int自增列,必须填入参数 primary_key=True。当model中如果没有自增列,则自动会创建一个列名为id的列。
一个整数类型,范围在 -2147483648 to 2147483647。(一般不用它来存手机号(位数也不够),直接用字符串存,)
字符类型,必须提供max_length参数, max_length表示字符长度。
这里需要知道的是Django中的CharField对应的MySQL数据库中的varchar类型,没有设置对应char类型的字段,但是Django允许我们自定义新的字段,下面我来自定义对应于数据库的char类型
自定义字段在实际项目应用中可能会经常用到,这里需要对他留个印象!
from django.db import models
# Create your models here.
#Django中没有对应的char类型字段,但是我们可以自己创建
class FixCharField(models.Field):
'''
自定义的char类型的字段类
'''
def __init__(self,max_length,*args,**kwargs):
self.max_length=max_length
super().__init__(max_length=max_length,*args,**kwargs)
def db_type(self, connection):
'''
限定生成的数据库表字段类型char,长度为max_length指定的值
:param connection:
:return:
'''
return 'char(%s)'%self.max_length
#应用上面自定义的char类型
class Class(models.Model):
id=models.AutoField(primary_key=True)
title=models.CharField(max_length=32)
class_name=FixCharField(max_length=16)
gender_choice=((1,'男'),(2,'女'),(3,'保密'))
gender=models.SmallIntegerField(choices=gender_choice,default=3)
日期字段,日期格式 YYYY-MM-DD,相当于Python中的datetime.date()实例。
日期时间字段,格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ],相当于Python中的datetime.datetime()实例。
AutoField(Field)
- int自增列,必须填入参数 primary_key=True
BigAutoField(AutoField)
- bigint自增列,必须填入参数 primary_key=True
注:当model中如果没有自增列,则自动会创建一个列名为id的列
from django.db import models
class UserInfo(models.Model):
# 自动创建一个列名为id的且为自增的整数列
username = models.CharField(max_length=32)
class Group(models.Model):
# 自定义自增列
nid = models.AutoField(primary_key=True)
name = models.CharField(max_length=32)
SmallIntegerField(IntegerField):
- 小整数 -32768 ~ 32767
PositiveSmallIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
- 正小整数 0 ~ 32767
IntegerField(Field)
- 整数列(有符号的) -2147483648 ~ 2147483647
PositiveIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
- 正整数 0 ~ 2147483647
BigIntegerField(IntegerField):
- 长整型(有符号的) -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807
BooleanField(Field)
- 布尔值类型
NullBooleanField(Field):
- 可以为空的布尔值
CharField(Field)
- 字符类型
- 必须提供max_length参数, max_length表示字符长度
TextField(Field)
- 文本类型
EmailField(CharField):
- 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证机制
IPAddressField(Field)
- 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证 IPV4 机制
GenericIPAddressField(Field)
- 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证 Ipv4和Ipv6
- 参数:
protocol,用于指定Ipv4或Ipv6, 'both',"ipv4","ipv6"
unpack_ipv4, 如果指定为True,则输入::ffff:192.0.2.1时候,可解析为192.0.2.1,开启此功能,需要protocol="both"
URLField(CharField)
- 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证 URL
SlugField(CharField)
- 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供验证支持 字母、数字、下划线、连接符(减号)
CommaSeparatedIntegerField(CharField)
- 字符串类型,格式必须为逗号分割的数字
UUIDField(Field)
- 字符串类型,Django Admin以及ModelForm中提供对UUID格式的验证
FilePathField(Field)
- 字符串,Django Admin以及ModelForm中提供读取文件夹下文件的功能
- 参数:
path, 文件夹路径
match=None, 正则匹配
recursive=False, 递归下面的文件夹
allow_files=True, 允许文件
allow_folders=False, 允许文件夹
FileField(Field)
- 字符串,路径保存在数据库,文件上传到指定目录
- 参数:
upload_to = "" 上传文件的保存路径
storage = None 存储组件,默认django.core.files.storage.FileSystemStorage
ImageField(FileField)
- 字符串,路径保存在数据库,文件上传到指定目录
- 参数:
upload_to = "" 上传文件的保存路径
storage = None 存储组件,默认django.core.files.storage.FileSystemStorage
width_field=None, 上传图片的高度保存的数据库字段名(字符串)
height_field=None 上传图片的宽度保存的数据库字段名(字符串)
DateTimeField(DateField)
- 日期+时间格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]
