42

mysql的安装
navicat安装
mysql驱动程序安装 mysqlclient 、pymysql

43

44

45

46 ORM模型

ORM模型介绍：

随着项目越来越大，采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句，那么问题就出现了：

1、SQL语句重复利用率不高，越复杂的SQL语句条件越多，代码越长。会出现很多相近的SQL语句；
2、很多SQL语句是在业务逻辑中拼出来的，如果有数据库需要更改，就要去修改这些逻辑，这会很容易漏掉对某些SQL语句的修改；
3、写SQL时容易忽略web安全问题，给给未来造成隐患。SQL注入；

如何解决上面的问题：

ORM ，全称 Object Relational Mapping ，中文叫做对象关系映射，通过 ORM 我们可以通过类的方式去操作数据库，而不用再写原生的SQL语句。通过把表映射成类，把行作实例，把字段作为属性， ORM 在执行对象操作的时候最终还是会把对应的操作转换为数据库原生语句。使用 ORM 有许多优点：
1、易用性：使用 ORM 做数据库的开发可以有效的减少重复SQL语句的概率，写出来的模型也更加直观、清晰；
2、性能损耗小： ORM 转换成底层数据库操作指令确实会有一些开销。但从实际的情况来看，这种性能损耗很少（不足5%），只要不是对性能有严苛的要求，综合考虑开发效率、代码的阅读性，带来的好处要远远大于性能损耗，而且项目越大作用越明显；
3、设计灵活：可以轻松的写出复杂的查询；
4、可移植性： Django 封装了底层的数据库实现，支持多个关系数据库引擎，包括流行的 MySQL 、 PostgreSQL 和 SQLite 。可以非常轻松的切换数据库；

47创建和映射ORM模型

ORM 模型一般都是放在app的models.py文件中。每个app都可以拥有自己的模型，并且如果这个模型想要映射到数据库中，那么这个 app 必须要放在项目的settings.py文件的INSTALLED_APP 中进行安装。
示例代码如下：

from django.db import models

如果要将一个普通的类变成一个可以映射到数据库中的ORM模型
那么必须要将父类设置为models.Model或者他的子类
class Book(models.Model):
    # 1. id：int类型，是自增长的。
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    # 2. name：varchar(100)，图书的名字
    name = models.CharField(max_length=100,null=False)
    # 3. author：varchar(100)，图书的作者
    author = models.CharField(max_length=100,null=False)
    # 4. price：float，图书的价格
    price = models.FloatField(null=False,default=0)

class Publisher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100,null=False)
    address = models.CharField(max_length=100,null=False)

1. 使用makemigrations生成迁移脚本文件
   python manage.py makemigrations

2. 使用migrate将新生成的迁移脚本文件映射到数据库中
   python manage.py migrate

将 ORM 模型映射到数据库中，总结起来就是以下几步：

总结
1、在 settings.py 中，配置好 DATABASES ，做好数据库相关的配置；
2、在 app 中的 models.py 中定义好模型，这个模型必须继承自 django.db.models ；
3、将这个 app 添加到 settings.py 的 INSTALLED_APP 中；
4、在命令行终端，进入到项目所在的路径，然后执行命令：python manage.py makemigrations 来生成迁移脚本文件。
5、同样在命令行中，执行命令 python manage.py migrate 来将迁移脚本文件映射到数据库中；

48 ORM对数据库的基本操作：

添加数据：

只要使用ORM模型创建一个对象。然后再调用这个ORM模型的save方法就可以保存了。
示例代码如下：

book = Book(name='西游记',author='吴承恩',price=100)
book.save()

查找数据：

所有的查找工作都是使用模型上的objects属性来完成的。当然也可以自定义查询对象。这部分功能会在后面讲到。

1. 根据主键进行查找：使用主键进行查找。可以使用objects.get方法。然后传递pk=xx的方式进行查找。示例代码如下：

   book = Book.objects.get(pk=2)
   

2. 根据其他字段进行查找：可以使用objects.filter方法进行查找。示例代码如下：

   books = Book.objects.filter(name='三国演义')
   

   使用filter方法返回来的是一个QuerySet对象。这个对象类似于列表。我们可以使用这个对象的first方法来获取第一个值。

删除数据：

首先查找到对应的数据模型。然后再执行这个模型的delete方法即可删除。示例代码如下：

book = Book.objects.get(pk=1)
book.delete()

修改数据：

首先查找到对应的数据模型。然后修改这个模型上的属性的值。再执行save方法即可修改完成。示例代码如下：

    book = Book.objects.get(pk=2)
    book.price = 200
    book.save()

