Django的ORM进阶操作

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一、查询的一般操作

下面有13个方法，是必须掌握的，根据查询返回的结果对这些方法分类：

返回QuerySet对象
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
exclude(**kwargs)
它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
order_by()
对查询结果排序
reverse()
对查询结果反向排序，请注意reverse()通常只能在具有已定义顺序的QuerySet上调用(在model类的Meta中指定ordering或调用order_by()方法)。
distinct()
从返回结果中剔除重复纪录(如果你查询跨越多个表，可能在计算QuerySet时得到重复的结果。此时可以使用distinct()，注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重。)
返回特殊的QuerySet
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列表。
当不传入参数时，返回这个model的所有字段，如下图：

values不传参

当传入参数时，只会列出你指定的参数，如下图：

values传参

values_list(*field)
它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典列表。可以增加flat=True参数，返回某个字段的列表。例：

Case_images.objects.filter(case=case_id).order_by('-created_time').values_list('url',flat=True)

返回具体对象
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。
first()
返回第一条记录
last()
返回最后一条记录
返回布尔值
exists()
如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False
返回数字
count()
返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。

补充：单表查询的双下划线作用

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")  # 获取name字段包含"ven"的
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
 
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3])      
# id范围是1到3的，等价于SQL的bettwen and
 
#类似的还有：startswith，istartswith, endswith, iendswith　
如：name__startwith

#date字段还可以：
models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)

二、ForeignKey操作

表结构：

from django.db import models
# Create your models here.
class Publisher(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)

class Book(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey('Publisher')
    #publisher = models.ForeignKey('Publisher', related_name='person_book')

正向查找（外键所在表去查另一张表）

对象查找（跨表）
语法：对象.关联字段.字段
示例：

book_obj = models.Book.objects.first()  # 第一本书对象
print(book_obj.publisher)  # 得到这本书关联的出版社对象
print(book_obj.publisher.name)  # 得到出版社对象的名称

字段查找（跨表）
利用双下划线跨表查询
语法：关联字段__字段
示例：

# 查询id是1的书的出版社的名字，一条双下划线就是跨一张表
models.Book.objects.filter(id=1).values('publisher__name')  
models.Book.objects.filter(id=1).values_list('publisher__name')  

models.Book.objects.values_list("publisher__name")

反向查找（普通表去查外键所在的表）

对象查找
语法：obj.表名_set
示例：

publisher_obj = models.Publisher.objects.first()  # 找到第一个出版社对象
books = publisher_obj.book_set.all()  # 找到第一个出版社出版的所有书
titles = books.values_list("name")  # 找到第一个出版社出版的所有书的书名

#如果ForeignKey加上related_name参数的话，如改为这样：
publisher = models.ForeignKey('Publisher', related_name='person_book')
#那么上述代码就可以这样写，达到的效果是一样的：
books = publisher_obj.person_book.all()
titles = books.values_list('name')

字段查找
语法：表名__字段
示例：

titles = models.Publisher.objects.values_list("book__name")
titles=models.Publisher.objects.filter(id=1).values_list('book__name')

三、ManyToManyField 操作

class RelatedManager
"关联管理器"是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。
它存在于下面两种情况：

外键关系的反向查询；
多对多关联关系；

简单来说就是当点后面的对象可能存在多个的时候就可以使用以下的方法。

create()
创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中，返回新创建的对象。

import datetime
models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today())

add()
把指定的model对象添加到关联对象集中。
添加对象

author_objs = models.Author.objects.filter(id__lt=3)
models.Book.objects.first().authors.add(*author_objs)

添加id

models.Book.objects.first().authors.add(*[1, 2])

set()
更新model对象的关联对象。

book_obj = models.Book.objects.first()
book_obj.authors.set([2, 3])

remove()
从关联对象集中移除执行的model对象

book_obj = models.Book.objects.first()
book_obj.authors.remove(3)

clear()
从关联对象集中移除一切对象。

book_obj = models.Book.objects.first()
book_obj.authors.clear()

注意：
对于ForeignKey对象，clear()和remove()方法仅在null=True时存在。
举个例子：
ForeignKey字段没设置null=True时，

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey(to=Publisher)

没有clear()和remove()方法：

>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
AttributeError: 'RelatedManager' object has no attribute 'clear'

当ForeignKey字段设置null=True时，

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey(to=Class, null=True)

此时就有clear()和remove()方法：

>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()

注意：
对于所有类型的关联字段，add()、create()、remove()和clear(),set()都会马上更新数据库。换句话说，在关联的任何一端，都不需要再调用save()方法。

四、聚合查询和分组查询

1、aggregate(*args,**kwargs) 聚合函数
通过对QuerySet进行计算，返回一个聚合值的字典。aggregate()中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值，即在查询集上生成聚合。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。
示例：

from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count

求书籍的平时价格
models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
#输出结果：
{'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'))
#输出结果：
{'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"))
#输出结果：
{'price__avg': 13.233333, 'price__max': Decimal('19.90'), 'price__min': Decimal('9.90')}

2、annotate(*args,**kwargs) 分组函数
我们在这里对比SQL语句的分组和ORM分组有什么区别，
假设现在有一张公司职员表：

职员表

我们使用原生SQL语句，按照部分分组求平均工资：

select dept,AVG(salary) from employee group by dept;

ORM查询:

from django.db.models import Avg
Employee.objects.values("dept").annotate(avg=Avg("salary").values(dept, "avg")

连表查询的分组：

SQL查询：

select dept.name,AVG(salary) from employee 
inner join dept on (employee.dept_id=dept.id) 
group by dept_id;

ORM查询：

from django.db.models import Avg
models.Dept.objects.annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")

