<1> sqlite
django默认使用sqlite的数据库,默认自带sqlite的数据库驱动 。
引擎名称:django.db.backends.sqlite3
<2> mysql
引擎名称:django.db.backends.mysql
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
}
}
如果我们想要更改数据库,需要修改如下:
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'books', #你的数据库名称
'USER': 'root', #你的数据库用户名
'PASSWORD': '', #你的数据库密码
'HOST': '', #你的数据库主机,留空默认为localhost
'PORT': '3306', #你的数据库端口
}
}
注意:
NAME即数据库的名字,在mysql连接前该数据库必须已经创建,而上面的sqlite数据库下的db.sqlite3则是项目自动创建
USER和PASSWORD分别是数据库的用户名和密码。
设置完后,再启动我们的Django项目前,我们需要激活我们的mysql。
然后,启动项目,会报错:no module named MySQLdb
这是因为django默认你导入的驱动是MySQLdb,可是MySQLdb对于py3有很大问题,所以我们需要的驱动是PyMySQL
所以,我们只需要找到项目名文件下的__init__,在里面写入:
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
问题解决!
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。
作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含性别,email地址和出生日期,作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one)(类似于每个人和他的身份证之间的关系),在大多数情况下我们没有必要将他们拆分成两张表,这里只是引出一对一的概念。
出版商模型:出版商有名称,地址,所在城市,省,国家和网站。
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),也被称作外键。
from django.db import models
class Publisher(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名称")
address = models.CharField("地址", max_length=50)
city = models.CharField('城市',max_length=60)
state_province = models.CharField(max_length=30)
country = models.CharField(max_length=50)
website = models.URLField()
class Meta:
verbose_name = '出版商'
verbose_name_plural = verbose_name
def __str__(self):
return self.name
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
def __str__(self):
return self.name
class AuthorDetail(models.Model):
sex = models.BooleanField(max_length=1, choices=((0, '男'),(1, '女'),))
email = models.EmailField()
address = models.CharField(max_length=50)
birthday = models.DateField()
author = models.OneToOneField(Author)
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=100)
authors = models.ManyToManyField(Author)
publisher = models.ForeignKey(Publisher)
publication_date = models.DateField()
price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=10)
def __str__(self):
return self.title
分析代码:
<1> 每个数据模型都是django.db.models.Model的子类,它的父类Model包含了所有必要的和数据库交互的方法。并提供了一个简介漂亮的定义数据库字段的语法。
<2> 每个模型相当于单个数据库表(多对多关系例外,会多生成一张关系表),每个属性也是这个表中的字段。属性名就是字段名,它的类型(例如CharField)相当于数据库的字段类型(例如varchar)。大家可以留意下其它的类型都和数据库里的什么字段对应。
<3> 模型之间的三种关系:一对一,一对多,多对多。
一对一:实质就是在主外键(author_id就是foreign key)的关系基础上,给外键加了一个UNIQUE=True的属性;
一对多:就是主外键关系;(foreign key)
多对多:(ManyToManyField) 自动创建第三张表(当然我们也可以自己创建第三张表:两个foreign key)
from app01.models import *
#create方式一: Author.objects.create(name='Alvin')
#create方式二: Author.objects.create(**{"name":"alex"})
#save方式一: author=Author(name="alvin")
author.save()
#save方式二: author=Author()
author.name="alvin"
author.save()
**重点来了------->**那么如何创建存在一对多或多对多关系的一本书的信息呢?(如何处理外键关系的字段如一对多的publisher和
多对多的authors)
#一对多(ForeignKey):
#方式一: 由于绑定一对多的字段,比如publish,存到数据库中的字段名叫publish_id,所以我们可以直接给这个
# 字段设定对应值:
Book.objects.create(title='php',
publisher_id=2, #这里的2是指为该book对象绑定了Publisher表中id=2的行对象
publication_date='2017-7-7',
price=99)
#方式二:
# <1> 先获取要绑定的Publisher对象:
pub_obj=Publisher(name='河大出版社',address='保定',city='保定',
state_province='河北',country='China',website='http://www.hbu.com')
OR pub_obj=Publisher.objects.get(id=1)
# <2>将 publisher_id=2 改为 publisher=pub_obj
Book.objects.create(title='php',
publisher=pub_obj, #添加的为出版社对象时不使用**_id了。
publication_date='2017-7-7',
price=99)
#多对多(ManyToManyField()):
#方式一:
#取出要添加的作者对象列表,通过一本书籍的 .add方法添加作者对象。
author1=Author.objects.get(id=1)
author2=Author.objects.filter(name='alvin')[0]
book=Book.objects.get(id=1)
book.authors.add(author1,author2)
#等同于:
book.authors.add(*[author1,author2])
book.authors.remove(*[author1,author2])
#-------------------
#方式二:
#取出要添加的书籍对象列表,通过一个作者对象的.book_set.add(*book)添加书籍对象。
book=models.Book.objects.filter(id__gt=1)
authors=models.Author.objects.filter(id=1)[0]
authors.book_set.add(*book)
authors.book_set.remove(*book)
#-------------------
#方式三:取出书籍或者作者对象,直接添加对应的id.
