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计算机基础知识54

article 2024/10/27 16:26:22

ORM的介绍

# ORM是什么？

我们在使用Django框架开发web应用的过程中，不可避免地会涉及到数据的管理操作（增、删、改、查），而一旦谈到数据的管理操作，就需要用到数据库管理软件，例如mysql、oracle、Microsoft SQL Server等。

# ORM的概念：

ORM全称Object Relational Mapping，即对象关系映射，是在pymysq之上又进行了一层封装，对于数据的操作，我们无需再去编写原生sql，取代代之的是基于面向对象的思想去编写类、对象、调用相应的方法等，ORM会将其转换/映射成原生SQL然后交给pymysql执行

ORM的使用之数据库迁移

1、创建模型：数据来源于数据库的表，而ORM的模型类对应数据库表

# 创建django项目，新建名为app01的app，在app01的models.py中创建模型
class Employee(models.Model):  # 必须是models.Model的子类
    id=models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField(max_length=16)
    gender=models.BooleanField(default=1)
    birth=models.DateField()
    department=models.CharField(max_length=30)
    salary=models.DecimalField(max_digits=10,decimal_places=1)

2、配置settings.py

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',      
    'app01.apps.App01Config',  # django2.x+版本    
    # 'app01',  # django1.x版本]

DATABASES = {         # 删除\注释掉原来的DATABASES配置项，新增下述配置
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 使用mysql数据库
        'NAME': 'db1',          # 要连接的数据库
        'USER': 'root',         # 链接数据库的用于名
        'PASSWORD': '',         # 链接数据库的用于名                  
        'HOST': '127.0.0.1',    # mysql服务监听的ip  
        'PORT': 3306,           # mysql服务监听的端口  
        'ATOMIC_REQUEST': True, #设置为True代表同一个http请求所对应的所有sql都放在一个事务中

3.配置日志:如果想打印orm转换过程中的sql，需要在settings中进行配置日志

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

4、数据库迁移命令

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

模型层models：表查询

模型层的表查询：跟数据库打交道的

1、单表查询：

insert update delete all filter

2、常见的查询方法：

单表操作：     
    1、all()      查询所有数据，索引取值    
    2、filter()   过滤条件查询     
    3、get()      查询数据，查询数据为空的情况直接报错     
    4、last()     取所有数据的最后一条     
    5、values( id,username,password )   取值，列表套字典[{'id':1,'username':...},{...}]     
    6、vallues_list()                   取值，列表套元组，都支持for循环     
    7、pring(res.quert)   查看内部的SQL语句，只有防御的结果是queryset对象的时候才能查看     
    8、distinct()         去重     
    9、order_by( 'id' )   默认情况升序排序；('-id')倒序     
    10、reverse()         翻转     
    11、count()           统计当前表中数据的个数     
    12、exclude(pk=1)     排除在外     
    13、exists()          看数据到底有没有

3、基于双下划线的查询：

res = models.UserInfo.object.filter(age_gt=38).all()
age__gt=1---大于
age__lt=1---小于
age__gte=1---大于等于
age__lte=1---小于等于
ageage__in=[18,40]  年龄在十八或40的，或
age__range=[18,40]  年龄在十八到40的，之间

# 包含s的数据，模糊查询：

包含s的数据，模糊查询：
    # select * from userinfor where name like '%s%',
    res = models.UserInfo.object.filter(username__contains='s').all()
    print(res)
    print(res.query)
username__icontains--忽略大小写
username__startswith=='o'--以o开头的
username__endswith=='o'--以o结尾的

# 日期查询：

register_time = models.DateTimeField(auto_now=True,auto_now_add=True,null=True)
auto_now: 修改的时间
auto_now_add: 刚加进去时间
查询时间：查2020年1月份的
filter(register_time__year='2020',register_time__month='01).all()

多表查询(跨表查询)

子查询：分步查询
链表查询：把多个有关系的表拼接成一个大表(虚拟表)
            inner join
          left join
          right join