DateField(DateTimeCheckMixin, Field)
- 日期格式 YYYY-MM-DD
TimeField(DateTimeCheckMixin, Field)
- 时间格式 HH:MM[:ss[.uuuuuu]]
DurationField(Field)
- 长整数,时间间隔,数据库中按照bigint存储,ORM中获取的值为datetime.timedelta类型
FloatField(Field)
- 浮点型
DecimalField(Field)
- 10进制小数
- 参数:
max_digits,小数总长度
decimal_places,小数位长度
BinaryField(Field)
- 二进制类型
与数据库字段对应关系
对应关系:
'AutoField': 'integer AUTO_INCREMENT',
'BigAutoField': 'bigint AUTO_INCREMENT',
'BinaryField': 'longblob',
'BooleanField': 'bool',
'CharField': 'varchar(%(max_length)s)',
'CommaSeparatedIntegerField': 'varchar(%(max_length)s)',
'DateField': 'date',
'DateTimeField': 'datetime',
'DecimalField': 'numeric(%(max_digits)s, %(decimal_places)s)',
'DurationField': 'bigint',
'FileField': 'varchar(%(max_length)s)',
'FilePathField': 'varchar(%(max_length)s)',
'FloatField': 'double precision',
'IntegerField': 'integer',
'BigIntegerField': 'bigint',
'IPAddressField': 'char(15)',
'GenericIPAddressField': 'char(39)',
'NullBooleanField': 'bool',
'OneToOneField': 'integer',
'PositiveIntegerField': 'integer UNSIGNED',
'PositiveSmallIntegerField': 'smallint UNSIGNED',
'SlugField': 'varchar(%(max_length)s)',
'SmallIntegerField': 'smallint',
'TextField': 'longtext',
'TimeField': 'time',
'UUIDField': 'char(32)',
用于表示某个字段可以为空。
bank
用户在注册表单的时候可以不填
如果设置为unique=True 则该字段在此表中必须是唯一的 。
如果db_index=True 则代表着为此字段设置索引。
为该字段设置默认值。
配置auto_now_add=True,创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库。
配置上auto_now=True,每次更新数据记录的时候会更新该字段。
外键类型在ORM中用来表示外键关联关系,一般把ForeignKey字段设置在 '一对多'中'多'的一方。
ForeignKey可以和其他表做关联关系同时也可以和自身做关联关系。
设置要关联的表
设置要关联的表的字段,默认不写关联的就是另外一张的主键字段
当删除关联表中的数据时,当前表与其关联的行的行为。
models.CASCADE
删除关联数据,与之关联也删除 django2.X及以上版本 需要你自己指定外键字段的级联更新级联删除
是否在数据库中创建外键约束,默认为True。
models.DO_NOTHING
删除关联数据,引发错误IntegrityError
models.PROTECT
删除关联数据,引发错误ProtectedError
models.SET_NULL
删除关联数据,与之关联的值设置为null(前提FK字段需要设置为可空)
models.SET_DEFAULT
删除关联数据,与之关联的值设置为默认值(前提FK字段需要设置默认值)
models.SET
删除关联数据,
a. 与之关联的值设置为指定值,设置:models.SET(值)
b. 与之关联的值设置为可执行对象的返回值,设置:models.SET(可执行对象)
|||
举例
def func():
return 10
class MyModel(models.Model):
user = models.ForeignKey(
to="User",
to_field="id",
on_delete=models.SET(func)
)
一对一字段。
通常一对一字段用来扩展已有字段。(通俗的说就是一个人的所有信息不是放在一张表里面的,简单的信息一张表,隐私的信息另一张表,之间通过一对一外键关联)
设置要关联的表。
设置要关联的字段。
当删除关联表中的数据时,当前表与其关联的行的行为。(参考上面的例子)
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。
用到的内置函数:
from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
示例:
>>> from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
{'price__avg': 13.233333}
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。
>>> models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 13.233333}
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:
>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))
{'price__avg': 13.233333, 'price__max': Decimal('19.90'), 'price__min': Decimal('9.90')}
# 分组查询 annotate
"""
MySQL分组查询都有哪些特点
分组之后默认只能获取到分组的依据 组内其他字段都无法直接获取了
严格模式
ONLY_FULL_GROUP_BY
"""
from django.db.models import Max, Min, Sum, Count, Avg
# 1.统计每一本书的作者个数
# res = models.Book.objects.annotate() # models后面点什么 就是按什么分组
# res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors')).values('title','author_num')
# **res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors__id/pk')).values('title','author_num')
"""** #
author_num是我们自己定义的字段 用来存储统计出来的每本书对应的作者个数
"""
