中的表名

这个模型映射到数据库中的表名。如果没有指定这个参数，那么在映射的时候将会使用模型名来作为默认的表名。

2）ordering：提取数据的排序方式

设置在提取数据的排序方式。后面章节会讲到如何查找数据。比如我想在查找数据的时候根据添加的时间排序，那么示例代码如下：

class Book(models.Model):
	name = models.CharField(max_length=20,null=False)
	desc = models.CharField(max_length=100,name='description',db_column="description1") pub_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
	
	class Meta:
		db_table = 'book_model' ordering = ['pub_date']

更多的配置后面会慢慢介绍到。 官方文
档：https://docs.djangoproject.com/en/2.0/ref/models/options/

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6. 外键和表关系（含文件）

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\6orm_relationship_demo

（1）外键

在MySQL 中，表有两种引擎，一种是InnoDB ，另外一种是 myisam 。如果使用的是 InnoDB 引擎，是支持外键约束的。外键的存在使得 ORM框架在处理表关系的时候异常的强大。因此这里我们首先来介绍下外键在 Django中的使用。

1）两个模型之间的引用

类定义为 class ForeignKey(to,on_delete,**options) 。第一个参数是引用的是哪个模型，第二个参数是在使用外键引用的模型数据被删除了，这个字段该如何处理，比如有 CASCADE、SET_NULL 等。

这里以一个实际案例来说明。
比如有一个 User 和一个 Article两个模型。一个User 可以发表多篇文章，一个Article只能有一个Author，并且通过外键进行引用。

示例代码如下：

class User(models.Model):
	username = models.CharField(max_length=20)
	password = models.CharField(max_length=100)

class Article(models.Model):
	title = models.CharField(max_length=100)
	content = models.TextField()
	author = models.ForeignKey("User",on_delete=models.CASCADE)

以上使用ForeignKey 来定义模型之间的关系。即在article 的实例中可以通过 author属性来操作对应的 User模型。这样使用起来非常的方便。

示例代码如下：

author = User(username='张三',password='111111')
author.save()
article = Article(title='abc',content='123')
article.author = author
article.save()

# 修改article.author上的值
article.author.username = '李四'
article.save()

为什么使用了ForeignKey 后，就能通过 author 访问到对应的 user对象呢。

因为在底层， Django 为Article 表添加了一个 属性名_id 的字段（比如author的字段名称是author_id），这个字段是一个外键，记录着对应的作者的主键。以后通过article.author访问的时候，实际上是先通过author_id找到对应的数据，然后再提取User表中的这条数据，形成一个模型。

2）引用另一个app的模型

如果想要引用另外一个app的模型，那么应该在传递to参数的时候，使用app.model_name进行指定。以下例为例，如果User和 Article不是在同一个app中，那么在引用的时候

示例代码如下：

# User模型在user这个app中
class User(models.Model):
	username = models.CharField(max_length=20)
	password = models.CharField(max_length=100)
# Article模型在article这个app中
class Article(models.Model):
	title = models.CharField(max_length=100)
	content = models.TextField()
	author = models.ForeignKey("user.User",on_delete=models.CASCADE)

如果模型的外键引用的是本身自己这个模型，那么 to 参数可以为self，或者是这个模型的名字。

3）外键引用自身

在论坛开发中，一般评论都可以进行二级评论，即可以针对另外一个评论进行评论，那么在定义模型的时候就需要使用外键来引用自身。

示例代码如下：

class Comment(models.Model):
	content = models.TextField()
	origin_comment = models.ForeignKey('self',on_delete=models.CASCADE,null=True)
# 或者
# origin_comment = models.ForeignKey('Comment',on_delete=models.CASCADE,null=True)

4）外键删除操作

如果一个模型使用了外键。那么在对方那个模型被删掉后，该进行什么样的操作。可以通过on_delete 来指定。可以指定的类型如下：

（1） CASCADE ：级联操作
如果外键对应的那条数据被删除了，那么这条数据也会被删除。

（2）PROTECT ：受保护
即只要这条数据引用了外键的那条数据，那么就不能删除外键的那条数据。

（3）SET_NULL ：设置为空

（4）外键数据删除，空
如果外键的那条数据被删除了，那么在本条数据上就将这个字段设置为空。如果设置这个选项，前提是要指定这个字段可以为空。

（5）SET_DEFAULT ：设置默认值
如果外键的那条数据被删除了，那么本条数据上就将这个字段设置为默认值。如果设置这个选项，前提是要指定这个字段一个默认值。

