ORM 相关
#sql中的表 #创建表: CREATE TABLE employee( id INT PRIMARY KEY auto_increment , name VARCHAR (20), gender BIT default 1, birthday DATA , department VARCHAR (20), salary DECIMAL (8,2) unsigned, ); #sql中的表纪录 #添加一条表纪录: INSERT employee (name,gender,birthday,salary,department) VALUES ("alex",1,"1985-12-12",8000,"保洁部"); #查询一条表纪录: SELECT * FROM employee WHERE age=24; #更新一条表纪录: UPDATE employee SET birthday="1989-10-24" WHERE id=1; #删除一条表纪录: DELETE FROM employee WHERE name="alex" #python的类 class Employee(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField(max_length=32) gender=models.BooleanField() birthday=models.DateField() department=models.CharField(max_length=32) salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) #python的类对象 #添加一条表纪录: emp=Employee(name="alex",gender=True,birthday="1985-12-12",epartment="保洁部") emp.save() #查询一条表纪录: Employee.objects.filter(age=24) #更新一条表纪录: Employee.objects.filter(id=1).update(birthday="1989-10-24") #删除一条表纪录: Employee.objects.filter(name="alex").delete()
from django.db import models #表的创建 # Create your models here. class Book(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=64) pub_data = models.DateField() price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish = models.CharField(max_length=12) def __str__(self): return self.name
更多的字段
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 自定义无符号整数字段 class UnsignedIntegerField(models.IntegerField): def db_type(self, connection): return 'integer UNSIGNED' PS: 返回值为字段在数据库中的属性，Django字段默认的值为： '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)', 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，开启刺功能，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
字段对应的相关参数
null 如果为True，Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False. 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。 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。 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。 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 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。
Sample ：
class UserInfo(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) username = models.CharField(max_length=32) class Meta: # 数据库中生成的表名称 默认 app名称 + 下划线 + 类名 db_table = "table_name" # 联合索引 index_together = [ ("pub_date", "deadline"), ] # 联合唯一索引 unique_together = (("driver", "restaurant"),) # admin中显示的表名称 verbose_name # verbose_name加s verbose_name_plural
settings.py 文件中对应的配置项
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'lqz', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123456', 'HOST': '127.0.0.1', 'PORT': 3306, 'ATOMIC_REQUEST': True, 'OPTIONS': { "init_command": "SET storage_engine=MyISAM", } } } ''' 'NAME':要连接的数据库，连接前需要创建好 'USER':连接数据库的用户名 'PASSWORD':连接数据库的密码 'HOST':连接主机，默认本机 'PORT':端口 默认3306 'ATOMIC_REQUEST': True, 设置为True统一个http请求对应的所有sql都放在一个事务中执行（要么所有都成功，要么所有都失败）。 是全局性的配置， 如果要对某个http请求放水（然后自定义事务），可以用non_atomic_requests修饰器 'OPTIONS': { "init_command": "SET storage_engine=MyISAM", } 设置创建表的存储引擎为MyISAM，INNODB
注意1：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()
最后通过两条数据库迁移命令即可在指定的数据库中创建表 ：
python manage.py makemigrations python manage.py migrate
注意2:确保配置文件中的INSTALLED_APPS中写入我们创建的app名称
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
"book"
]
注意3:如果报错如下：
django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.3.3 or newer is required; you have 0.7.11.None
MySQLclient目前只支持到python3.4，因此如果使用的更高版本的python，需要修改如下：