49 常用Field

AutoField 自增长
BigAutoField 范围更大的
BooleanField true/false
CharField 小于254的字符使用这个

50 关于时间的我Field

navie时间和aware时间：

什么是navie时间？什么是aware时间？

1. navie时间：不知道自己的时间表示的是哪个时区的。也就是不知道自己几斤几两。比较幼稚。
2. aware时间：知道自己的时间表示的是哪个时区的。也就是比较清醒。

pytz库：

专门用来处理时区的库。这个库会经常更新一些时区的数据，不需要我们担心。并且这个库在安装Django的时候会默认的安装。如果没有安装，那么可以通过pip install pytz的方式进行安装。

astimezone方法：

将一个时区的时间转换为另外一个时区的时间。这个方法只能被aware类型的时间调用。不能被navie类型的时间调用。
示例代码如下：

import pytz
from datetime import datetime
now = datetime.now() # 这是一个navie类型的时间
utc_timezone = pytz.timezone("UTC") # 定义UTC的时区对象
utc_now = now.astimezone(utc_timezone) # 将当前的时间转换为UTC时区的时间
>> ValueError: astimezone() cannot be applied to a naive datetime # 会抛出一个异常，原因就是因为navie类型的时间不能调用astimezone方法


now = now.replace(tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))
utc_now = now.astimezone(utc_timezone)
# 这时候就可以正确的转换。

replace方法：

可以将一个时间的某些属性进行更改。

51#

django.utils.timezone.now方法：

会根据settings.py中是否设置了USE_TZ=True获取当前的时间。如果设置了，那么就获取一个aware类型的UTC时间。如果没有设置，那么就会获取一个navie类型的时间。

django.utils.timezone.localtime方法：

会根据setting.py中的TIME_ZONE来将一个aware类型的时间转换为TIME_ZONE指定时区的时间。

DateField：

日期类型。在Python中是datetime.date类型，可以记录年月日。在映射到数据库中也是date类型。使用这个Field可以传递以下几个参数：

1. auto_now：在每次这个数据保存的时候，都使用当前的时间。比如作为一个记录修改日期的字段，可以将这个属性设置为True。
2. auto_now_add：在每次数据第一次被添加进去的时候，都使用当前的时间。比如作为一个记录第一次入库的字段，可以将这个属性设置为True。

DateTimeField：

日期时间类型，类似于DateField。不仅仅可以存储日期，还可以存储时间。映射到数据库中是datetime类型。这个Field也可以使用auto_now和auto_now_add两个属性。

TimeField：

时间类型。在数据库中是time类型。在Python中是datetime.time类型。

navie和aware介绍以及在django中的用法：

https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/i18n/timezones/

52

EmailField：

类似于CharField。在数据库底层也是一个varchar类型。最大长度是254个字符。

FileField：

用来存储文件的。这个请参考后面的文件上传章节部分。

ImageField：

用来存储图片文件的。这个请参考后面的图片上传章节部分。

FloatField：

浮点类型。映射到数据库中是float类型。

IntegerField：

整形。值的区间是-2147483648——2147483647。

BigIntegerField：

大整形。值的区间是-9223372036854775808——9223372036854775807。

PositiveIntegerField：

正整形。值的区间是0——2147483647。

SmallIntegerField：

小整形。值的区间是-32768——32767。

PositiveSmallIntegerField：

正小整形。值的区间是0——32767。

TextField：

大量的文本类型。映射到数据库中是longtext类型。

UUIDField：

只能存储uuid格式的字符串。uuid是一个32位的全球唯一的字符串，一般用来作为主键。

URLField：

类似于CharField，只不过只能用来存储url格式的字符串。并且默认的max_length是200。

53

Field常用的参数

null：

如果设置为True，Django将会在映射表的时候指定是否为空。默认是为False。在使用字符串相关的Field（CharField/TextField）的时候，官方推荐尽量不要使用这个参数，也就是保持默认值False。因为Django在处理字符串相关的Field的时候，即使这个Field的null=False，如果你没有给这个Field传递任何值，那么Django也会使用一个空的字符串""来作为默认值存储进去。因此如果再使用null=True，Django会产生两种空值的情形（NULL或者空字符串）。如果想要在表单验证的时候允许这个字符串为空，那么建议使用blank=True。如果你的Field是BooleanField，那么对应的可空的字段则为NullBooleanField。

blank：

标识这个字段在表单验证的时候是否可以为空。默认是False。
这个和null是有区别的，null是一个纯数据库级别的。而blank是表单验证级别的。

db_column：

这个字段在数据库中的名字。如果没有设置这个参数，那么将会使用模型中属性的名字。

default：

默认值。可以为一个值，或者是一个函数，但是不支持lambda表达式。并且不支持列表/字典/集合等可变的数据结构。

primary_key：

是否为主键。默认是False。

unique：

在表中这个字段的值是否唯一。一般是设置手机号码/邮箱等。

更多Field参数请参考官方文档：https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.0/ref/models/fields/