（6） SET() ：外键删除，set函数
那么将会获取 SET 函数中的值来作为这个外键的值。 SET 函数可以接收一个可以调用的对象（比如函数或者方法），如果是可以调用的对象，那么会将这个对象调用后的结果作为值返回回去。

（7） DO_NOTHING ：不采取任何行为
一切全看数据库级别的约束。
以上这些选项只是Django级别的，数据级别依旧是RESTRICT！

（2）表关系

表之间的关系都是通过外键来进行关联的。而表之间的关系，无非就是三种关系：一对一、一对多（多对一）、多对多等。

以下将讨论一下三种关系的应用场景及其实现方式。

1）一对多

（1） 应用场景
比如文章和作者之间的关系。一个文章只能由一个作者编写，但是一个作者可以写多篇文章。文章和作者之间的关系就是典型的多对一的关系。

（2） 实现方式
一对多或者多对一，都是通过 ForeignKey 来实现的。

还是以文章和作者的案例进行讲解。

class User(models.Model):
	username = models.CharField(max_length=20)
	password = models.CharField(max_length=100)
	
class Article(models.Model):
	title = models.CharField(max_length=100)
	content = models.TextField()
	author = models.ForeignKey("User",on_delete=models.CASCADE)

那么以后在给Article 对象指定 author ，views 中
就可以使用以下代码来完成：

article = Article(title='abc',content='123')
author = User(username='zhiliao',password='111111')
# 要先保存到数据库中
author.save()
article.author = author
article.save()

并且以后如果想要获取某个用户下所有的文章，可以通过article_set 来实现。

示例代码如下：

user = User.objects.first()
# 获取第一个用户写的所有文章
articles = user.article_set.all()
for article in articles:
	print(article)

2）一对一

（1）应用场景
比如一个用户表和一个用户信息表。在实际网站中，可能需要保存用户的许多信息，但是有些信息是不经常用的。

如果把所有信息都存放到一张表中可能会影响查询效率，因此可以把用户的一些不常用的信息存放到另外一张表中我们叫做UserExtension 。但是用户表 User 和用户信息表UserExtension 就是典型的一对一了。

（2）实现方式
Django为一对一提供了一个专门的Field叫做 OneToOneField 来实现一对一操作。

示例代码如下：

class User(models.Model):
	username = models.CharField(max_length=20)
	password = models.CharField(max_length=100)
class UserExtension(models.Model): 
	birthday = models.DateTimeField(null=True) 
	school = models.CharField(blank=True,max_length=50) 
	user = models.OneToOneField("User", on_delete=models.CASCADE)

在 UserExtension模型上增加了一个一对一的关系映射。

其实底层是在 UserExtension 这个表上增加了一个user_id，来和user表进行关联，并且这个外键数据在表中必须是唯一的，来保证一对一。

3）多对多

（1）应用场景
比如文章和标签的关系。一篇文章可以有多个标签，一个标签可以被多个文章所引用。

因此标签和文章的关系是典型的多对多的关系。

（2）实现方式
Django为这种多对多的实现提供了专门的Field 。叫做 ManyToManyField。还是拿文章和标签为例进行讲解。

示例代码如下：

class Article(models.Model):
	title = models.CharField(max_length=100)
	content = models.TextField()
	tags = models.ManyToManyField("Tag",related_name="articles")
class Tag(models.Model):
	name = models.CharField(max_length=50)

在数据库层面，实际上Django是为这种多对多的关系建立了一个中间表。

这个中间表分别定义了两个外键，引用到 article和 tag 两张表的主键。

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7. 模型操作

（1）添加模型到数据库

class Book(models.Model):
	name = models.CharField(max_length=20,null=False)
	desc = models.CharField(max_length=100,name='description',db_column="description1") pub_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

book = Book(name='三国演义',desc='三国英雄！') 
book.save()

（2）objects：查找数据

objects 对象

（3）all：查找所有数据

books = Book.objects.all()

（4）filter：数据过滤

books = Book.objects.filter(name='三国演义')
> [<Book:三国演义>]

# 多个条件
books = Book.objects.filter(name='三国演义',desc='test')

（5）get：获取单个对象

book = Book.objects.get(name='三国演义')
> <Book:三国演义>

（6）order_by：数据排序

books = Book.objects.order_by("pub_date")

books = Book.objects.order_by("-pub_date")

