Django ORM用到三个类:Manager、QuerySet、Model。Manager定义表级方法(表级方法就是影响一条或多条记录的方法),我们可以以models.Manager为父类,定义自己的manager,增加表级方法;QuerySet:Manager类的一些方法会返回QuerySet实例,QuerySet是一个可遍历结构,包含一个或多个元素,每个元素都是一个Model 实例,它里面的方法也是表级方法,前面说了,Django给我们提供了增加表级方法的途径,那就是自定义manager类,而不是自定义QuerySet类,一般的我们没有自定义QuerySet类的必要;django.db.models模块中的Model类,我们定义表的model时,就是继承它,它的功能很强大,通过自定义model的instance可以获取外键实体等,它的方法都是记录级方法(都是实例方法,貌似无类方法),不要在里面定义类方法,比如计算记录的总数,查看所有记录,这些应该放在自定义的manager类中
每个Model都有一个默认的manager实例,名为objects,QuerySet有两种来源:通过manager的方法得到、通过QuerySet的方法得到。mananger的方法和QuerySet的方法大部分同名,同意思,如filter(),update()等,但也有些不同,如manager有create()、get_or_create(),而QuerySet有delete()等,看源码就可以很容易的清楚Manager类与Queryset类的关系,Manager类的绝大部分方法是基于Queryset的。一个QuerySet包含一个或多个model instance。QuerySet类似于Python中的list,list的一些方法QuerySet也有,比如切片,遍历。
>>> from userex.models import UserEx
>>> type(UserEx.objects)
>>> a = UserEx.objects.all()
>>> type(a)
QuerySet是延迟获取的,只有当用到这个QuerySet时,才会查询数据库求值。另外,查询到的QuerySet又是缓存的,当再次使用同一个QuerySet时,并不会再查询数据库,而是直接从缓存获取(不过,有一些特殊情况)。一般而言,当对一个没有求值的QuerySet进行运算,返回的是QuerySet、ValuesQuerySet、ValuesListQuerySet、Model实例时,一般不会立即查询数据库;反之,当返回的不是这些类型时,会查询数据库。下面介绍几种(并非全部)对QuerySet求值的场景。
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.DateField()
mod_date = models.DateField()
authors = models.ManyToManyField(Author)
n_comments = models.IntegerField()
n_pingbacks = models.IntegerField()
rating = models.IntegerField()
def __unicode__(self):
return self.headlin
我们就以上面的models为例。
a = Entry.objects.all()
for e in a:
print (e.headline)
当遍历一开始时,先从数据库执行查询select * from Entry得到a,然后再遍历a。注意:这里只是查询Entry表,返回的a的每条记录只包含Entry表的字段值,不管Entry的model中是否有onetoone、onetomany、manytomany字段,都不会关联查询。这遵循的是数据库最少读写原则。我们修改一下代码,如下,遍历一开始也是先执行查询得到a,但当执行print (e.blog.name)时,还需要再次查询数据库获取blog实体。
from django.db import connection
l = connection.queries #l是一个列表,记录SQL语句
a = Entry.objects.all()
for e in a:
print (e.blog.name)
print(len(l))
遍历时,每次都要查询数据库,l长度每次增1,Django提供了方法可以在查询时返回关联表实体,如果是onetoone或onetomany,那用select_related,不过对于onetomany,只能在主表(定义onetomany关系的那个表)的manager中使用select_related方法,即通过select_related获取的关联对象是model instance,而不能是QuerySet,如下,e.blog就是model instance。对于onetomany的反向和manytomany,要用prefetch_related,它返回的是多条关联记录,是QuerySet。
a = Entry.objects.select_related('blog')
for e in a:
print (e.blog.name)
print(len(l))
可以看到从开始到结束,l的长度只增加1。另外,通过查询connection.queries[-1]可以看到Sql语句用了join。所以使用select_related来获取查找关联对象,速度会更快。
切片不会立即执行,除非显示指定了步长,如a= Entry.objects.all()[0:10:2],步长为2。
序列化QuerySet很少用,这里不讨论,读者可以自行查找资料。
和str()功能相似,将对象转为字符串,很少用。
计算QuerySet元素的数量,并不推荐使用len(),除非QuerySet是求过值的(即evaluated),否则,用QuerySet.count()获取元素数量,这个效率要高。
将QuerySet转为list
if Entry.objects.filter(headline="Test"):
print("There is at least one Entry with the headline Test")
同样不建议这种方法判断是否为空,而应该使用QuerySet.exists(),查询效率高。
数据库的常用操作就四种:增、删、改、查,QuerySet的方法涉及删、改、查。后面还会讲model对象的方法,model方法主要是增、删、改、还有调用model实例的字段。