54

模型中Meta配置：

对于一些模型级别的配置。我们可以在模型中定义一个类，叫做Meta。然后在这个类中添加一些类属性来控制模型的作用。比如我们想要在数据库映射的时候使用自己指定的表名，而不是使用模型的名称。那么我们可以在Meta类中添加一个db_table的属性。示例代码如下：

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20,null=False)
    desc = models.CharField(max_length=100,name='description',db_column="description1")

class Meta:
    db_table = 'book_model'

以下将对Meta类中的一些常用配置进行解释。

db_table：

这个模型映射到数据库中的表名。如果没有指定这个参数，那么在映射的时候将会使用模型名来作为默认的表名。

ordering：

设置在提取数据的排序方式。后面章节会讲到如何查找数据。比如我想在查找数据的时候根据添加的时间排序，那么示例代码如下：

class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=20,null=False)
desc = models.CharField(max_length=100,name='description',db_column="description1")
pub_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

class Meta:
db_table = 'book_model'
ordering = ['pub_date']

更多的配置后面会慢慢介绍到。
官方文档：https://docs.djangoproject.com/en/2.0/ref/models/options/

55 #56 ORM外键

了解外键
在MySQL中，表有两种引擎，一种是InnoDB，另外一种是myisam。如果使用的是InnoDB引擎，是支持外键约束的。外键的存在使得ORM框架在处理表关系的时候异常的强大。MySQL数据库默认使用的也是InnoDB引擎。

使用外键
新建一个项目，创建一个article的app，添加至settings中，并且在settings中设置数据库的连接，调至整个项目能运行为止。

类定义为class ForeignKey(to,on_delete,**options)。第一个参数是引用的是哪个模型，第二个参数是在使用外键引用的模型数据被删除了，这个字段该如何处理，比如有CASCADE、SET_NULL等（外键删除各个参数的意思）。这里以一个实际案例来说明。比如有一个Category和一个Article两个模型。一个种类下可以包含多篇文章，一个Article只能有一个种类，并且通过外键进行引用。那么相关的示例代码如下：

1. 在同一个app中使用外键
   在article中的models中写入代码：

from django.db import models

# Create your models here.
class Category(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()
    # 是由Category影响Article
    category = models.ForeignKey('Category',on_delete=models.CASCADE)

这里我们就在Article中设置了一个外键category。

以上使用ForeignKey来定义模型之间的关系。即在article的实例中可以通过category属性来操作对应的Category模型。这样使用起来非常的方便。示例代码如下：views中写入

from django.shortcuts import render
from . import models
from django.http import HttpResponse

# Create your views here.
def index(request):
    
    # 插入数据
    # article = models.Article(title='abc',content='111')
    # category = models.Category(name='最新文章')
    # category.save()
    # article.category = category
    # article.save()

    #读取数据
    article = models.Article.objects.first()
    print(article.category.name)
    return HttpResponse('successful')

在上面代码中把相应的注释去了，就能够进行测试了。

为什么使用了ForeignKey后，就能通过category访问到对应的Catrgory对象呢。因此在底层，Django为Article表添加了一个属性名_id的字段（比如category的字段名称是category_id），这个字段是一个外键，记录着对应的种类的主键。以后通过article.category访问的时候，实际上是先通过category_id找到对应的数据，然后再提取Category表中的这条数据，形成一个模型。

如果想要引用另外一个app的模型，那么应该在传递to参数的时候，使用app.model_name进行指定。例如，如果User和Article不是在同一个app中，那么在引用的时候的示例代码如下：
首先新建一个user的app，并且添加至settings中，在user中的models中写入代码，创建一个User模型

from django.db import models

# Create your models here.
class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=100)

再在article中的models中添加这个外键，即在Article这个模型中新添加一个属性

# 将user中的User这个模型作为外键
author = models.ForeignKey('user.User',on_delete=models.CASCADE,null=True)

如果模型的外键引用的是本身自己这个模型，那么to参数可以为self，或者是这个模型的名字。在论坛开发中，一般评论都可以进行二级评论，即可以针对另外一个评论进行评论，那么在定义模型的时候就需要使用外键来引用自身。示例代码如下：

class Comment(models.Model):
    content = models.TextField()
    orihin_comment = models.ForeignKey('self',on_delete=models.CASCADE)

这样我们就实现了添加了一个外键引用自身。

外间删除操作的参数意思：
如果一个模型使用了外键。那么在对方那个模型被删掉后，该进行什么样的操作。可以通过on_delete来指定。可以指定的类型如下：

CASCADE：级联操作。如果外键对应的那条数据被删除了，那么这条数据也会被删除。
PROTECT：受保护。即只要这条数据引用了外键的那条数据，那么就不能删除外键的那条数据。如果我们强行删除，Django就会报错。
SET_NULL：设置为空。如果外键的那条数据被删除了，那么在本条数据上就将这个字段设置为空。如果设置这个选项，前提是要指定这个字段可以为空。
SET_DEFAULT：设置默认值。如果外键的那条数据被删除了，那么本条数据上就将这个字段设置为默认值。如果设置这个选项，== 前提是要指定这个字段一个默认值 ==。
SET()：如果外键的那条数据被删除了。那么将会获取SET函数中的值来作为这个外键的值。SET函数可以接收一个可以调用的对象（比如函数或者方法），如果是可以调用的对象，那么会将这个对象调用后的结果作为值返回回去。== 可以不用指定默认值 ==
DO_NOTHING：不采取任何行为。一切全看数据库级别的约束。
以上这些选项只是Django级别的，数据级别依旧是RESTRICT！