基于双下划线的查询

年龄大于35岁的数据：

        res = models.User.objects.filter(age__gt=35)

年龄小于35岁的数据：

        res = models.User.objects.filter(age__lt=35)

大于等于小于等于：

        res = models.User.objects.filter(age__gte=32)

        res = models.User.objects.filter(age__lte=32)

年龄是18 或者 32 或者40：

        res = models.User.objects.filter(age__in=[18,32,40])

年龄在18到40岁之间的首尾都要：

        res = models.User.objects.filter(age__range=[18,40])

查询出名字里面含有s的数据模糊查询：

        res = models.User.objects.filter(name__contains='s')

是否区分大小写查询出名字里面含有p的数据区分大小写：

        res = models.User.objects.filter(name__contains='p')

忽略大小写：

        res = models.User.objects.filter(name__icontains='p')

以 'j' 开头或以 'j' 结尾：

res = models.User.objects.filter(name__startswith='j')
   res1 = models.User.objects.filter(name__endswith='j')

查询出注册时间是 2020 1月：

        res = models.User.objects.filter(register_time__month='1')

        res = models.User.objects.filter(register_time__year='2020')

多表查询前期表准备

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
    publish_date = models.DateField(auto_now_add=True)

    # 一对多
    publish = models.ForeignKey(to='Publish')
    # 多对多
    authors = models.ManyToManyField(to='Author')

class Publish(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    addr = models.CharField(max_length=64)
 # varchar(254)  该字段类型不是给models看的 而是给后面我们会学到的校验性组件看的
    def __str__(self):
        return self.name

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    # 一对一
    author_detail = models.OneToOneField(to='AuthorDetail')

class AuthorDetail(models.Model):
    phone = models.BigIntegerField()  # 电话号码用BigIntegerField或者直接用CharField
    addr = models.CharField(max_length=64)

一对多外键增删改查

# 增：

方式一：直接写实际字段 id
models.Book.objects.create(title='论语',price=899.23,publish_id=1)
models.Book.objects.create(title='聊斋',price=444.23,publish_id=2)
models.Book.objects.create(title='老子',price=333.66,publish_id=1)
方式二：虚拟字段 对象
publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=2).first()
models.Book.objects.create(title='红楼梦',price=666.23,publish=publish_obj)

# 删： models.Publish.objects.filter(pk=1).delete() # 级联删除

# 修改

models.Book.objects.filter(pk=1).update(publish_id=2)
publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=1).first()
models.Book.objects.filter(pk=1).update(publish=publish_obj)

多对多外键增删改查

# 增，给书籍添加作者：

book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first()
print(book_obj.authors)  # 就类似于你已经到了第三张关系表了
book_obj.authors.add(1)  # 书籍id为1的书籍绑定一个主键为1 的作者
book_obj.authors.add(2,3)

author_obj = models.Author.objects.filter(pk=1).first()
author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=2).first()
author_obj2 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
book_obj.authors.add(author_obj)
"""add给第三张关系表添加数据，括号内既可以传数字也可以传对象 并且都支持多个"""

# 删：

book_obj.authors.remove(2)
book_obj.authors.remove(1,3)

author_obj = models.Author.objects.filter(pk=2).first()
author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
book_obj.authors.remove(author_obj,author_obj1)
"""remove，括号内既可以传数字也可以传对象 并且都支持多个"""

# 修改：

book_obj.authors.set([1,2])  # 括号内必须给一个可迭代对象
book_obj.authors.set([3])  # 括号内必须给一个可迭代对象

author_obj = models.Author.objects.filter(pk=2).first()
author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
book_obj.authors.set([author_obj,author_obj1])  # 括号内必须给一个可迭代对象