（7）save：修改数据

from datetime import datetime
book = Book.objects.get(name='三国演义') book.pub_date = datetime.now() book.save()

（8）delete：删除数据

book = Book.objects.get(name='三国演义') 
book.delete()

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8. 查询操作（含文件）

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\7orm_lookup_demo

查找是数据库操作中一个非常重要的技术。查询一般就是使用filter 、 exclude以及 get 三个方法来实现。我们可以在调用这些方法的时候传递不同的参数来实现查询需求。在 ORM 层面，这些查询条件都是使用 field + __ + condition的方式来使用的。以下将那些常用的查询条件来一一解释。

（1）exact：精确查询 =

如果提供的是一个None，那么在 SQL层面就是被解释为 NULL 。

示例代码如下：

article = Article.objects.get(id__exact=14)
article = Article.objects.get(id__exact=None)
# 以上的两个查找在翻译为 SQL 语句为如下：
select ... from article where id=14;
select ... from article where id is NULL;

（2）iexact：模糊查询 like

在底层会被翻译成like

• =和like ,大部分情况下是等价的，只有少数部分是不等价的。
• exact和iexact，他们的区别其实就是=和like的区别，因为exact会被翻译成=，而iexact会被翻译成like。
• 因为field_exact=xxx其实等价于filed=xxx，因此我们直接使用filed=xxx，并且因为大部分情况exact和iexact又是等价的，因此我们以后直接使用filed=xxx就可以了。

示例代码如下：

article = Article.objects.filter(title__iexact='hello world')
# 那么以上的查询就等价于以下的 SQL 语句：
select ... from article where title like 'hello world';

（3）QuerySet.query/get

query可以用来查看这个ORM查询语句最终被翻译成的SQL语句。
但是query只能被用在QuerySet对象上，不能用在普通的ORM模型上。
因此如果你的查询语句是通过get来获取数据的， 那么就不能使用 query，因为 get 返回的是满足条件的 ORM模型，而不是QuerySet ，如果你是通过filter等其他返回 QuerySet 的方法查询的，那么就可以使用 query。

（4）contains：大小写敏感

使用大小写敏感的判断，某个字符串是否在指定的字段中，这个判断条件会使用大小写敏感，因此在被翻译或 SQL语句的时候，会使用like binary，而 like binary就是使用大小写敏感的。

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(title__contains='hello')
# 在翻译成 SQL 语句为如下：
select ... where title like binary '%hello%';

要注意的是，在使用 contains 的时候，翻译成的 sql 语句左右两边是有百分号的，意味着使用
的是模糊查询。而 exact 翻译成 sql 语句左右两边是没有百分号的，意味着使用的是精确的查
询。

（5）icontains：大小写不敏感

使用大小写不敏感的判断，某个字符串是否被包含在指定的字段中。
这个查询语句在被翻译成SQL的时候，使用的是like，而 like在 MySQL 层面就是不区分大小写的。

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(title__icontains='hello')
# 在翻译成 SQL 语句为如下：
select ... where title like '%hello%';

（6）contains与icontains

在被翻译成 SQL 的时候使用的是%hello%，就是只要整个字符串中出现了 hello都能够被找到，而iexact没有百分号，那么意味着只有完全相等的时候才会被匹配到。

（7）in：提取值是否在容器中

提取那些给定的 ‘field’ 的值是否在给定的容器中。容器可以为 list 、 tuple 或者任何一个可以迭代的对象，包括 QuerySet 对象。

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(id__in=[1,2,3])
# 以上代码在翻译成 SQL 语句为如下：
select ... where id in (1,3,4)

当然也可以传递一个 QuerySet 对象进去。

示例代码如下：

inner_qs = Article.objects.filter(title__contains='hello')
categories = Category.objects.filter(article__in=inner_qs)
# 以上代码的意思是获取那些文章标题包含 hello 的所有分类。
# 将翻译成以下 SQL 语句，示例代码如下：
select ...from category where article.id in (select id from article where title like '%
hello%');

（8）gt：大于

某个 field 的值要大于给定的值。

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(id__gt=4)
# 以上代码的意思是将所有 id 大于4的文章全部都找出来。
# 将翻译成以下 SQL 语句：
select ... where id > 4;