数据库层面的约束有四种：

RESTRICT：默认的选项，如果想要删除父表的记录时，而在子表中有关联该父表的记录，则不允许删除父表中的记录；
NOACTION：同 RESTRICT效果一样，也是首先先检查外键;
CASCADE：父表delete、update的时候，子表会delete、update掉关联记录；
SET NULL:父表delete、update的时候，子表会将关联记录的外键字段所在列设为null，所以注意在设计子表时外键不能设为not null；
参考链接：https://blog.csdn.net/yajing8/article/details/73014004

为什么ORM能越过数据库的约束呢？
是因为ORM操作是反过来的，比如我们在ORM模型中设置了on_delete=models.CASCADE，那么在进行删除的时候，如果发现在数据库层面有父表约束着它，使他不能被删除，那么ORM就会先去删除父表，再来删除指定的表，从而达到越过了数据库层面的约束。

57 表关系

一对多

1. 应用场景：比如文章和作者之间的关系。一个文章只能由一个作者编写，但是一个作者可以写多篇文章。文章和作者之间的关系就是典型的多对一的关系。
2. 实现方式：一对多或者多对一，都是通过ForeignKey来实现的。还是以文章和作者的案例进行讲解。

class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=20)
    password = models.CharField(max_length=100)

class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()
    author = models.ForeignKey("User",on_delete=models.CASCADE)

那么以后在给Article对象指定author，就可以使用以下代码来完成：

article = Article(title='abc',content='123')
author = User(username='zhiliao',password='111111')
# 要先保存到数据库中
author.save()
article.author = author
article.save()

并且以后如果想要获取某个用户下所有的文章，可以通过article_set来实现。示例代码如下：

user = User.objects.first()
# 获取第一个用户写的所有文章
articles = user.article_set.all()
for article in articles:
    print(article)

并且如果想要将文章添加到某个分类中。可以使用一下的方式：

category = Category.objects.first()

article = Article(title='bbb',content='vvv')
article.author = FrontUser.objects.first()

category.article_set.add(article,bulk=False)

• 使用bulk=False，那么Django会自动的保存article，而不需要在添加到category之前先保存article。
• 或者是另外一种解决方式是，在添加到category.article_set中之前，先将article保存到数据库中。但是如果article.category不能为空，那么就产生一种死循环了，article没有category不能保存，而将article添加到cateogry.artile_set中，又需要article之前是已经存储到数据库中的。
• 如果是上面的那种需求，建议使用bulk=False的解决方案。

58

一对一：

1. 在Django中一对一是通过models.OnetToOneField来实现的。这个OneToOneField其实本质上就是一个外键，只不过这个外键有一个唯一约束（unique key），来实现一对一。
2. 以后如果想要反向引用，那么是通过引用的模型的名字转换为小写的形式进行访问。比如以下模型：

   class FrontUser(models.Model):
       username = models.CharField(max_length=200)
   
   class UserExtension(models.Model):
       school = models.CharField(max_length=100)
       user = models.OneToOneField("FrontUser",on_delete=models.CASCADE)
   
   # 通过userextension来访问UserExtension对象
   user = FrontUser.objects.first()
   print(user.userextension)
   

   UserExtension的对象，可以通过user来访问到对应的user对象。并且FrontUser对象可以使用userextension来访问对应的UserExtension对象。
   如果不想使用Django默认的引用属性名字。那么可以在OneToOneField中添加一个related_name参数。示例代码如下：

   class FrontUser(models.Model):
       username = models.CharField(max_length=200)
   
   class UserExtension(models.Model):
       school = models.CharField(max_length=100)
       user = models.OneToOneField("FrontUser",on_delete=models.CASCADE,related_name='extension')
   
   # 通过extension来访问到UserExtension对象
   user = FrontUser.objects.first()
   print(user.extension)
   

   那么以后就FrontUser的对象就可以通过extension属性来访问到对应的UserExtension对象。

59

多对多：

1. 应用场景：比如文章和标签的关系。一篇文章可以有多个标签，一个标签可以被多个文章所引用。因此标签和文章的关系是典型的多对多的关系。

2. 实现方式：Django为这种多对多的实现提供了专门的Field。叫做ManyToManyField。还是拿文章和标签为例进行讲解。示例代码如下：

class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()
    tags = models.ManyToManyField("Tag",related_name="articles")

class Tag(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)