原型:delete()
返回:None
相当于sql语句的delete-from-where, delete-from-join-where。先filter,然后对得到的QuerySet执行delete()方法就行了,它会同时删除关联它的那些记录,比如我删除记录表1中的A记录,表2中的B记录中有A的外键,那同时也会删除B记录,那ManyToMany关系呢?对于ManyToMany,删除其中一方的记录时,会同时删除中间表的记录,即删除双方的关联关系。由于有些数据库,如Sqlite不支持delete与limit连用,所以在这些数据库对QuerySet的切片执行delete()会出错。如
>>> a = UserEx.objects.filter(is_active=False)
>>> b = a[:3]
>>> b.delete() #执行时会报错
解决:UserEx.objects.filter(pk__in=b).delete() ,in后面可以是一个QuerySet。
批量修改,返回修改的记录数。不过update()中的键值对的键只能是主表中的字段,不能是关联表字段,如下
Entry.objects.update(blog__name='foo') #错误,无法修改关联表字段,只能修改Entry表的字段
Entry.objects.filter(blog__name='foo').update(comments_on=False) #正确
最好的方法是先filter,查询出QuerySet,然后再执行QuerySet.update()。
相当于select-from-where,select-from-join-where,很多网站读数据库操作最多。可以看到,filter()的参数是变个数的键值对,而不会出现>,<,!=等符号,这些符号分别用__gt,__lt,~Q或exclude(),不过对于!=,建议使用Q查询,更不容易出错。可以使用双下划线对OneToOne、OneToMany、ManyToMany进行关联查询和反向关联查询,而且方法都是一样的,如:
>>> Entry.objects.filter(blog__name='Beatles Blog') #限定外键表的字段
下面是反向连接,不过要注意,这里不是entry_set,entry_set是Blog instance的一个属性,代表某个Blog object的关联的所有entry,而QuerySet的方法中反向连接是直接用model的小写,不要把两者搞混。
>>> Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon')
>>> Blog.objects.filter(entry__authors__name='Lennon') #ManyToMany关系,反向连接
>>> myblog = Blog.objects.get(id=1)
>>> Entry.objects.filter(blog=myblog) #正向连接。既可以用实体,也可以用实体的主键,其实即使用实体,也是只用实体的主键而已。这两种方式对OneToOne、OneToMany、ManyToMany的正向、反向连接都适用。
>>> Entry.objects.filter(blog=1) #我个人不建议这样用,对于create(),不支持这种用法
>>> myentry = Entry.objects.get(id=1)
>>> Blog.objects.filter(entry=myentry) #ManyToMany反向连接。与下面两种方法等价
>>> Blog.objects.filter(entry=1)
>>> Blog.objects.filter(entry_id=1) #适用于OneToOne和OneToMany的正向连接
OneToOne的关系也是这样关联查询,可以看到,Django对OneToOne、OneToMany、ManyToMany关联查询及其反向关联查询提供了相同的方式,真是牛逼啊。对于OneToOne、OneToMany的主表,也可以使用下面的方式:
Entry.objects.filter(blog_id=1),因为blog_id是数据库表Entry的一个字段, 这条语句与Entry.objects.filter(blog=blog1)生成的SQL是完全相同的。
与filter类似的还有exclude(**kwargs)方法,这个方法是剔除,相当于sql语句的select-from-where not。可以使用双下划线对OneToOne、OneToMany、ManyToMany进行关联查询和反向关联查询,方法与filter()中的使用方法相同。
>>> Entry.objects.exclude(pub_date__gt=datetime.date(2005, 1, 3), headline='Hello')
转为SQL为:
SELECT *
FROM Entry
WHERE NOT (pub_date > '2005-1-3' AND headline = 'Hello')
在SQL中,很多关键词在删、改、查时都是可以用的,如order by、 like、in、join、union、and、or、not等等,我们以查询为例,说一下django如何映射SQL的这些关键字的(查、删、改中这些关键字的使用方法基本相同)。
前面提到的filter/exclude中的查询参数值都是常量,如果我们想比较model的两个字段怎么办呢?Django也提供了方法,F类,F类实例化时,参数也可以用双下划线,也可以逻辑运算,如下:
>>> from django.db.models import F
>>> Entry.objects.filter(n_comments__gt=F('n_pingbacks'))
>>> from datetime import timedelta
>>> Entry.objects.filter(mod_date__gt=F('pub_date') + timedelta(days=3))
>>> Entry.objects.filter(authors__name=F('blog__name'))