（9）gte：大于等于

类似于 gt ，是大于等于。

（10）lt：小于

类似于 gt 是小于。

（11）lte：小于等于

类似于 lt ，是小于等于。

（12）startswith：以某个值开始（大小写敏感）

判断某个字段的值是否是以某个值开始的。大小写敏感。

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(title__startswith='hello')
# 以上代码的意思是提取所有标题以 hello 字符串开头的文章。
# 将翻译成以下 SQL 语句：
select ... where title like 'hello%'

（13）istartswith：以某个值开始（大小写不敏感）

类似于 startswith ，但是大小写是不敏感的。

（14）endswith：以某个值结束（大小写敏感）

判断某个字段的值是否以某个值结束。大小写敏感。

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(title__endswith='world')
# 以上代码的意思是提取所有标题以 world 结尾的文章。
# 将翻译成以下 SQL 语句：
select ... where title like '%world';

（15）iendswith：以某个值结束（大小写不敏感）

类似于 endswith ，只不过大小写不敏感。

（16）range：在给定的区间中

判断某个 field 的值是否在给定的区间中。示例代码如下：

from django.utils.timezone import make_aware # 新增
from datetime import datetime
start_date = make_aware(datetime(year=2018,month=1,day=1))
end_date = make_aware(datetime(year=2018,month=3,day=29,hour=16))
articles = Article.objects.filter(pub_date__range=(start_date,end_date))
# 以上代码的意思是提取所有发布时间在 2018/1/1 到 2018/12/12 之间的文章。
# 将翻译成以下的 SQL 语句：
select ... from article where pub_time between '2018-01-01' and '2018-12-12'。

需要注意的是，以上提取数据，不会包含最后一个值。也就是不会包含 2018/12/12 的文章。
而且另外一个重点，因为我们在 settings.py 中指定了 USE_TZ=True ，并且设置了 TIME_ZONE='Asia/Shanghai'，
因此我们在提取数据的时候要使用 django.utils.timezone.make_aware 先将 datetime.datetime 从 navie 时间转换为
aware时间。 make_aware 会将指定的时间转换为 TIME_ZONE中指定的时区的时间。

（17）date：指定 date 的范围

针对某些 date 或者 datetime 类型的字段。可以指定 date 的范围。并且这个时间过滤，还可以使用链式调用。

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(pub_date__date=date(2018,3,29))
# 以上代码的意思是查找时间为 2018/3/29 这一天发表的所有文章。
# 将翻译成以下的 sql 语句：
select ... WHERE DATE(CONVERT_TZ(`front_article`.`pub_date`, 'UTC', 'Asia/Shanghai')) = 2018-03-29

注意，因为默认情况下 MySQL 的表中是没有存储时区相关的信息的。
因此我们需要下载一些时区表的文件，然后添加到 Mysql 的配置路径中。如果用的是windows 操作系统。
那么在http://dev.mysql.com/downloads/timezones.html 下载 timezone_2018d_posix.zip - POSIX standard 。
然后将下载下来的所有文件拷贝到 C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server5.7\Data\mysql 中，
如果提示文件名重复，那么选择覆盖即可。

如果用的是 linux 或者 mac 系统，那么在命令行中执行以下命令： mysql_tzinfo_to_sql
/usr/share/zoneinfo | mysql -D mysql -u root -p ，然后输入密码，从系统中加载时区文件更新
到 mysql 中。

（18）year：根据年份进行查找

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(pub_date__year=2018)
articles = Article.objects.filter(pub_date__year__gte=2017)
以上的代码在翻译成 SQL 语句为如下：
select ... where pub_date between '2018-01-01' and '2018-12-31';
select ... where pub_date >= '2017-01-01';

（19）month： 根据月份进行查找

（20）day： 根据日期进行查找

（21）week_day：根据星期几进行查找

Django 1.11 新增的查找方式。同 year ，根据星期几进行查找。1表示星期天，7表示星期六， 2-6 代表的是星期一到星期五。

（22）time：根据时间进行查找

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(pub_date__time=datetime.time(12,12,12));

以上的代码是获取每一天中12点12分12秒发表的所有文章。
更多的关于时间的过滤，
请参考 Django 官方文
档： https://docs.djangoproject.com/en/2.0/ref/models/querysets/#range

（23）isnull：根据值是否为空进行查找

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(pub_date__isnull=False)
# 以上的代码的意思是获取所有发布日期不为空的文章。
# 将来翻译成 SQL 语句如下：
select ... where pub_date is not null;