在数据库层面，实际上Django是为这种多对多的关系建立了一个中间表。这个中间表分别定义了两个外键，引用到article和tag两张表的主键。

60ORM查询条件详解-准备工作

61 pycharm连接数据库

62 查询操作

查找是数据库操作中一个非常重要的技术。查询一般就是使用filter、exclude以及get三个方法来实现。我们可以在调用这些方法的时候传递不同的参数来实现查询需求。在ORM层面，这些查询条件都是使用field+__+condition的方式来使用的。以下将那些常用的查询条件来一一解释。

1. exact：在底层会被翻译成=。

2. iexact：在底层会被翻译成LIKE。

   • LIKE和=：大部分情况下都是等价的，只有少数情况下是不等价的。
   • exict和iexact：他们的区别其实就是LIKE和=的区别，因为exact会被翻译成=，而iexact会被翻译成LIKE。
   • 因为field__exact=xxx其实等价于filed=xxx，因此我们直接使用filed=xxx就可以了，并且因为大部分情况exact和iexact又是等价的，因此我们以后直接使用field=xxx就可以了。

63

3. QuerySet.query：query可以用来查看这个ORM查询语句最终被翻译成的SQL语句。但是query只能被用在QuerySet对象上，不能用在普通的ORM模型上。因此如果你的查询语句是通过get来获取数据的，那么就不能使用query，因为get返回的是满足条件的ORM模型，而不是QuerySet。如果你是通过filter等其他返回QuerySet的方法查询的，那么就可以使用query。

4. contains：使用大小写敏感的判断，某个字符串是否在指定的字段中。这个判断条件会使用大小敏感，因此在被翻译成SQL语句的时候，会使用like binary，而like binary就是使用大小写敏感的。

5. icontains：使用大小写不敏感的判断，某个字符串是否被包含在指定的字段中。这个查询语句在被翻译成SQL的时候，使用的是like，而like在MySQL层面就是不区分大小写的。

6. contains和icontains：在被翻译成SQL的时候使用的是%hello%，就是只要整个字符串中出现了hello都能过够被找到，而iexact没有百分号，那么意味着只有完全相等的时候才会被匹配到。

64

7. in：可以直接指定某个字段的是否在某个集合中。示例代码如下：

   articles = Article.objects.filter(id__in=[1,2,3])
   

   也可以通过其他的表的字段来判断是否在某个集合中。示例代码如下：

   categories = Category.objects.filter(article__id__in=[1,2,3])
   

   如果要判断相关联的表的字段，那么也是通过__来连接。并且在做关联查询的时候，不需要写models_set，直接使用模型的名字的小写化就可以了。比如通过分类去查找相应的文章，那么通过article__id__in就可以了，而不是写成article_set__id__in的形式。当然如果你不想使用默认的形式，可以在外键定义的时候传递related_query_name来指定反向查询的名字。示例代码如下：

   class Category(models.Model):
       name = models.CharField(max_length=100)
   
       class Meta:
           db_table = 'category'
   
   
   class Article(models.Model):
       title = models.CharField(max_length=200)
       content = models.TextField()
       cateogry = models.ForeignKey("Category",on_delete=models.CASCADE,null=True,related_query_name='articles')
   
       class Meta:
           db_table = 'article'
   

   因为在cateogry的ForeignKey中指定了related_query_name为articles，因此你不能再使用article来进行反向查询了。这时候就需要通过articles__id__in来进行反向查询。

   反向查询是将模型名字小写化。比如article__in。可以通过related_query_name来指定自己的方式，而不使用默认的方式。
   反向引用是将模型名字小写化，然后再加上_set，比如article_set，可以通过related_name来指定自己的方式，而不是用默认的方式。

   并且，如果在做反向查询的时候，如果查询的字段就是模型的主键，那么可以省略掉这个字段，直接写成article__in就可以了，不需要这个id了。

   in不仅仅可以指定列表/元组，还可以为QuerySet。比如要查询“文章标题中包含有hello的所有分类”，那么可以通过以下代码来实现：

   articles = Article.objects.filter(title__icontains='hello')
   categories = Category.objects.filter(articles__in=articles)
   for cateogry in categories:
       print(cateogry)
   

65

8. gt、gte、lt、lte：代表的是大于、大于等于、小于、小于等于的条件。示例代码如下：

   articles = Article.objects.filter(id__lte=3)
   

66

9. startswith、istartswith、endswith、iendswith：表示以某个值开始，不区分大小写的以某个值开始、以某个值结束、不区分大小写的以某个值结束。示例代码如下：

   articles = Article.objects.filter(title__endswith="hello")
   