# res1 = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors__id')).values('title','author_num')
# print(res,res1)
# 2.统计每个出版社卖的最便宜的书的价格
# res = models.Publish.objects.annotate(min_price=Min('book__price')).values('name','min_price')
# print(res)
# 3.统计不止一个作者的图书
# 1.先按照图书分组 求每一本书对应的作者个数
# 2.过滤出不止一个作者的图书
# res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors')).filter(author_num__gt=1).values('title','author_num')
# """
# 只要你的orm语句得出的结果还是一个queryset对象
# 那么它就可以继续无限制的点queryset对象封装的方法
#
# """
# print(res)
# 4.查询每个作者出的书的总价格
# res = models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum('book__price')).values('name','sum_price')
# print(res)
"""
如果我想按照指定的字段分组该如何处理呢?
models.Book.objects.values('price').annotate().values().annotate()
机器控制台如果出现分组查询报错的情况
你需要修改数据库严格模式
"""
from django.db.models import F,Q
# F查询
# 1.查询卖出数大于库存数的书籍
# F查询
"""
能够帮助你直接获取到表中某个字段对应的数据
"""
from django.db.models import F
# res = models.Book.objects.filter(maichu__gt=F('kucun'))
# print(res)
# 2.将所有书籍的价格提升500块
# models.Book.objects.update(price=F('price') + 500)
# 3.将所有书的名称后面加上爆款两个字
"""
在操作字符类型的数据的时候 F不能够直接做到字符串的拼接
"""
from django.db.models.functions import Concat
from django.db.models import Value
models.Book.objects.update(title=Concat(F('title'), Value('爆款')))
# models.Book.objects.update(title=F('title') + '爆款') # 所有的名称会全部变成空白
# Q查询
# 1.查询卖出数大于100或者价格小于600的书籍
# res = models.Book.objects.filter(maichu__gt=100,price__lt=600)
"""filter括号内多个参数是and关系"""
from django.db.models import Q
# res = models.Book.objects.filter(Q(maichu__gt=100),Q(price__lt=600)) # Q包裹逗号分割 还是and关系
# res = models.Book.objects.filter(Q(maichu__gt=100)|Q(price__lt=600)) # | or关系
# res = models.Book.objects.filter(~Q(maichu__gt=100)|Q(price__lt=600)) # ~ not关系
# print(res) #
# Q的高阶用法 能够将查询条件的左边也变成字符串的形式
q = Q()
q.connector = 'or'
q.children.append(('maichu__gt',100))
q.children.append(('price__lt',600))
res = models.Book.objects.filter(q) # 默认还是and关系
print(res)
事务的定义:将多个sql语句操作变成原子性操作,要么同时成功,有一个失败则里面回滚到原来的状态,保证数据的完整性和一致性(NoSQL数据库对于事务则是部分支持)
# 在数据库层面要做的事儿
# 1. 创建一条订单数据
# 2. 去产品表 将卖出数+1, 库存数-1
from django.db.models import F
from django.db import transaction
# 开启事务处理
try:
with transaction.atomic():
# 创建一条订单数据
models.Order.objects.create(num="110110111", product_id=1, count=1)
# 能执行成功
models.Product.objects.filter(id=1).update(kucun=F("kucun")-1, maichu=F("maichu")+1)
except Exception as e:
print(e)
条件假设:就拿博客举例,我们写的博客并不是按照年月日来分档,而是按照年月来分的,而我们的DateField时间格式是年月日形式,也就是说我们需要对从数据库拿到的时间格式的数据再进行一次处理拿到我们想要的时间格式,这样的需求,Django是没有给我们提供方法的,需要我们自己去写处理语句了
orm执行原生sql方法
# extra
# 在QuerySet的基础上继续执行子语句
# extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
# select和select_params是一组,where和params是一组,tables用来设置from哪个表
# Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,))
# Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
# Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])
# Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid'])
举个例子:
models.UserInfo.objects.extra(
select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
select_params=[1,],
where = ['age>%s'],
params=[18,],
order_by=['-age'],
tables=['app01_usertype']
)
"""
select
app01_userinfo.id,
(select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
from app01_userinfo,app01_usertype
where
app01_userinfo.age > 18
order by
app01_userinfo.age desc
"""
# 执行原生SQL
# 更高灵活度的方式执行原生SQL语句
# from django.db import connection, connections
# cursor = connection.cursor() # cursor = connections['default'].cursor()
# cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
# row = cursor.fetchone()
几个比较重要的方法:
两者都是对数据的修改保存操作,但是save()函数是将数据列的全部数据项全部重新写一遍,而update()则是针对修改的项进行针对的更新效率高耗时少
所以以后对数据的修改保存用update()
##################################################################
# PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET #
##################################################################
def all(self)
# 获取所有的数据对象
def filter(self, *args, **kwargs)
# 条件查询
# 条件可以是:参数,字典,Q
def exclude(self, *args, **kwargs)
# 条件查询
# 条件可以是:参数,字典,Q
def select_related(self, *fields)
性能相关:表之间进行join连表操作,一次性获取关联的数据。
总结:
1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化,通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
def prefetch_related(self, *lookups)
性能相关:多表连表操作时速度会慢,使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。
总结:
1. 对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段,可以使用prefetch_related()来进行优化。
2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表,然后用Python处理他们之间的关系。
def annotate(self, *args, **kwargs)
# 用于实现聚合group by查询
from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id'))
# SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id
v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1)
# SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1
v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id',distinct=True)).filter(uid__gt=1)
# SELECT u_id, COUNT( DISTINCT ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1
def distinct(self, *field_names)
# 用于distinct去重
models.UserInfo.objects.values('nid').distinct()
# select distinct nid from userinfo
注:只有在PostgreSQL中才能使用distinct进行去重
def order_by(self, *field_names)
# 用于排序
models.UserInfo.objects.all().order_by('-id','age')
def extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
# 构造额外的查询条件或者映射,如:子查询
Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,))
Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])
Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid'])
def reverse(self):
# 倒序
models.UserInfo.objects.all().order_by('-nid').reverse()
# 注:如果存在order_by,reverse则是倒序,如果多个排序则一一倒序
def defer(self, *fields):
models.UserInfo.objects.defer('username','id')
或
models.UserInfo.objects.filter(...).defer('username','id')
#映射中排除某列数据
def only(self, *fields):
#仅取某个表中的数据
models.UserInfo.objects.only('username','id')
或
models.UserInfo.objects.filter(...).only('username','id')
def using(self, alias):
指定使用的数据库,参数为别名(setting中的设置)
##################################################
# PUBLIC METHODS THAT RETURN A QUERYSET SUBCLASS #
##################################################
def raw(self, raw_query, params=None, translations=None, using=None):
# 执行原生SQL
models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo')
# 如果SQL是其他表时,必须将名字设置为当前UserInfo对象的主键列名
models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表')
# 为原生SQL设置参数
models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,])
# 将获取的到列名转换为指定列名
name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}
Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)
# 指定数据库
models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo', using="default")
################### 原生SQL ###################
from django.db import connection, connections
cursor = connection.cursor() # cursor = connections['default'].cursor()
cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
row = cursor.fetchone() # fetchall()/fetchmany(..)