如果有or等逻辑关系呢,那就用Q类,filter中的条件可以是Q对象与非Q查询混和使用,但不建议这样做,因为混和查询时Q对象要放前面,这样就有难免忘记顺序而出错,所以如果使用Q对象,那就全部用Q对象。Q对象也很简单,就是把原来filter中的各个条件分别放在一个Q()即可,不过我们还可以使用或与非,分别对应符号为”|”和”&”和”~”,而且这些逻辑操作返回的还是一个Q对象,另外,逗号是各组条件的基本连接符,也是与的关系,其实可以用&代替(在python manage.py shell测试过,&代替逗号,执行的SQL是一样的),不过那样的话可读性会很差,这与我们直接写SQL时,各组条件and时用换行一样,逻辑清晰。
from django.db.models import Q
>>> Poll.objects.get( Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),question__startswith='Who') #正确,但不要这样混用
>>> Poll.objects.get( Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),Q(question__startswith='Who')) #推荐,全部是Q对象
>>> Poll.objects.get( (Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))&Q(question__startswith='Who')) #与上面语句同意,&代替”,”,可读性差
Q类中时应该可以用F类,待测试。
函数原型annotate(*args, **kwargs)、
返回QuerySet
往每个QuerySet的model instance中加入一个或多个字段,字段值只能是聚合函数,因为使用annotate时,会用group by,所以只能用聚合函数。聚合函数可以像filter那样关联表,即在聚合函数中,Django对OneToOne、OneToMany、ManyToMany关联查询及其反向关联提供了相同的方式,见下面例子。
#计算每个用户的userjob数量,字段命名为ut_num,返回的QuerySet中的每个object都有
#这个字段。在UserJob中定义User为外键,在Job中定义与User是ManyToMany
>>> from django.contrib.auth.models import User
>>> from django.db.models import Count
>>>> a = User.objects.filter(is_active=True, userjob__is_active=True). annotate(n=Count(‘userjob’)) #一对多反向连接
>>> b = User.objects.filter(is_active=True, job__is_active=True).annotate(n=Count(‘job__name’)) #多对多反向连接,User与Job是多对多
>>> len(a) #这里才会对a求值
>>> len(b) #这里才会对b求值
a对应的SQL语句为(SQL中没有为表起别名,u、ut是我加的):
select auth.user.*,Count(ut.id) as ut_num
from auth_user as u
left outer join job_userjob as ut on u.id = ut.user_id
where u.is_active=True and ut.is_active=True
group by u.*
函数原型 order_by(*fields)
返回QuerySet
正向的反向关联表跟filter的方式一样。如果直接用字段名,那就是升序asc排列;如果字段名前加-,就是降序desc。
Entry.objects.all().order_by("pub_date ")
原型 distinct()
一般与values()、values_list()连用,这时它返回ValuesQuerySet、ValuesListQuerySet
这个类跟列表很相似,它的每个元素是一个字典。它没有参数(其实是有参数的,不过,参数只在PostgreSQL上起作用)。使用方法为:
>>> a=Author.objects.values_list(name).distinct()
>>> b=Author.objects.values_list(name,email).distinct()
对应的SQL分别为
select distinct name
from Author
和
seect distinct name,email
from Author
函数原型values(*field), values_list(*field)
返回ValuesQuerySet, ValuesListQuerySet
Author.objects.filter(**kwargs)对应的SQL只返回主表(即Author表)的所有字段值,即使在查询时关联了其它表,关联表的字段也不会返回,只有当我们通过Author instance用关联表时,Django才会再次查询数据库获取值。当我们不用Author instance的方法,且只想返回几个字段时,就要用values(),它返回的是一个ValuesQuerySet对象,它类似于一个列表,不过,它的每个元素是字典。而values_list()跟values()相似,它返回的是一个ValuesListQuerySet,也类型于一个列表,不过它的元素不是字典,而是元组。一般的,当我们不需要model instance的方法且返回多个字段时,用values(*field),而返回单个字段时用values_list(‘field’,flat=True),这里flat=True是要求每个元素不是元组,而是单个值,见下面例子。而且我们可以返回关联表的字段,用法跟filter中关联表的方式完全相同。
>>> a = User.objects.values(‘id’,’username’,’userex__age’)
>>> type(a)
>>> a
[{‘id’:0,’username’:u’test0’,’ userex__age’: 20},{‘id’:1,’username’:u’test1’,’userex__age’: 25},{‘id’:2,’username’:u’test2’, ’ userex__age’: 28}]
>>> b= User.objects.values_list(’username’,flat=True)
>>> b
[u’test0’, u’test1’ ,u’test2’]
原型select_related(*filed)
返回QuerySet