67

10. 关于时间的查询条件：
    • range：可以指定一个时间段。并且时间应该标记为aware时间，不然django会报警告。示例代码如下：

      start_time = make_aware(datetime(year=2018,month=4,day=4,hour=17,minute=0,second=0))
      end_time = make_aware(datetime(year=2018,month=4,day=4,hour=18,minute=0,second=0))
      articles = Article.objects.filter(create_time__range=(start_time,end_time))
      print(articles.query)
      print(articles)
      

68

• date：用年月日来进行过滤。如果想要使用这个过滤条件，那么前提必须要在MySQL中添加好那些时区文件。如何添加呢？参考教案。示例代码如下：

  articles = Article.objects.filter(create_time__date=datetime(year=2018,month=4,day=4))
  

• year/month/day：表示根据年/月/日进行查找。示例代码如下：

  articles = Article.objects.filter(create_time__year__gte=2018)
  

• week_day：根据星期来进行查找。1表示星期天，7表示星期六，2-6代表的是星期一到星期五。比如要查找星期三的所有文章，那么可以通过以下代码来实现：

  articles = Article.objects.filter(create_time__week_day=4)
  

• time：根据分时秒来进行查找。如果要具体到秒，一般比较难匹配到，可以使用区间的方式来进行查找。区间使用range条件。比如想要获取17时/10分/27-28秒之间的文章，那么可以通过以下代码来实现：

  start_time = time(hour=17,minute=10,second=27)
  end_time = time(hour=17,minute=10,second=28)
  articles = Article.objects.filter(create_time__time__range=(start_time,end_time))
  

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isnull和regex

70聚合函数准备

71

1. 所有的聚合函数都是放在django.db.models下面。
2. 聚合函数不能够单独的执行，需要放在一些可以执行聚合函数的方法下面中去执行。比如aggregate。示例代码如下：

   result = Book.objects.aggregate(Avg("price"))
   

3. 聚合函数执行完成后，给这个聚合函数的值取个名字。取名字的规则，默认是filed+__+聚合函数名字形成的。比如以上代码形成的名字叫做price__avg。如果不想使用默认的名字，那么可以在使用聚合函数的时候传递关键字参数进去，参数的名字就是聚合函数执行完成的名字。实示例代码如下：

   result = Book.objects.aggregate(avg=Avg("price"))
   

   以上传递了关键字参数avg=Avg("price")，那么以后Avg聚合函数执行完成的名字就叫做avg。
4. aggregate：这个方法不会返回一个QuerySet对象，而是返回一个字典。这个字典中的key就是聚合函数的名字，值就是聚合函数执行后的结果。

72

5. aggregate和annotate的相同和不同：
   • 相同：这两个方法都可以执行聚合函数。
   • 不同：
     • aggregate返回的是一个字典，在这个字典中存储的是这个聚合函数执行的结果。而annotate返回的是一个QuerySet对象，并且会在查找的模型上添加一个聚合函数的属性。
     • aggregate不会做分组，而annotate会使用group by子句进行分组，只有调用了group by子句，才能对每一条数据求聚合函数的值。

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6. Count：用来求某个数据的个数。比如要求所有图书的数量，那么可以使用以下代码：

   result = Book.objects.aggregate(book_nums=Count("id"))
   

   并且Count可以传递distinct=True参数，用来剔除那些重复的值，只保留一个。比如要获取作者表中，不同邮箱的个数，那么这时候可以使用distinct=True。示例代码如下：

   result = Author.objects.aggregate(email_nums=Count('email',distinct=True))
   

74

7. Max和Min：求指定字段的最大值和最小值。示例代码如下：

   result = Author.objects.aggregate(max=Max("age"),min=Min("age"))
   

75

8. Sum：求某个字段值的总和。示例代码如下：

   result = BookOrder.objects.aggregate(total=Sum('price'))
   

   aggregate和annotate方法可以在任何的QuerySet对象上调用。因此只要是返回了QuerySet对象，那么就可以进行链式调用。比如要获取2018年度的销售总额，那么可以先过滤年份，再求聚合函数。示例代码如下：

   BookOrder.objects.filter(create_time__year=2018).aggregate(total=Sum('price'))
   

76

7. F表达式： 动态的获取某个字段上的值。并且这个F表达式，不会真正的去数据库中查询数据，他相当于只是起一个标识的作用。比如想要将原来每本图书的价格都在原来的基础之上增加10元，那么可以使用以下代码来实现：

   from django.db.models import F
   Book.objects.update(price=F("price")+10)
   

77

8. Q表达式：使用Q表达式包裹查询条件，可以在条件之间进行多种操作。与/或非等，从而实现一些复杂的查询操作。例子如下：
   • 查找价格大于100，并且评分达到4.85以上的图书：

     # 不使用Q表达式的
     books = Book.objects.filter(price__gte=100,rating__gte=4.85)
     # 使用Q表达式的
     books = Book.objects.filter(Q(price__gte=100)&Q(rating__gte=4.85))
     

