day64 django模型层
作者：互联网
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一、单表操作（增删改）
tips：django自带的sqlite3数据库对日期格式不是很敏感，处理的时候容易出错
tips：如果想更方便的测试数据，可以不用在前端写，在应用文件下随便创一个文件输入指定代码
# 在manage.py中拷走以下代码
import os
if __name__ == "__main__":
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day64.settings")
import django
django.setup()
操作测试
# 增加数据
# 1 直接创建一个数据对象
res = models.User.objects.create(name='hz',age=18,register_time='2020-5-30')
print(res)
import datetime
ctime = datetime.datetime.now()
# 2 用用类实例化对象，并保存
user_obj = models.User(name='egon',age=84,register_time=ctime)
print(user_obj)
user_obj.save()
# 删
# 1 用filter筛选得到的结果都是queryset对象存放一个个数据对象
# pk映射主键字段
res = models.User.objects.filter(pk=2)
print(res)
res.delete()
# 2 找到具体的数据对象并删除
user_obj = models.User.objects.filter(pk=1).first().delete()
print(user_obj)
# 改
models.User.objects.filter(pk=1).update(name='lxt')
res = models.User.objects.filter(name='hz').update(age=16)
print(res)
总结：通过filter获得对象是queryset对象，可以delete，可以update，都是对这个对象内的所有元素统一进行操作
filter筛选过后用first得到的是对象中的第一个数据对象，数据对象也同样可以delete，update
如果把filter换成get会直接得到数据对象，但是这种方法如果找不到就会直接报错，不推荐使用
二、必知必会13个方法
# all(),filter(),get()不多bb
# first和last获取的都是对应的数据对象
res = models.User.objects.filter(age=16).last()
# values获得的是列表套字典
res = models.User.objects.values('name','age')
# values_list获得的是列表套元组
res = models.User.objects.values_list('name','age')
# 只有queryset对象才能.query去查看这条语句对应的sql代码
res = models.User.objects.all().query
# 去重要注意必须把主键排除在外
res = models.User.objects.values('name').distinct()
# order_by排序默认升序，字段加-号表示以该字段降序
res = models.User.objects.order_by('-age')
# reverse使用的前提必须在order_by之后
res = models.User.objects.order_by('age').reverse()
# exclude 排除某个筛选条件除外的数据对象
res = models.User.objects.exclude(age=17)
# 判断某个筛选条件的数据是否存在，不常用
res = models.User.objects.filter(pk=10).exists()
三、查看内部的sql语句的方法
方式一：在queryset对象后.query
方式二：所有sql语句都能看，就要去settings里配置，加哪无所谓
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
四、神奇的双下划线查询
# 1 年龄大于35岁的数据
res = models.User.objects.filter(age__gt=35)
# print(res)
# 2 年龄小于35岁的数据
res = models.User.objects.filter(age__lt=35)
# 3 大于等于 小于等于
res = models.User.objects.filter(age__gte=32)
res = models.User.objects.filter(age__lte=32)
# 4 年龄是18 或者 32 或者40
res = models.User.objects.filter(age__in=[18,32,40])
# 5 年龄在18到40岁之间的 首尾都要
res = models.User.objects.filter(age__range=[18,40])
# 6 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')
# 7 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')
# 8 忽略大小写
res = models.User.objects.filter(name__icontains='p')
res = models.User.objects.filter(name__startswith='j')
res1 = models.User.objects.filter(name__endswith='j')
# 9 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')
五、一对多外键的增删改查
# 增
# 1 直接写实际字段
models.Book.objects.create(title='lunyu',price=19.9,publish_id=1)
# 2 虚拟字段（对象）
publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=1).first()
models.Book.objects.create(title='liaozhai',price=18.5,publish=publish_obj)
# 删
# 1.x中删除就是常规删除，因为会级联删除所以不用考虑其他表
models.Publish.objects.filter(pk=2).delete()
# 修改
# 1 直接写实际字段
models.Book.objects.filter(pk=4).update(publish_id=2)