（24）regex和iregex：正则表达式

大小写敏感和大小写不敏感的正则表达式。

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(title__regex=r'^hello')
# 以上代码的意思是提取所有标题以 hello 字符串开头的文章。
# 将翻译成以下的 SQL 语句：
select ... where title regexp binary '^hello';

iregex 是大小写不敏感的。
根据关联的表进行查询：
假如现在有两个 ORM 模型，一个是 Article ，一个是 Category 。

示例代码如下：

class Category(models.Model):
	"""文章分类表"""
	name = models.CharField(max_length=100)
class Article(models.Model):
	"""文章表"""
	title = models.CharField(max_length=100,null=True)
	category = models.ForeignKey("Category",on_delete=models.CASCADE)
比如想要获取文章标题中包含"hello"的所有的分类。那么可以通过以下代码来实现：
categories = Category.object.filter(article__title__contains("hello"))

.

9. 聚合函数（含文件）

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\8orm_aggregate_demo

模版对象，示例代码如下：

from django.db import models

class Author(models.Model):
	"""作者模型"""
	name = models.CharField(max_length=100)
	age = models.IntegerField()
	email = models.EmailField()
	
		class Meta:
			db_table = 'author'
			
class Publisher(models.Model):
	"""出版社模型"""
	name = models.CharField(max_length=300)
	
	class Meta:
		db_table = 'publisher'
		
class Book(models.Model):
	"""图书模型"""
	name = models.CharField(max_length=300)
	pages = models.IntegerField()
	price = models.FloatField()
	rating = models.FloatField()
	author = models.ForeignKey(Author,on_delete=models.CASCADE)
	publisher = models.ForeignKey(Publisher, on_delete=models.CASCADE)
	
	class Meta:
		db_table = 'book'
		
class BookOrder(models.Model):
	"""图书订单模型"""
	book = models.ForeignKey("Book",on_delete=models.CASCADE)
	price = models.FloatField()
	
	class Meta:
		db_table = 'book_order'

（1）Avg—平均值

1.所有聚合函数都是放在 django.db.models 下面。

2.聚合函数不能够单独的执行，需要放在一些可以执行聚合函数的方法下面中去执行。比如 aggregate 。

示例代码如下：

result = Book.objects.aggregate(Avg('price'))

3.聚合函数执行完成后，给这个聚合函数的值取个名字，取名字的规则，默认是 filed+__+聚合函数名字 形成的。

比如以上代码形成的名字叫做 price__avg 。如果不想使用默认的名字，那么可以在使用聚合函数的时候传递关键字参数进去，参数的名字就是聚合函数执行完成的名字。

示例代码如下：

result = Book.objects.aggregate(avg=Avg('price'))

以上传递了关键字参数 avg=Avg(“price”)，那么以后Avg聚合函数执行完成的名字就叫做avg。

4.aggregate ：这个方法不会返回一个 QuerySet对象，而是返回一个字典。这个字典中的key 就是聚合函数的名字，值就是聚合函数执行后的结果。

（2）Count：获取个数

示例代码如下：

from django.db.models import Count
result = Book.objects.aggregate(book_num=Count('id'))

以上的result将返回 Book表中总共有多少本图书。
Count类中，还有另外一个参数叫做 distinct ，默认是等于False ，如果是等于 True， 那么将 去掉那些重复的值 。比如要获取作者表中所有的不重复的邮箱总共有多少个，

示例代码如下：

from djang.db.models import Count
result = Author.objects.aggregate(count=Count('email',distinct=True))

（3） Max 和 Min

获取指定对象的最大值和最小值。比如想要获取Author表中，最大的年龄和最小的年龄分别是多少。

示例代码如下：

from django.db.models import Max,Min
result = Author.objects.aggregate(Max('age'),Min('age'))
# 如果最大的年龄是88,最小的年龄是18。那么以上的result将为：
{"age max":88,"age min":18}

（4） Sum

求指定对象的总和。比如要求图书的销售总额。

from djang.db.models import Sum
result = Book.objects.annotate(total=Sum("bookstore price")).values("name","total")

以上的代码 annotate 的意思是给Book 表在查询的时候添加一个字段叫做 total，这个字段的数据来源是从 BookStore 模型 price 的总和而来。
values方法是只提取 name 和total两个字段的值。