   • 查找价格低于100元，或者评分低于4分的图书：

     books = Book.objects.filter(Q(price__gte=100)&Q(rating__gte=4.85))
     

   • 获取价格大于100，并且图书名字中不包含”传“字的图书：

     books = Book.objects.filter(Q(price__gte=100)&~Q(name__icontains='传'))
     

78objects对象所属类原理剖析

79-93 queryset api 介绍

94-97 ORM作业讲解

98

ORM模型迁移
迁移命令：

1、makemigrations：将模型生成迁移脚本。模型所在的app，必须放在settings.py中的INSTALLED_APPS中。这个命令有以下几个常用选项：

app_label：后面可以跟一个或者多个app，那么就只会针对这几个app生成迁移脚本。如果没有任何的app_label，那么会检查INSTALLED_APPS中所有的app下的模型，针对每一个app都生成响应的迁移脚本。
--name：给这个迁移脚本指定一个名字。
--empty：生成一个空的迁移脚本。如果你想写自己的迁移脚本，可以使用这个命令来实现一个空的文件，然后自己再在文件中写迁移脚本。

99

2、migrate：将新生成的迁移脚本。映射到数据库中。创建新的表或者修改表的结构。以下一些常用的选项：

• app_label：将某个app下的迁移脚本映射到数据库中。如果没有指定，那么会将所有在INSTALLED_APPS中的app下的模型都映射到数据库中。
• app_label migrationname：将某个app下指定名字的migration文件映射到数据库中。
• --fake：可以将指定的迁移脚本名字添加到数据库中。但是并不会把迁移脚本转换为SQL语句，修改数据库中的表。
• --fake-initial：将第一次生成的迁移文件版本号记录在数据库中。但并不会真正的执行迁移脚本。

3、showmigrations：查看某个app下的迁移文件。如果后面没有app，那么将查看INSTALLED_APPS中所有的迁移文件。

4、sqlmigrate：查看某个迁移文件在映射到数据库中的时候，转换的SQL语句。

migrations中的迁移版本和数据库中的迁移版本对不上怎么办？

1. 找到哪里不一致，然后使用python manage.py --fake [版本名字]，将这个版本标记为已经映射。
2. 删除指定app下migrations和数据库表django_migrations中和这个app相关的版本号，然后将模型中的字段和数据库中的字段保持一致，再使用命令python manage.py makemigrations重新生成一个初始化的迁移脚本，之后再使用命令python manage.py makemigrations --fake-initial来将这个初始化的迁移脚本标记为已经映射。以后再修改就没有问题了。

更多关于迁移脚本的。请查看官方文档：https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/migrations/

migrate怎么判断哪些迁移脚本需要执行：

他会将代码中的迁移脚本和数据库中django_migrations中的迁移脚本进行对比，如果发现数据库中，没有这个迁移脚本，那么就会执行这个迁移脚本。

migrate做了什么事情：

1. 将相关的迁移脚本翻译成SQL语句，在数据库中执行这个SQL语句。
2. 如果这个SQL语句执行没有问题，那么就会将这个迁移脚本的名字记录到django_migrations中。

执行migrate命令的时候报错的解决办法：

原因：

执行migrate命令会报错的原因是。数据库的django_migrations表中的迁移版本记录和代码中的迁移脚本不一致导致的。

解决办法：

使用--fake参数：

首先对比数据库中的迁移脚本和代码中的迁移脚本。然后找到哪个不同，之后再使用--fake，将代码中的迁移脚本添加到django_migrations中，但是并不会执行sql语句。这样就可以避免每次执行migrate的时候，都执行一些重复的迁移脚本。

终极解决方案：

如果代码中的迁移脚本和数据库中的迁移脚本实在太多，就是搞不清了。那么这时候就可以使用以下终极解决方案：

1. 终极解决方案原理：就是将之前的那些迁移脚本都不用了。重新来过。要将出问题的app下的所有模型和数据库中表保持一致，重新映射。
2. 将出问题的app下的所有模型，都和数据库中的表保持一致。
3. 将出问题的app下的所有迁移脚本文件都删掉。再在django_migrations表中将出问题的app相关的迁移记录都删掉。
4. 使用makemigrations，重新将模型生成一个迁移脚本。
5. 使用migrate --fake-initial参数，将刚刚生成的迁移脚本，标记为已经完成（因为这些模型相对应的表，其实都已经在数据库中存在了，不需要重复执行了。）
6. 可以做其他的映射了。

100 根据已有的表自动生成模型：

在实际开发中，有些时候可能数据库已经存在了。如果我们用Django来开发一个网站，读取的是之前已经存在的数据库中的数据。那么该如何将模型与数据库中的表映射呢？根据旧的数据库生成对应的ORM模型，需要以下几个步骤：

