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Django -- 单表操作

程序员文章站 2022-10-25 22:20:31
ORM简介 1, ORM是 对象--关系--映射 的简称.实现了数据模型与数据库的解耦,即数据库的设计不需要依赖特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库 2, 类对象 --> sql --> pymysql --> mysql服务端 --> 磁盘,orm其实就是将类对象的语法翻译成sql语句 ......

orm简介

1, orm是 对象--关系--映射 的简称.实现了数据模型与数据库的解耦,即数据库的设计不需要依赖特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库

2, 类对象 --> sql --> pymysql --> mysql服务端 --> 磁盘,orm其实就是将类对象的语法翻译成sql语句的一个引擎

建表操作

1, 创建表

# app 应用下的 models.py 文件中写
from django.db import models
class userinfo(models.model):  # userinfo 为表名
    id = models.autofield(primary_key=true)
    name = models.charfield(max_length=10)
    age = models.integerfield()
    current_date = models.datefield()

 

2, 更多字段和参数

字段

<1> charfield
        字符串字段, 用于较短的字符串.
        charfield 要求必须有一个参数 max_length, 用于从数据库层和django校验层限制该字段所允许的最大字符数.
 
<2> integerfield
       用于保存一个整数.
 
<3> decimalfield
        一个浮点数. 必须 提供两个参数:
        
<4> autofield
        一个 integerfield, 添加记录时它会自动增长. 你通常不需要直接使用这个字段;
        自定义一个主键:my_id=models.autofield(primary_key=true)
        如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的 model.

 

参数

(1)null
 
如果为true,django 将用null 来在数据库中存储空值。 默认值是 false.
 
(1)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。
 
(2)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,如果你的字段没有设置可以为空,那么将来如果我们后添加一个字段,这个字段就要给一个default值
 
(3)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。
 
(4)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
 
(5)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,<br>而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。
(6)db_index
  如果db_index=true 则代表着为此字段设置数据库索引。
​
datetimefield、datefield、timefield这个三个时间字段,都可以设置如下属性。
​
(7)auto_now_add
    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。
​
(8)auto_now
    配置上auto_now=true,每次更新数据记录的时候会更新该字段,标识这条记录最后一次的修改时间
 

3, settings配置

若想将模型转为mysql数据库中的表,需要在 settings.py 中配置:

databases = {
    'default': {
        'engine': 'django.db.backends.mysql',
        'name':'库名',   
        'user':'root',   
        'password':'666',
        'host':'127.0.0.1',  
        'port':3306 
    }
}
​
# 打印sql语句
logging = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': false,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'debug',
            'class':'logging.streamhandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': true,
            'level':'debug',
        },
    }
}

 

项目文件夹下的 init.py文件中,写下面两句

import pymysql
pymysql.install_as_mysqldb()

 

执行数据库同步指令

python manage.py makemigrations  # 生成记录,每次修改了models里面的内容或者添加了新的app,新的app里面写了models里面的内容,都要执行这两条
​
python manage.py migrate     # 执行上面这个语句的记录来创建表,生成的表名字前面会自带应用的名字,例如:你的book表在mysql里面叫做app01_book表

 

增加数据

已建好的表数据(model.py) :

from django.db import models
​
class data(models.model):
    name = models.charfield(max_length=10)
    age = models.integerfield()
    current_data = models.datefield()
​
    def __str__(self):
         return self.name

 

1, 创建方式一:

from app import models
student_obj = models.data(
    name = 'alex',
    age = 73,
    current_data= '2008-08-08'
)
student_obj.save()

 

2, 创建方式二(常用此创建):

from app import models
new_obj = models.data.objects.create(
    name = 'wusir',
    age = 83,
    current_data= '2008-08-15',
)
​
print(new_obj)   # data object --> model对象
print(new_obj.name,new_obj.age)  # .属性  可以获取对应字段的数据

 

3, 创建方式三

from app import models
lis = []
for i in range(10):
    obj = models.data(
        name = 'xin',
        age = 18,
        current_data= '2010-10-10'
    )
    lis.append(obj)
    models.data.objects.bulk_create(lis)   # 批量插入,速度快

 

4, 创建方式四: update_or_create 有就更新,没有就创建

from app import models
models.data.objects.update_or_create(
    name = 'taibai',   # 有就更新
    defaults={'age':89,'current_data':'2011-11-11'}
​
    name = 'xuefei',   # 没有就创建
    defaults={'age':18,'current_data':'2000-08-08'}
) 