# 2 虚拟字段（对象）
publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=2).first()
models.Book.objects.filter(pk=5).update(publish = publish_obj)
总结：在操作多对应的表的时候，修改外键字段可以放外键id，也可以放具体的外键对象
六、多对多外键的增删改查
# 增 给lunyu添加作者hz
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=4).first()
book_obj.authors.add(1,2)
# 可以传单个也可以传多个 这里的1，2是指定添加的author的id，所以也可以添加具体的author对象
# 删 删除lunyu作者的姓名为hz的作者
book_obj = models.Book.objects.filter(title='lunyu').first()
author_obj = models.Author.objects.filter(name='hz').first()
book_obj.authors.remove(author_obj)
# 删除同样也可以传id，也可以指定多个
# 修改lunyu作者只能是id=1的作者
book_obj = models.Book.objects.filter(title='lunyu').first()
book_obj.authors.set((1,2))
# 括号内放的是可迭代对象，有的不会改，没有的就新增
# 清空lunyu的所有作者
book_obj = models.Book.objects.filter(title='lunyu').first()
book_obj.authors.clear()
总结：多对多操作先要获取一个数据对象，然后.外键字段名不需要加_id
添加时，add可以传多个值，可id，可对象
删除时，remove可以传多个值，可id，可对象
修改时，set可以传多个值，可id，可对象，已有的不会变，增加新添的
清空时，clert不需要传任何值
七、正反向查询概念
正向：外键字段在我这，我查你，就是正向
反向：外键字段在你这，我查你，就是反向
例子：book和publish，外键字段在book表中，由book查publish就是正向，反之反向
正向查询按字段，获取多个.all()
反向查询按表名，获取多个_set.all()
八、多表查询
1 三种表关系的正向查询
# 基于对象的跨表查询
# 查询书籍id=1的书的出版社
# 一对多，书查出版社，正向，按字段
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first()
res = book_obj.publish
# 拿到的是出版社对象
# 查询书籍id=4的作者
# 多对多，书查作者，正向，按字段
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=4).first()
res = book_obj.authors.all()
# res存放的是queryset对象，列表套数据对象，QuerySet [<Author: Author object>, <Author: Author object>]>
# 查询作者hz的电话
# 一对一，作者查作者详情，正向，按字段
author_obj = models.Author.objects.filter(name='hz').first()
res = author_obj.author_detail.phone
总结：正向查询，按字段，记得不能加_id这是orm给我们创建表的时候自动加的
如果语句很长要分开慢慢写，切记不能因为简写出错
要注意获得的结果可能多个还是一个
比如多对多，拿到的可能是多个，就要加.all()，获取的对象会放在一个queryset对象内
如果是，一对多，一对一，拿到的只能是一个，就会直接得到数据对象
2 三种表关系的反向查询
# 反向
# 查询出版社是east的书
# 一对多，反向，取多个表名小写下_set
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='east').first()
res = publish_obj.book_set.all()
# 查询作者是hz写过的书
# 多对多，反向，取多个表名小写_set
author_obj = models.Author.objects.filter(name='hz').first()
res = author_obj.book_set.all()
print(res)
# 查询电话号码1555555的作者
# 一对一，反向，表名小写
author_detail_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=1555555).first()
res = author_detail_obj.author
print(res.name)
总结：如果得到的值是多个，需要表名小写_set.all()，如果只有一个就表名小写即可获得对应的数据对象
3 基于双下划线跨表查询
# 1 查询姓名为id为1的作者姓名和手机
# 正向
res = models.Author.objects.filter(name='hz').values('name','author_detail__phone')
# 反向
res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='hz').values('author__name','phone')
# 2 查询书籍主键为1的出版社名称和书的名称
# 正向
res = models.Book.objects.filter(pk=1).values('title','publish__name')
# 反向
res = models.Publish.objects.filter(book__id=1).values('book__title','name')
# 3 查询书籍主键为1的作者姓名
# 正向
res = models.Book.objects.filter(pk=1).values('authors__name')
# 反向
res = models.Author.objects.filter(book__id=1).values('name')
# 4 查询书籍主键是1的作者的手机号
# 正向
res = models.Book.objects.filter(pk=1).values('authors__author_detail__phone')
# 反向
res = models.Author.objects.filter(book__id=1).values('author_detail__phone')
总结：其实掌握规律后，就可以无限制的跨表查询
标签：__,obj,models,res,模型,django,filter,objects,day64 来源： https://www.cnblogs.com/hz2lxt/p/12992250.html