它可以指定返回哪些关联表model instance,这里的field跟filter()中的键一样,可以用双下划线,但也有不同,QuerySet中的元素中的OneToOne关联及外键对应的是都是关联表的一条记录,如my_entry=Entry.objects.get(id=1),my_entry.blog就是关联表的一条记录的对象。select_related()不能用于OneToMany的反向连接,和ManyToMany,这些都是model的一条记录对应关联表中的多条记录。前面提到了对于a = Author.objects.filter(**kwargs)这类语句,对应的SQL只返回主表,即Author的所有字段,并不会返回关联表字段值,只有当我们使用关联表时才会再查数据库返回,但有些时候这样做并不好。看下面两段代码,这两段代码在1.1中提到过。在代码1中,在遍历a前,先执行a对应的SQL,拿到数据后,然后再遍历a,而遍历过程中,每次都还要查询数据库获取关联表。代码2中,当遍历开始前,先拿到Entry的QuerySet,并且也拿到这个QuerySet的每个object中的blog对象,这样遍历过程中,就不用再查询数据库了,这样就减少了数据库读次数。
a = Entry.objects.all()
for e in a:
print (e.blog.name)
################
a = Entry.objects.select_related('blog')
for e in a:
print (e.blog.name)
函数原型prefetch_related(*field)
返回的是QuerySet
这里的field跟filter()中的键一样,可以用双下划线。用于OneToMany的反向连接,及ManyToMany。其实,prefetch_related()也能做select_related()的事情,但由于策略不同,可能相比select_related()要低效一些,所以建议还是各管各擅长的。select_related是用select ……join来返回关联的表字段,而prefetch_related是用多条SQL语句的形式查询,一般,后一条语句用IN来调用上一句话返回的结果。
class Restaurant(models.Model):
pizzas = models.ManyToMany(Pizza, related_name='restaurants')
best_pizza = models.ForeignKey(Pizza, related_name='championed_by')
>>> Restaurant.objects.prefetch_related('pizzas__toppings')
>>> Restaurant.objects.select_related('best_pizza').prefetch_related('best_pizza__toppings')
先用select_related查到best_pizza对象,再用prefetch_related 从best_pizza查出toppings
具体可以看这篇文章:https://www.cnblogs.com/gaoya666/p/8877116.html
参数为聚合函数,最好用**kwargs的形式,每个参数起一个名字。
该函数与annotate()有何区别呢?annotate相当于aggregate()和group by的结合,对每个group执行aggregate()函数。而单独的aggregate()并没有group by。
>>> from django.db.models import Count
>>> q = Blog.objects.aggregate(Count('entry')) #这是用*args的形式,最好不要这样用
>>> q = Blog.objects.aggregate(number_of_entries=Count('entry')) #这是用**kwargs的形式
{'number_of_entries': 16}
至此,我们总结了QuerySet方法返回的数据形式,主要有五种。第一种:返回QuerySet,每个object只包含主表字段;第二种:返回QuerySet,每个object除了包含主表所有字段,还包含某些关联表的object,这种情况要用select_related()和prefetch_related(),可以是任意深度(即任意多个双下划线)的关联,通常一层关联和二层关联用的比较多;第三种:返回ValuesQuerySet, ValuesListQuerySet,它们的每个元素包含若干主表和关联表的字段,不包含任何实体和关联实例,这种情况要用values()和values_list();第四种:返回model instance;第五种:单个值,如aggregate()方法。
如果只是想知道一个QuerySet是否为空,而不想获取QuerySet中的每个元素,那就用exists(),它要比len()、count()、和直接进行if判断效率高。如果只想知道一个QuerySet有多大,而不想获取QuerySet中的每个元素,那就用count();如果已经从数据库获取到了QuerySet,那就用len()。
字段名加双下划线,除了它,还有icontains,即Case-insensitive contains,这个是大小写不敏感的,这需要相应数据库的支持。有些数据库需要设置才能支持大小写敏感。
使用:字段名加双下划线
iterable是可迭代对象
字段名加双下划线
字段名加双下划线,range后面值是列表
Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True)对应的SQL为SELECT … WHERE pub_date IS NULL;
QuerySet的索引只能是非负整数,不支持负整数,所以QuerySet[-1]错误
a=Entry.objects.all()[5:10]
b=len(a)
执行Entry.objects.all()[5:8],对于不同的数据库,SQL语句不同,Sqlite 的SQL语句为select * from tablename limit 3 offset 5; MySQL的SQL语句为select * from tablename limit 5,3
原文链接:https://www.cnblogs.com/ajianbeyourself/p/3604332.html#_label1