# 清空，在第三张关系表中清空某个书籍与作者的绑定关系

book_obj.authors.clear()

clear括号内不要加任何参数

正反向的概念

正向：外键字段在我手上那么，我查你就是正向，按外键字段
反向：外键字段如果不在手上，我查你就是反向，按表名小写
book >>>外键字段在书那儿(正向)>>> publish
publish >>>外键字段在书那儿(反向)>>>book
_set

多表查询之子查询

子查询---基于对象的跨表查询

1.查询书籍主键为1的出版社：
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first() # 书查出版社 正向
res = book_obj.publish
print(res)
print(res.name)
print(res.addr)
2.查询书籍主键为2的作者：
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first()   # 书查作者 正向
res = book_obj.authors   # app01.Author.None
res = book_obj.authors.all()   # 查的多的话要用all()
print(res)
3.查询作者jason的电话号码:
author_obj = models.Author.objects.filter(name='jason').first()
res = author_obj.author_detail
print(res)
print(res.phone)
print(res.addr)
4.查询出版社是东方出版社出版的书:
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='东方出版社').first()  # 出版社查书  反向
res = publish_obj.book_set    # app01.Book.None
res = publish_obj.book_set.all()
print(res)
5.查询作者是jason写过的书:
author_obj = models.Author.objects.filter(name='jason').first() # 作者查书 反向
res = author_obj.book_set  # app01.Book.None
res = author_obj.book_set.all()
print(res)
6.查询手机号是110的作者姓名:
author_detail_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=110).first()
res = author_detail_obj.author
print(res.name)
# 如果是一个则直接拿到数据对象
book_obj.publish
book_obj.authors.all()
author_obj.author_detail

# 在书写orm语句的时候跟写sql语句一样的,不要企图一次性将orm语句写完如果比较复杂就写一点看一点

# 基于对象 : 反向查询的时候
当你的查询结果可以有多个的时候就必须加_set.all()
当你的结果只有一个的时候不需要加_set.all()

多表查询之联表查询

联表查询---基于双下划线的跨表查询

1.查询jason的手机号和作者姓名：
res = models.Author.objects.filter(name='jason').values('author_detail__phone','name')
print(res)
# 反向
res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='jason')  # 拿作者姓名是jason的作者详情
res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='jason').values('phone','author__name')
print(res)
2.查询书籍主键为1的出版社名称和书的名称：
res = models.Book.objects.filter(pk=1).values('title','publish__name')
print(res)
# 反向
res = models.Publish.objects.filter(book__id=1).values('name','book__title')
print(res)
3.查询书籍主键为1的作者姓名：
res = models.Book.objects.filter(pk=1).values('authors__name')
print(res)
# 反向
res = models.Author.objects.filter(book__id=1).values('name')
print(res)
4.查询书籍主键是1的作者的手机号：
book author authordetail
res = models.Book.objects.filter(pk=1).values('authors__author_detail__phone')
print(res)
# 你只要掌握了正反向的概念以及双下划线，那么你就可以无限制的跨表

多表查询之分组查询

select age from t group by age;
"""
    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
            set global sql_mode='ONLY_FULL_GROUP_BY'
"""
# 你们的机器上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

# 分组查询 annotate

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')
res1 = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors__id')).values('title','author_num')
print(res,res1)
"""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"""
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：
# 先按照图书分组求每一本书对应的作者个数
# 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')
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)
# 代码没有补全不要怕，正常写，补全给你是pycharm给你的，到后面在服务器上直接书写代码，什么补全都没有，颜色提示也没有
# 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

F查询

F查询：能够帮助你直接获取到表中某个字段对应的数据

1.查询卖出数大于库存数的书籍：
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：
from django.db.models.functions import Concat  #拼接字符串
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
"""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"""

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)  # <QuerySet []>

2、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)

查看内部sql语句的方式

方式1：queryset对象才能够点击query查看内部的sql语句

res = models.User.objects.values_list('name','age')  
# <QuerySet [('jason', 18), ('egonPPP', 84)]>
print(res.query)

方式2:所有的sql语句都能查看

# uptade等等没有queryset对象的只需设置配置文件setting

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