更多的聚合函数请参考官方文档：
https://docs.djangoproject.com/en/2.0/ref/models/querysets/#aggregation-functions

（5）aggregate和annotate的区别：aggregate返回所有字段和值；annnotate返回指定字段和值

1. aggregate ：返回使用聚合函数后的字段和值。

2. annotate ：在原来模型字段的基础之上添加一个使用了聚合函数的字段，并且在使用聚合函数的时候，会使用当前这个模型的主键进行分组（group by）。
   比如以上 Sum的例子，如果使用的是 annotate ，那么将在每条图书的数据上都添加一个字段叫做total，计算这本书的销售总额。
   而如果使用的是 aggregate ，那么将求所有图书的销售总额。

（6）F表达式：用来优化 ORM 操作数据库的

F表达式 是用来优化 ORM 操作数据库的。
比如我们要将公司所有员工的薪水都增加1000元，如果按照正常的流程，应该是先从数据库中提取所有的员工工资到Python内存中，然后使用Python代码在员工工资的基础之上增加1000元，最后再保存到数据库中。这里面涉及的流程就是，首先从数据库中提取数据到Python内存中，然后在Python内存中做完运算，之后再保存到数据库中。

示例代码如下：

employees = Employee.objects.all() 
	for employee in employees:
		employee.salary += 1000 
		employee.save()

而我们的 F表达式 就可以优化这个流程，他可以不需要先把数据从数据库中提取出来，计算完成后再保存回去，他可以直接执行 SQL语句 ，就将员工的工资增加1000元。

示例代码如下：

from djang.db.models import F 
Employee.object.update(salary=F("salary")+1000)

F表达式 并不会马上从数据库中获取数据，而是在生成 SQL 语句的时候，动态的获取传给 F表达式 的值。
比如如果想要获取作者中， name 和 email 相同的作者数据。如果不使用 F表达式 ，

示例代码如下：

authors = Author.objects.all() 
for author in authors:
	if author.name == author.email: 
		print(author)

如果使用 F表达式 ，那么一行代码就可以搞定。

示例代码如下：

from django.db.models import F
authors = Author.objects.filter(name=F("email"))

（7）Q表达式：“|”：或，“~”：非、“&”：并

如果想要实现所有价格高于100元，并且评分达到9.0以上评分的图书。

示例代码如下：

books = Book.objects.filter(price__gte=100,rating__gte=9)

以上这个案例是一个并集查询，可以简单的通过传递多个条件进去来实现。
但是如果想要实现一些复杂的查询语句，比如要查询所有价格低于10元，或者是评分低于9分的图书。
那就没有办法通过传递多个条件进去实现了。这时候就需要使用 Q表达式 来实现了。

示例代码如下：

from django.db.models import Q
books = Book.objects.filter(Q(price__lte=10) | Q(rating__lte=9))

以上是进行或运算，当然还可以进行其他的运算，比如有 & 和 ~（非） 等。

一些用 Q 表达式的例子如下：

from django.db.models import Q
# 获取id等于3的图书
books = Book.objects.filter(Q(id=3))
# 获取id等于3，或者名字中包含文字"记"的图书
books = Book.objects.filter(Q(id=3)|Q(name__contains("记")))
# 获取价格大于100，并且书名中包含"记"的图书
books = Book.objects.filter(Q(price__gte=100)&Q(name__contains("记")))
# 获取书名包含“记”，但是id不等于3的图书
books = Book.objects.filter(Q(name__contains='记') & ~Q(id=3))

（8）distnct：去掉重复的值

Count类中，还有另外一个参数叫做 distinct ，默认是等于False ，如果是等于 True， 那么将 去掉那些重复的值 。比如要获取作者表中所有的不重复的邮箱总共有多少个，

示例代码如下：

from djang.db.models import Count
result = Author.objects.aggregate(count=Count('email',distinct=True))

查询学过课程id为1和2的所有同学的id、姓名。

students = Student.objects.filter(score__course__in=[1,2]).values('id','name').distinct()

10. QuerySet API（含文件）

文件地址：
E:\Python3.8.0\python_item\python_diango\chapter04\9orm_queryset_demo

（1）模型.objects

这个对象是djangp.db.models.manager.Manager 的对象，这个类是一个空壳类，
他上面的所有方法是从 QuerySet这个类上面拷贝过来的。
因此我们只要学会了QuerySet，这个 objects也就知道该如何使用了