def values(self, *fields):
# 获取每行数据为字典格式
def values_list(self, *fields, **kwargs):
# 获取每行数据为元祖
def dates(self, field_name, kind, order='ASC'):
# 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容
# kind只能是:"year"(年), "month"(年-月), "day"(年-月-日)
# order只能是:"ASC" "DESC"
# 并获取转换后的时间
- year : 年-01-01
- month: 年-月-01
- day : 年-月-日
models.DatePlus.objects.dates('ctime','day','DESC')
def datetimes(self, field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None):
# 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容,将时间转换为指定时区时间
# kind只能是 "year", "month", "day", "hour", "minute", "second"
# order只能是:"ASC" "DESC"
# tzinfo时区对象
models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.UTC)
models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))
"""
pip3 install pytz
import pytz
pytz.all_timezones
pytz.timezone(‘Asia/Shanghai’)
"""
def none(self):
# 空QuerySet对象
####################################
# METHODS THAT DO DATABASE QUERIES #
####################################
def aggregate(self, *args, **kwargs):
# 聚合函数,获取字典类型聚合结果
from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
result = models.UserInfo.objects.aggregate(k=Count('u_id', distinct=True), n=Count('nid'))
===> {'k': 3, 'n': 4}
def count(self):
# 获取个数
def get(self, *args, **kwargs):
# 获取单个对象
def create(self, **kwargs):
# 创建对象
def bulk_create(self, objs, batch_size=None):
# 批量插入
# batch_size表示一次插入的个数
objs = [
models.DDD(name='r11'),
models.DDD(name='r22')
]
models.DDD.objects.bulk_create(objs, 10)
def get_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
# 如果存在,则获取,否则,创建
# defaults 指定创建时,其他字段的值
obj, created = models.UserInfo.objects.get_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 2})
def update_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
# 如果存在,则更新,否则,创建
# defaults 指定创建时或更新时的其他字段
obj, created = models.UserInfo.objects.update_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 1})
def first(self):
# 获取第一个
def last(self):
# 获取最后一个
def in_bulk(self, id_list=None):
# 根据主键ID进行查找
id_list = [11,21,31]
models.DDD.objects.in_bulk(id_list)
def delete(self):
# 删除
def update(self, **kwargs):
# 更新
def exists(self):
# 是否有结果
only与defer
select_related与prefetch_related
"""
orm语句的特点:
惰性查询
如果你仅仅只是书写了orm语句 在后面根本没有用到该语句所查询出来的参数
那么orm会自动识别 直接不执行
"""
# only与defer
# res = models.Book.objects.all()
# print(res) # 要用数据了才会走数据库
# 想要获取书籍表中所有数的名字
# res = models.Book.objects.values('title')
# for d in res:
# print(d.get('title'))
# 你给我实现获取到的是一个数据对象 然后点title就能够拿到书名 并且没有其他字段
# res = models.Book.objects.only('title') --->>>>>拿到的是一个对象,
# res = models.Book.objects.all()
# print(res) # , , , , ]>
# for i in res:
# print(i.title) # 点击only括号内的字段 不会走数据库
# print(i.price) # 点击only括号内没有的字段 会重新走数据库查询而all不需要走了
res = models.Book.objects.defer('title') # 对象除了没有title属性之外其他的都有
for i in res:
print(i.price)
"""
defer与only刚好相反
defer括号内放的字段不在查询出来的对象里面 查询该字段需要重新走数据
而如果查询的是非括号内的字段 则不需要走数据库了
"""
# select_related与prefetch_related
# select_related与prefetch_related 跟跨表操作有关
# res = models.Book.objects.all()
# for i in res:
# print(i.publish.name) # 每循环一次就要走一次数据库查询
# res = models.Book.objects.select_related('authors') # INNER JOIN
"""
select_related内部直接先将book与publish连起来 然后一次性将大表里面的所有数据
全部封装给查询出来的对象
这个时候对象无论是点击book表的数据还是publish的数据都无需再走数据库查询了
select_related括号内只能放外键字段 一对多 一对一
多对多也不行
"""
# for i in res:
# print(i.publish.name) #
res = models.Book.objects.prefetch_related('publish') # 子查询
"""
prefetch_related该方法内部其实就是子查询
将子查询查询出来的所有结果也给你封装到对象中
给你的感觉好像也是一次性搞定的
"""
for i in res:
print(i.publish.name)