通过查找路径C:\Programs\Python\Python36-32\Lib\site-packages\Django-2.0-py3.6.egg\django\db\backends\mysql
这个路径里的文件把
if version < (1, 3, 3):
raise ImproperlyConfigured("mysqlclient 1.3.3 or newer is required; you have %s" % Database.__version__)
注释掉就可以了
注意4: 如果想打印orm转换过程中的sql，需要在settings中进行如下配置：
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
增删改查
增加，删除字段 删除，直接注释掉字段，执行数据库迁移命令即可 新增字段，在类里直接新增字段，直接执行数据库迁移命令会提示输入默认值，此时需要设置 publish = models.CharField(max_length=12,default='人民出版社',null=True) 注意： 1 数据库迁移记录都在 app01下的migrations里 2 使用showmigrations命令可以查看没有执行migrate的文件 3 makemigrations是生成一个文件，migrate是将更改提交到数据量
添加表记录
# create方法的返回值book_obj就是插入book表中的python葵花宝典这本书籍纪录对象
方法一： book_obj = Book.objects.create(title = "python葵花宝典" ,state = True ,price = 100 ,publish = "苹果出版社" ,pub_date = "2012-12-12"）
方法二：
book_obj = Book(title = "python葵花宝典" ,state = True ,price = 100 ,publish = "苹果出版社" ,pub_date = "2012-12-12" ) book_obj.save()
查询
all (): 查询所有结果
filter ( * * kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
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。
exclude( * * kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
order_by( * field): 对查询结果排序
reverse(): 对查询结果反向排序
count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
first(): 返回第一条记录
last(): 返回最后一条记录
exists(): 如果QuerySet包含数据，就返回 True ，否则返回 False
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
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
distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录
Sample:
def index(request): # 添加表记录++++++++++++++++++++++++++++++++++ # 方式一 # book=Book(name='红楼梦',pub_data='2015-10-12',price=88,publish='老男孩出版社') # book.save() # 方式二 # Book.objects.create(name='Python红宝书',pub_data='2010-10-12',price=100,publish='人民出版社') # 查询表记录++++++++++++++++++++++++++++++++++ # QUerySet数据类型（类似于一个列表，里面放着一些对象） # 1 方法的返回值是什么 # 2 方法的调用者 # (1) all方法 返回一个QuerySet对象 # book_list=Book.objects.all() # print(book_list[1].name) # print(book_list) # for obj in book_list: # print(obj.name) # (2)first last：调用者是queryset对象，返回值是对象 # book=Book.objects.all().first() # book2=Book.objects.all().last() # print(book) # print(book2) # (3) filter 返回值是queryset对象(相当于where语句) # 可以加多个过滤条件 # book=Book.objects.filter(name='红楼梦').first() # print(book) # (4)get方法 有且只有一个查询结果才有意义 返回值是一个对象 # book=Book.objects.get(name='红楼梦') # print(book) # 直接报错 # book = Book.objects.get(name='红楼梦eee') # --------------最常用----------------- # (5)exclude 除了查询之外的 返回值也是queryset # ret=Book.objects.exclude(name='红楼梦') # print(ret) # （6）order_by(默认升序，加个- 就是降序),可以多个过滤条件调用者是queryset返回值也是queryset # book_list=Book.objects.all().order_by('id') # book_list=Book.objects.all().order_by('-id','price') # print(book_list) # （7）count() 调用者是queryset，返回值是int # ret=Book.objects.all().count() # print(ret) # (8)exist()判断是是否有值，不能传参数， # ret=Book.objects.all().exists() # print(ret) # （9）values方法 # 查询所有书籍的名称(里面传的值，前提是表有这个字段)也是queryset但是里面放的是字典 ''' values原理 temp=[] for obj in Book.objects.all(): temp.append({'name':obj.name}) ''' # ret=Book.objects.all().values('name') # print(ret) # 不加.all()也可以,调用是queryset返回值也是queryset # ret=Book.objects.values('price') # print(ret) # （10）value_list # ret=Book.objects.all().values_list('price','name') # print(ret) # (11) distinct seletc * 的时候没有意义 # SELECT DISTINCT name from app01_book; # 没有任何意义，不要这样么用 # Book.objects.all().distinct() # ret=Book.objects.all().values('name').distinct() # print(ret) # 