示例代码一：

from django.db.models.manager import Manager

Manager：class Manager(BaseManager.from_queryset(QuerySet)):
	pass

@classmethod
def from_queryset(cls, queryset_class, class_name=None):
# queryset_class = QuerySet
	if class_name is None:
		class_name = '%sFrom%s' % (cls.__name__, queryset_class.__name__)
		# class_name = '%sFrom%s' = "BaseManagerFromQuerySet"
	return type(class_name, (cls,), 
	# return type(class_name, (cls,),class_dict)
	# type动态的时候创建类
	# 第一个参数是用来指定创建的类的名字，创建类名是：BaseManagerFromQuerySet
	# 第二个参数是用来指定这个类的父类
	# （cls,）:元组，cls多继承，单继承后面加逗号
	{'_queryset_class': queryset_class,
	# class_dict = {'_queryser_class' : QuerySet } 
	**cls._get_queryset_methods(queryset_class),
	# class_dict.update(cls._get_queryset_methods(Queryset)
	# 第三个参数是用来指定这个类的一些属性和方法
	# "**": 字典函数形参，关键字参数，多个属性和方法
	# _get_queryset_methods 见下面代码

示例代码二：

**cls._get_queryset_methods(queryset_class)
# _get_queryset_methods：这个方法就是将QuerySet中的一些方法拷贝出来
_get_queryset_methods

@classmethod
def _get_queryset_methods(cls, queryset_class):
    ...
	# 定义函数
	
    new_methods = {}
    for name, method in inspect.getmembers(queryset_class, predicate=inspect.isfunction):
# predicate：过滤值
# isfunction：获取类中的行数，不获取属性
# predicate=inspect.isfunction
		...
		new_methods[name] = create_method(name, method)
    return new_methods

（2）返回新的QuerySet的方法

在使用 QuerySet进行查找操作的时候，可以提供多种操作。比如过滤完后还要根据某个字段进行排序，那么这一系列的操作我们可以通过一个非常流畅的 链式调用 的方式进行。比如要从文章表中获取标题为 123 ，并且提取后要将结果根据发布的时间进行排序

示例代码如下：

articles = Article.objects.filter(title='123').order_by('create_time')

可以看到 order_by 方法是直接在 filter执行后调用的。这说明filter返回的对象是一个拥有 order_by方法的对象。而这个对象正是一个新的QuerySet对象。因此可以使用 order_by方法。

1）filter：将满足条件的数据提取出来

返回一个新的 QuerySet 。具体的 filter 可以提供什么条件查询。请见查询操作章节。

2）exclude：排除满足条件的数据

返回一个新的 QuerySet

示例代码如下：

Article.objects.exclude(title__contains='hello')

以上代码的意思是提取那些标题不包含 hello的图书

3）annotate：添加一个使用查询表达式

给 QuerySet中的每个对象都添加一个使用查询表达式（聚合函数、F表达式、Q 表达式、Func表达式等）的新字段。

示例代码如下：

articles = Article.objects.annotate(author_name=F("author name"))

以上代码将在每个对象中都添加一个 author__name 的字段，用来显示这个文章的作者的年龄

4）order_by：指定将查询的结果根据某个字段进行排序

如果要倒叙排序，那么可以在这个字段的前面加一个负号

示例代码如下：

# 根据创建的时间正序排序【从低到高，从小到大】
articles = Article.objects.order_by("create_time") 
# 根据创建的时间倒序排序【从高到低，从大到小】
articles = Article.objects.order_by("-create_time") 
# 根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by("author name")
# 首先根据创建的时间进行排序，如果时间相同，则根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by("create_time",'author name')

一定要注意的一点是，多个order_by，会把前面排序的规则给打乱，而使用后面的排序方式

示例代码如下：

articles = Article.objects.order_by("create_time").order_by("author name")

他会根据作者的名字进行排序，而不是使用文章的创建时间

5）values：提取数据字段

默认情况下会把表中所有的字段全部都提取出来，可以使用values来进行指定，并且使用了values方法后，提取出的QuerySet中的数据类型不是模型，而是在values方法中指定的字段和值形成的字典。

示例代码如下：

articles = Article.objects.values("title",'content') 
for article in articles:
	print(article)

以上打印出来的 article 是类似于{"title":"abc","content":"xxx"}的形式。
如果在 values 中没有传递任何参数，那么将会返回这个模型中所有的属性。