更多示例：

示例1：统计每一本书的作者个数

>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
>>> for obj in book_list:
...     print(obj.author_num)
...
2
1
1

示例2：统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

>>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))
>>> for obj in publisher_list:
...     print(obj.min_price)
...     
9.90
19.90

方法二：

>>> models.Book.objects.values("publisher__name").annotate(min_price=Min("price"))

示例3：统计不止一个作者的图书

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)

]>

示例4：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num")

, , ]>

示例5：查询各个作者出的书的总价格

>>> models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")

五、F查询和Q查询

1. F查询
在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

示例1：
查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import F
models.Book.objects.filter(commnet_num__gt=F('keep_num'))

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。

models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F('keep_num')*2)

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元

models.Book.objects.all().update(price=F("price")+30)

引申：
如果要修改char字段咋办？
如：把所有书名后面加上(第一版)

>>> from django.db.models.functions import Concat
>>> from django.db.models import Value
>>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("第一版"), Value(")")))

2. Q查询
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。如果你需要执行更复杂的查询（例如OR语句），你可以使用Q对象。

语法：
fifter（Q（查询条件1）| Q（查询条件2））
fifter（Q（查询条件2）& Q（查询条件3））
fifter（Q（查询条件4）& ~Q（查询条件5））
fifter（Q（查询条件6）| Q（Q（查询条件4）& ~ Q（Q（查询条件5）& Q（查询条件3）））

示例1：
查询作者名是小仙女或小魔女的

models.Book.objects.filter(Q(authors__name="小仙女")|Q(authors__name="小魔女"))

你可以组合& 和| 操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询。

示例：查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。

>>> models.Book.objects.filter(Q(author__name="小仙女") & ~Q(publish_date__year=2018)).values_list("title")

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。

例如：查询出版年份是2017或2018，书名中带物语的所有书。

>>> models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2018) | Q(publish_date__year=2017), title__icontains="物语")
, , ]>

注意：Q查询条件和非Q查询条件混合使用注意，不包Q（）的查询条件一点要放在Q（查询条件）后面

image.png

五、锁和事务

1. 锁
select_for_update(nowait=False, skip_locked=False)
返回一个锁住行直到事务结束的查询集，如果数据库支持，它将生成一个 SELECT ... FOR UPDATE 语句。
举个例子:
entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)
所有匹配的行将被锁定，直到事务结束。这意味着可以通过锁防止数据被其它事务修改。

一般情况下如果其他事务锁定了相关行，那么本查询将被阻塞，直到锁被释放。如果这不想要使查询阻塞的话，使用select_for_update(nowait=True)。如果其它事务持有冲突的锁, 那么查询将引发 DatabaseError 异常。你也可以使用select_for_update(skip_locked=True)忽略锁定的行。 nowait和skip_locked是互斥的，同时设置会导致ValueError。

目前，postgresql，oracle和mysql数据库后端支持select_for_update()。但是，MySQL不支持nowait和skip_locked参数。

使用不支持这些选项的数据库后端（如MySQL）将nowait=True或skip_locked=True转换为select_for_update()将导致抛出DatabaseError异常，这可以防止代码意外终止。

2. 事务

import os

if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()

    import datetime
    from app01 import models

    try:
        from django.db import transaction
        with transaction.atomic():
            new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="火星出版社")
            models.Book.objects.create(title="橘子物语", publish_date=datetime.date.today(), publisher_id=10)  
# 指定一个不存在的出版社id
    except Exception as e:
        print(str(e))

六、Django ORM的骚操作（有印象即可）

1. Django ORM执行原生SQL
在模型查询API不够用的情况下，我们还可以使用原始的SQL语句进行查询。

Django 提供两种方法使用原始SQL进行查询：一种是使用raw()方法，进行原始SQL查询并返回模型实例；另一种是完全避开模型层，直接执行自定义的SQL语句。

执行原生查询
raw()管理器方法用于原始的SQL查询，并返回模型的实例：

注意：raw()语法查询必须包含主键。

这个方法执行原始的SQL查询，并返回一个django.db.models.query.RawQuerySet 实例。这个RawQuerySet 实例可以像一般的QuerySet那样，通过迭代来提供对象实例。

举个例子：

class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(...)
    last_name = models.CharField(...)
    birth_date = models.DateField(...)

可以像下面这样执行原生SQL语句

>>> for p in Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person'):
...     print(p)

raw()查询可以查询其他表的数据。
举个例子：

ret = models.Student.objects.raw('select id, tname as hehe from app02_teacher')
    for i in ret:
        print(i.id, i.hehe)

raw()方法自动将查询字段映射到模型字段。还可以通过translations参数指定一个把查询的字段名和ORM对象实例的字段名互相对应的字典

d = {'tname': 'haha'}
    ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher', translations=d)
    for i in ret:
        print(i.id, i.sname, i.haha)

原生SQL还可以使用参数，注意不要自己使用字符串格式化拼接SQL语句，防止SQL注入！

d = {'tname': 'haha'}
    ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher where id > %s', translations=d, params=[1,])
    for i in ret:
        print(i.id, i.sname, i.haha)

直接执行自定义SQL
有时候raw()方法并不十分好用，很多情况下我们不需要将查询结果映射成模型，或者我们需要执行DELETE、 INSERT以及UPDATE操作。在这些情况下，我们可以直接访问数据库，完全避开模型层。

我们可以直接从django提供的接口中获取数据库连接，然后像使用pymysql模块一样操作数据库。

from django.db import connection, connections
cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
ret = cursor.fetchone()

2. Django终端打印SQL语句
在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码：

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}

3. 在Python脚本中调用Django环境

import os

if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()

    from app01 import models

    books = models.Book.objects.all()
    print(books)