双下划线模糊查询----------------------- # 查询价格大于100的书 # ret=Book.objects.filter(price__gt=100) # print(ret) # 查询大于50小于100的书 # ret=Book.objects.filter(price__gt=50,price__lt=100) # print(ret) # 查询已红楼开头的书 # ret=Book.objects.filter(name__startswith='红楼') # print(ret) # 查询包含‘红’的书 # ret= Book.objects.filter(name__contains='红') # print(ret) # icontains 不区分大小写 # 价格在50，88，100 中的 # ret=Book.objects.filter(price__in=[50,88,100]) # print(ret) # 出版日期在2018年的 # ret=Book.objects.filter(pub_data__year=2015,pub_data__month=2) # print(ret) # 删除，修改------------------------ # delete：调用者可以是queryset也可以是model对象 # 删除价格为188的书有返回值 (1, {'app01.Book': 1}) 删除的个数，那张表，记录数 # ret=Book.objects.filter(price=188).delete() # print(ret) # ret=Book.objects.filter(price=100).first().delete() # print(ret) # 修改 update只能queryset来调用 返回值为int # ret=Book.objects.filter(name='红楼梦1').update(name='红楼梦') # print(ret) # 报错 # Book.objects.filter(name='红楼梦').first().update(name='红楼梦1') # ret=Book.objects.filter(name='红楼梦1').first() # print(ret.delete()) # aa=Publish.objects.filter(name='人民出版社') # print(type(aa)) # aa.delete() return HttpResponse('ok')
删除表纪录
删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。例如： model_obj.delete() 你也可以一次性删除多个对象。每个 QuerySet 都有一个 delete() 方法，它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。 例如，下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象： Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete() 在 Django 删除对象时，会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为，换句话说，删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。例如： b = Blog.objects.get(pk=1) # This will delete the Blog and all of its Entry objects. b.delete() 要注意的是： delete() 方法是 QuerySet 上的方法，但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用 Entry.objects.delete() 方法导致 所有的 记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象，那么你必须显式地调用： Entry.objects.all().delete() 如果不想级联删除，可以设置为: pubHouse = models.ForeignKey(to='Publisher', on_delete=models.SET_NULL, blank=True, null=True) 修改表纪录 Book.objects.filter(title__startswith="py").update(price=120) 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。
模糊查询
基于双下划线的模糊查询 Book.objects.filter(price__in=[100,200,300]) Book.objects.filter(price__gt=100) Book.objects.filter(price__lt=100) Book.objects.filter(price__range=[100,200]) Book.objects.filter(title__contains="python") 精确查询 like binary %python% Book.objects.filter(title__icontains="python") 忽略大小写 like %python%
Book.objects.filter(title__startswith="py") Book.objects.filter(pub_date__year=2012)
def search(request): searchtype = request.POST.get("searchtype") keyword = request.POST.get("keyword") if searchtype == "all": #多个字段模糊查询， 括号中的下划线是双下划线，双下划线前是字段名，双下划线后可以是icontains或contains,区别是是否大小写敏感，竖线是或的意思 sciencenews = models.Sciencenews.objects.filter(Q(title__icontains=keyword)\ |Q(content__icontains=keyword)|Q(author__icontains=keyword)) elif searchtype == "author": #单个字段模糊查询 sciencenews = models.Sciencenews.objects.filter(author__icontains=keyword) elif searchtype == "title": sciencenews = models.Sciencenews.objects.filter(title__icontains=keyword) elif searchtype == "content": sciencenews = models.Sciencenews.objects.filter(content__icontains=keyword) else: #使用点连接的filter链表示and sciencenews = models.Sciencenews.objects.filter(author__icontains=keyword).\ filter(title__icontains=keyword).filter(content__icontains=keyword) return render(request,"show/index.html",{"param":sciencenews,"searchtype":searchtype,"keyword":keyword})