查询数据

1, 简单查询

# all() 查询所有的数据,返回的是queryset集合
    all_objs = models.data.objects.all()
    print(all_objs)
    for i in all_objs:
        print(i.name)   # 拿到每一个名字
​
# 条件查询: filter()方法, 返回的也是queryset集合,查询不到内容不会报错,返回一个<queryset []>空的queryset
    objs = models.data.objects.filter(id=15)
    print(objs[0].name,objs[1].age)  # 通过索引.字段取值
​
    objs = models.data.objects.filter(id=1,name='alex').update(name='eva',age=20)
    print(objs)
​
    打散的形式传参
    objs = models.data.objects.filter(**{'id':15,'name':'xuefei'})
    print(objs)
​
# 条件查询 : get()方法,返回的是model对象,而且get方法有且必须只有一个结果
    objs = models.data.objects.get(id=15)  
    print(objs)
    查询的数据不存在会报错,得到的结果有两个时会报错
​
# exclude(**kwargs):排除的意思,包含了与所给筛选条件不匹配的对象,没有不等于操作, objects控制器和queryset集合都可以调用,返回值是queryset类型.
    ex = models.data.objects.exclude(name='xin')
    ex = models.data.objects.all().exclude(name='xin')
    print(ex)
​
# order_by(): queryset类型的数据来调用,查询结果进行排序,默认是按照id的升序排序的,返回值还是queryset类型,在字段前面加个 - 号,就是降序排序
    ord = models.data.objects.order_by('-age','id') # 多条件排序,按照age进行降序,age相同的按照id升序排序
    print(ord)
​
# reverse() : queryset类型的数据来调用,对查询结果反向排序,返回值还是queryset类型
    rev = models.data.objects.order_by('id').reverse()
    print(rev)
​
# count() : queryset类型的数据来调用,返回数据库中匹配查询(queryset)的对象数量。
    con = models.data.objects.all().count()
    print(con)
​
# first() : queryset类型的数据来调用,返回第一条记录,得到的都是model对象
    obj = models.data.objects.all().first()
    print(obj)
​
# last(): queryset类型的数据来调用,返回最后一条记录,结果为model对象类型
    obj = models.data.objects.all().last()
    print(obj)
​
# exists() : queryset类型的数据来调用,如果queryset包含数据,就返回true,否则返回false,空的queryset类型数据也有布尔值true和false,但是一般不用它来判断数据库里面是不是有数据,如果有大量的数据,你用它来判断,那么就需要查询出所有的数据,效率太差了,用count或者exits
​
# values(*field) : 用的比较多,queryset类型的数据来调用,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,只要是返回的queryset类型,就可以继续链式调用queryset类型的其他的查找方法,其他方法也是一样的。
# values_list(*field):   它与values()非常相似,它返回的是一个元组序列
    obj = models.data.objects.all().filter(age=16).values('name','age')
    print(obj)
    obj = models.data.objects.all().filter(age=16).values_list('name','age')
    print(obj)
​
# distinct(): values和values_list得到的queryset类型的数据来调用,从返回结果中剔除重复纪录,结果还是queryset
    query = models.data.objects.all().values('age').distinct()
    print(query)

 

2, 基于双下划线的模糊查询 

mes = models.data.objects.filter(price__in=[100,200,300]) # price值等于这三个里面的任意一个的对象
​
mes = models.data.objects.filter(price__gt=100)  # 大于,大于等于是price__gte=100,别写price>100,这种参数不支持
​
mes = models.data.objects.filter(price__lt=100) # 小于
​
mes = models.data.objects.filter(price__range=[100,200])  # sql的between and,大于等于100,小于等于200
​
mes = models.data.objects.filter(title__contains="python")  #title值中包含python的
​
mes = models.data.objects.filter(title__icontains="python") #不区分大小写
​
mes = models.data.objects.filter(title__startswith="py") #以什么开头,istartswith  不区分大小写
​
all_books = models.book.objects.filter(pub_date__year=2012) #找2012年的所有书籍
​
all_books = models.book.objects.filter(pub_date__year__gt=2012) # 找大于2012年的所有书籍
​
all_books = models.book.objects.filter(pub_date__year=2019,pub_date__month=2) #找2019年月份的所有书籍

 

删除数据

delete  queryset 和model对象都可以调用
​
models.student.objects.get(id=3).delete()  # model对象来调用的delete方法
models.student.objects.filter(name='alex').delete()
models.student.objects.all().delete()  # 删除所有

 

更改数据

model对象不能调用更新方法 报错信息'student' object has no attribute 'update'
只能queryset调用
​
models.student.objects.get(name='alex').update(age=38)  # 报错
models.student.objects.filter(name='alex').update(age=38)