Django给我们提供了一个inspectdb的命令，可以非常方便的将已经存在的表，自动的生成模型。想要使用inspectdb自动将表生成模型。首先需要在settings.py中配置好数据库相关信息。不然就找不到数据库。示例代码如下：

DATABASES = {
‘default‘: {
‘ENGINE‘: ‘django.db.backends.mysql‘,
‘NAME‘: "migrations_demo",
‘HOST‘: ‘127.0.0.1‘,
‘PORT‘: ‘3306‘,
‘USER‘: ‘root‘,
‘PASSWORD‘: ‘root‘
}
}
比如有以下表：

20190123223059415220.png

20190123223059552906.png

20190123223059666180.png

20190123223059778478.png

那么通过python manage.py inspectdb，就会将表转换为模型后的代码，显示在终端：

from django.db import models

class ArticleArticle(models.Model):
  title = models.CharField(max_length=100)
  content = models.TextField(blank=True, null=True)
  create_time = models.DateTimeField(blank=True, null=True)
  author = models.ForeignKey('FrontUserFrontuser', models.DO_NOTHING, blank=True, null=True)

  class Meta:
      managed = False
      db_table = 'article_article'

class ArticleArticleTags(models.Model):
  article = models.ForeignKey(ArticleArticle, models.DO_NOTHING)
  tag = models.ForeignKey('ArticleTag', models.DO_NOTHING)

  class Meta:
      managed = False
      db_table = 'article_article_tags'
      unique_together = (('article', 'tag'),)

class ArticleTag(models.Model):
  name = models.CharField(max_length=100)

  class Meta:
      managed = False
      db_table = 'article_tag'

class FrontUserFrontuser(models.Model):
  username = models.CharField(max_length=100)
  telephone = models.CharField(max_length=11)

  class Meta:
      managed = False
      db_table = 'front_user_frontuser'

以上代码只是显示在终端。如果想要保存到文件中。那么可以使用>重定向输出到指定的文件。比如让他输出到models.py文件中。示例命令如下：

python manage.py inspectdb > models.py

以上的命令，只能在终端执行，不能在pycharm->Tools->Run manage.py Task...中使用。如果只是想要转换一个表为模型。那么可以指定表的名字。示例命令如下：

python manage.py inspectdb article_article 

2、修正模型：新生成的ORM模型有些地方可能不太适合使用。比如模型的名字，表之间的关系等等。那么以下选项还需要重新配置一下：

• 模型名：自动生成的模型，是根据表的名字生成的，可能不是你想要的。这时候模型的名字你可以改成任何你想要的。
• 模型所属app：根据自己的需要，将相应的模型放在对应的app中。放在同一个app中也是没有任何问题的。只是不方便管理。
• 模型外键引用：将所有使用ForeignKey的地方，模型引用都改成字符串。这样不会产生模型顺序的问题。另外，如果引用的模型已经移动到其他的app中了，那么还要加上这个app的前缀。
• 让Django管理模型：将Meta下的managed=False删掉，如果保留这个，那么以后这个模型有任何的修改，使用migrate都不会映射到数据库中。
• 当有多对多的时候，应该也要修正模型。将中间表注视了，然后使用ManyToManyField来实现多对多。并且，使用ManyToManyField生成的中间表的名字可能和数据库中那个中间表的名字不一致，这时候肯定就不能正常连接了。那么可以通过db_table来指定中间表的名字。示例代码如下：

class Article(models.Model):
 title = models.CharField(max_length=100, blank=True, null=True)
 content = models.TextField(blank=True, null=True)
 author = models.ForeignKey('front.User', models.SET_NULL, blank=True, null=True)
 # 使用ManyToManyField模型到表，生成的中间表的规则是：article_tags
 # 但现在已经存在的表的名字叫做：article_tag
 # 可以使用db_table，指定中间表的名字
 tags = models.ManyToManyField("Tag",db_table='article_tag')

 class Meta:
     db_table = 'article'

• 表名：切记不要修改表的名字。不然映射到数据库中，会发生找不到对应表的错误。

3、执行命令python manage.py makemigrations生成初始化的迁移脚本。方便后面通过ORM来管理表。这时候还需要执行命令python manage.py migrate --fake-initial，因为如果不使用--fake-initial，那么会将迁移脚本会映射到数据库中。这时候迁移脚本会新创建表，而这个表之前是已经存在了的，所以肯定会报错。此时我们只要将这个0001-initial的状态修改为已经映射，而不真正执行映射，下次再migrate的时候，就会忽略他。

4、将Django的核心表映射到数据库中：Django中还有一些核心的表也是需要创建的。不然有些功能是用不了的。比如auth相关表。如果这个数据库之前就是使用Django开发的，那么这些表就已经存在了。可以不用管了。如果之前这个数据库不是使用Django开发的，那么应该使用migrate命令将Django中的核心模型映射到数据库中。

原文地址：https://www.cnblogs.com/zheng-weimin/p/10311847.html