book.authors.add(1) #book.authors.add(1,2) 可一次添加多个id,已存在的id不会重复添加
book.authors.remove(1)
authors.book_set.add(1)
authors.book_set.remove(1)
#注意: 如果第三张表是通过models.ManyToManyField()自动创建的,那么绑定关系只有上面一种方式
# 如果第三张表是自己创建的:
class Book2Author(models.Model):
author=models.ForeignKey("Author")
Book= models.ForeignKey("Book")
# 那么就还有一种方式:
author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[0]
book_obj =models.Book.objects.filter(id=3)[0]
s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2)
s.save()
s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1)
s.save()
>>> Book.objects.filter(id=1).delete()
(3, {'app01.Book_authors': 2, 'app01.Book': 1})
我们表面上删除了一条信息,实际却删除了三条,因为我们删除的这本书在Book_authors表中有两条相关信息,这种删除方式就是django默认的级联删除。
实例:
author=Author.objects.get(id=5)
author.name='tenglan'
author.save()
# 不能用 get(id=2)
Publister.objects.filter(id=2).update(name='American publisher')
注意:
<1> 第二种方式修改不能用get的原因是:update是QuerySet对象的方法,get返回的是一个model对象,它没有update方法,而filter返回的是一个QuerySet对象(filter里面的条件可能有多个条件符合,比如name=’alvin’,可能有两个name=’alvin’的行数据)。
<2>在“插入和更新数据”小节中,我们有提到模型的save()方法,这个方法会更新一行里的所有列。 而某些情况下,我们只需要更新行里的某几列。
#---------------- update方法直接设定对应属性----------------
models.Book.objects.filter(id=3).update(title="PHP")
##sql:
##UPDATE "app01_book" SET "title" = 'PHP' WHERE "app01_book"."id" = 3; args=('PHP', 3)
#--------------- save方法会将所有属性重新设定一遍,效率低-----------
obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0]
obj.title="Python"
obj.save()
# SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price",
# "app01_book"."color", "app01_book"."page_num",
# "app01_book"."publisher_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 3 LIMIT 1;
#
# UPDATE "app01_book" SET "title" = 'Python', "price" = 3333, "color" = 'red', "page_num" = 556,
# "publisher_id" = 1 WHERE "app01_book"."id" = 3;
此外,update()方法对于任何结果集(QuerySet)均有效,这意味着你可以同时更新多条记录update()方法会返回一个整型数值,表示受影响的记录条数。
注意,这里因为update返回的是一个整形,所以没法用query属性;对于每次创建一个对象,想显示对应的raw sql,需要在settings加上日志记录部分:
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
# 查询相关API:
# <1>filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
# <2>all(): 查询所有结果
# <3>get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象,返回结果有且只有一个,如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。
#-----------下面的方法都是对查询的结果再进行处理:比如 objects.filter.values()--------
# <4>values(*field): 返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet,运行后得到的并不是一系列 model的实例化对象,而是一个可迭代的字典序列
# <5>exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
# <6>order_by(*field): 对查询结果排序
# <7>reverse(): 对查询结果反向排序
# <8>distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录
# <9>values_list(*field): 它与values()非常相似,它返回的是一个元组序列,values返回的是一个字典序列
# <10>count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
# <11>first(): 返回第一条记录
# <12>last(): 返回最后一条记录
# <13>exists(): 如果QuerySet包含数据,就返回True,否则返回False
---------------了不起的双下划线(__)之单表条件查询----------------
# models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值
#
# 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
#
# models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
# models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
#
# models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and
#
# startswith,istartswith, endswith, iendswith,
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
#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...]
#QuerySet: 可迭代
# for obj in objs:#每一obj就是一个行对象
# print("obj:",obj)
# QuerySet: 可切片
# print(objs[1])
# print(objs[1:4])
# print(objs[::-1])
QuerySet的高效使用:
<1>Django的queryset是惰性的
Django的queryset对应于数据库的若干记录(row),通过可选的查询来过滤。例如,下面的代码会得到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set,给它加上一些过滤条件,或者将它传给某个函数,这些操作都不会发送给数据库。这是对的,因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。
<2>要真正从数据库获得数据,你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql.为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式)
obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i)
# if obj:
# print("ok")
<3>queryset是具有cache的当你遍历queryset时,所有匹配的记录会从数据库获取,然后转换成Django的model。这被称为执行(evaluation).这些model会保存在queryset内置的cache中,这样如果你再次遍历这个queryset,你不需要重复运行通用的查询。
obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i)
## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")
## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i) #LOGGING只会打印一次
<4>简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache,虽然你并不需要这些数据!为了避免这个,可以用exists()方法来检查是否有数据:
obj = Book.objects.filter(id=4)
# exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。
if obj.exists():
print("hello world!")
<5>当queryset非常巨大时,cache会成为问题处理成千上万的记录时,将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是,巨大的queryset可能会锁住系统进程,让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache,可以使用iterator()方法来获取数据,处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据,这样可以节省内存
for obj in objs:
print(obj.name)
#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
print(obj.name)
#当然,使用iterator()方法来防止生成cache,意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使用iterator()的时候要当心,确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。
总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询,在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过,由于它们并不会生成queryset cache,可能会造成额外的数据库查询。