django中多个字段的模糊查询 使用Entity.objects.filter(name_contains='kris').filter(address='beijing') 这个方法是指名字包含kris，并且地址包含beijing的记录。 如果是不区分大小写，那么使用icontains替换contains. 如果要改成或的话，可以使用如下形式: Entity.objects.filter(Q(name_icontains='kris') | Q(address_icontains='beijing'))
#搜索功能 @csrf_exempt#使用@csrf_exempt装饰器，免除csrf验证 def search_testCaseApi(request): if request.method == 'POST': name = request.POST.get('task_name') updateUser=request.POST.get('task_updateUser') if name=="" and updateUser=="": obj_all = tnw_test_case_api.objects.filter(del_flag=0) elif name!="" and updateUser=="": obj_all = tnw_test_case_api.objects.filter(del_flag=0,case_name__contains=name) elif name=="" and updateUser!="": obj_all = tnw_test_case_api.objects.filter(del_flag=0,update_user__contains=updateUser) else: obj_all = tnw_test_case_api.objects.filter(del_flag=0,case_name__contains=name,update_user__contains=updateUser) ApiCasesList = [] for li in obj_all: need_interfacename = allFunction().get_interfaceName(li.id) api_list, api_sum = allFunction().testIDConnect_needid(li.id) if li.case_module is not None: ApiCasesList.append({ "testCaseApi_id": li.id, "testCaseApi_name": li.case_name, "testCaseApi_sum": api_sum, "testCaseApi_version": li.case_version, "testCaseApi_module": li.case_module, "testCaseApi_need_interfacename": need_interfacename, "testCaseApi_createTime": str(li.create_time), "testCaseApi_updateTime": str(li.update_time), "testCaseApi_updateUser": li.update_user, }) else: ApiCasesList.append({ "testCaseApi_id": li.id, "testCaseApi_name": li.case_name, "testCaseApi_sum": 1, "testCaseApi_version": li.case_version, "testCaseApi_module": li.case_module, "testCaseApi_need_interfacename": need_interfacename, "testCaseApi_createTime": str(li.create_time), "testCaseApi_updateTime": str(li.update_time), "testCaseApi_updateUser": li.update_user, }) # 将int类型使用dumps()方法转为str类型 ApiCasesList_len = json.dumps(len(ApiCasesList)) # 构造一个字典 json_data_list = {'rows': ApiCasesList, 'total': ApiCasesList_len} # dumps()将字典转变为json形式, easyList = json.dumps(json_data_list) # 将json返回去，json的键值对中的键需要与前台的表格field=“X”中的X名称保持一致） return HttpResponse(easyList)
用django的人经常会用到filter过滤集合的功能，这里对比下contains和icontains区别 queryset.filter(name__contains="e") queryset.filter(name__icontains="e") 1 2 打印一下这两行代码对应的sql语句就会看到区别 'contains': 'LIKE BINARY %s', 'icontains': 'LIKE %s', 1 2 这其中的BINARY到底代表什么意思呢，答案是 精确大小写 而’icontains’中的’i’表示忽略大小写 举例： select * from plant where name like BINARY '%e%'; 2 eee select * from plant where name like '%e%'; 1 Ezs 2 eee
contains查询 Entry.objects.get(headline__contains='Lennon') Roughly translates to this SQL: SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon%'; icontains查询 q.exclude(body_text__icontains="food") exact 查询 Entry.objects.get(headline__exact="Man bites dog") iexact查询 Blog.objects.get(name__iexact="beatles blog")
Q查询： from django.db.models import Q Q(question__startswith='What') Q(question__startswith='Who') | Q(question__startswith='What') This is equivalent to the following SQL WHERE clause: WHERE question LIKE 'Who%' OR question LIKE 'What%' Q(question__startswith='Who') | ~Q(pub_date__year=2018) Poll.objects.get( Q(question__startswith='Who'), Q(pub_date=date(2018, 8, 8)) | Q(pub_date=date(2018, 8, 6)) ) ... roughly translates into the SQL: SELECT * from polls WHERE question LIKE 'Who%' AND (pub_date = '2017-05-02' OR pub_date = '2009-05-06')