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本次主要收集了在django中经常使用到的配置.便于大家查询
目录:
- 汉化admin,时间格式化,指定statics.
- 注册models,自定义admin.
- 初始化models,创建超级用户.
- ORM.
- ORM的使用
一. 常用配置
汉化admin,时间格式化,指定statics.
汉化admin,指定时区
LANGUAGE_CODE = 'zh_Hans'
TIME_ZONE = 'Asia/Bangkok'格式化时间显示
USE_L10N = False
DATETIME_FORMAT = 'Y-m-d H:i:s'
DATE_FORMAT = 'Y-m-d'指定static
STATIC_URL = '/static/'
STATICFILES_DIRS = (
os.path.join(BASE_DIR,"statics"),
)注册models,自定义admin
from app.models import *
admin.site.site_header = '服务器续费信息' # 此处设置页面显示标题
admin.site.site_title = '服务器续费信息' # 此处设置页面头部标题@admin.register(TableName)
class TNAdmin(admin.ModelAdmin):
fields = ('issue','start_date','applicant','result','receiver','end_date','memo') # 设置编辑界面显示的字段
list_display = ('number','issue','start_date','applicant','result','receiver','end_date') # 设置在列表中显示的字段
search_fields = ('start_date',) #增加一个搜索栏
empty_value_display = '未填写' # 覆盖空字段为短划线
list_per_page = 50 # 每页显示的行数
ordering = ('-number',) # 设置默认排序字段,-为降序
list_editable = ['result',] # 设置可编辑字段
list_display_links = ('id', 'caption') # 设置哪些字段可以点击进入编辑界面
date_hierarchy = 'start_date' # 详细时间分层筛选
list_filter = ('start_date','end_date','receiver','result') # 过滤器初始化models,创建超级用户.
python manage.py makemigrations
python manage.py migratepython manage.py createsuperuser
什么是ORM
ORM,对象关系映射,是一个对应关系,用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换,换言之,就是用面向对象的方式去操作数据库的创建表以及增删改查等操作。
优点:
1.1 ORM使得我们的通用数据库交互变得简单易行,而且完全不用考虑该死的SQL语句,快速开发,由此而来
1.2 可以避免一些新手程序要写sql语句带来的性能问题缺点:
1.3 性能有所牺牲,不过现在的各种ORM框架都在尝试各种方法,比如缓存,延迟加载等来减轻这个问题
1.4 对于个别复杂查询,ORM仍力不从心,为了解决这个问题,ORM一般也支持写raw sql。
二. ORM的使用
2.1 创建表
创建单表
创建关联表:foreignkey(通过外键关联)
表之间的关系:
一对一
一对多
多对多
2.2 创建单表
# 表创建完之后需要生成,执行两条命令
# python manage.py makemigrations
# python manage.py migrate
from django.db import models
class 表名(models.Model):
字段名 = models.字段属性(属性值)
def __str__(self): # 防止打印对象时,输出内存地址
return self.<要打印的变量>
字段属性:
字段名 = models.CharField(max_length=64)
CharField :较短的字符串
IntegerField :数字
ForeignKey :
ManyToManyField :
2.2.1 单表的增,建议使用create第二种
create方式一:
表名.object.create(
字段1=要插入的数据1,
字段2=要插入的数据2,
字段3=要插入的数据3,
)
create方法二:以字典的方式插入
表名.object.create(**{"字段1":"数据1"})
save方法一:
变量=表名(字段1="数据1")
变量.save()
save方法二:
变量=表名()
变量.字段="数据1"
变量.save()
2.2.3 单表的删除
表名.objects.filter(条件).deleter()
2.2.3 单表的修改
update方法:filter调用的是一个集合,效率比save高
表名.objects.filter(条件1,条件2).update(字段=数据)
save方法(相当于重新赋值):get调用的是一个对象
变量 = 表名.objects.get(条件)
变量.字段=数据
变量.save()
2.2.4 单表的查询
<1>查数据
变量 = models.表名.objects.filter(id=2)[0] # 取出过滤出id=2的,第一行
filter(**kwargs) :包含与所给筛选条件相匹配的对象
all() :查询所有结果
变量 = models.表名.objects.filter(id=2).values("字段")
# 返回一个列表,列表中包含字典,字典里面存放的是"字段:数据"
# [{"字段1":"数据1"},{"字段2":"数据2"}]
<2>查到数据后的操作,在.filter和.all的后面
exclude(**kwargs) :包含与所给筛选条件不匹配的对象
order_by(*field) :对查询结果排序
# 正序: 变量 = models.表名.objects.order_by("id")
# 倒序: 变量 = models.表名.objects.order_by("-id")
reverse() :对查询结果反向排序
distinct() :从返回结果中剔除重复记录
values_list(*field) :与values()相似,返回一个元组序列
count() :返回数据库中匹配查询的对象数量
first() :返回第一条记录
last() :返回最后一条记录
exists() :如果QuerySet包含数据,就返回True,否则返回False
惰性机制:
表名.objects.all()或者.filter()等都只是返回一个QuerySet(查询结果集对象),
它并不会马上执行sql,而是当调用QuerySet的时候才执行。
QuerySet特点:
1. 可迭代
2. 可切片
objs = models.表名.objects.all()
#迭代
for obj in objs:
print("obj:",obj)
#切片
print(objs[1])
print(objs[1:4])
print(objs[::-1])
3. 多表
3.1 一对多(ForeignKey),比如 表1:"出版社" 和 表2:"书",一个出版社可以出多本书,外键要放在多里面
class 出版社表(models.Model):
出版社名 = models.CharField(max_length=30)
出版社地址 = models.CharField(max_length=30)
class 书表(models.Model):
书名 = models.CharField(max_length=30)
出版社 = models.ForeignKey("出版社表")
# 对于外键,ForeignKey,在数据库中,Django会自动将字段存为"出版社_id"
# 当有外键时需要插入数据,写为
# 第一种插入方式
书表.objects.create (
书名 = "鲁滨逊流浪记"
出版社_id = "1" // 直接插入
)
# 第二种插入方式
pub = models.出版社表.objects.filter(id=1) # 首先实例化一个对象
书表.objects.create (
书名 = "鲁滨逊流浪记"
出版社 = pub[0] # 然后插入
)
3.2 多对多(ManyToManyField)
比如作者和书,一个作者可以写作本书,一本书可以由多个作者完成,这时候外键放哪都行
class 书表(models.Model):
书名 = models.CharField(max_length=30)
作者 = models.ManyToManyField("作者表") # 自动创建第三张表
class 作者表(models.Model):
作者名 = models.CharField(max_length=64)
这时候会产生一个表,结构为:
id 书表_id 作者表_id
1 5 4
2 5 1
3 5 2
4 6 1
5 6 1
插入数据的方法:
# 给一本书添加两个作者
作者1 = models.作者表.objects.get(id=3)
作者1 = models.作者表.objects.get(id=4)
书表 = models.书表.objects.filter(id=3)[0]
# 一下三种方式都可
书表.作者.add(作者1,作者2)
书表.作者.add(作者1)
书表.作者.add(作者2)
书表.作者.add(*[作者1,作者2])
执行完之后。映射表的内容为:
id 书表_id 作者表_id
1 3 3
2 3 4
第三张表可以自己创建:
class 书表(models.Model):
书名 = models.CharField(max_length=30)
作者 = models.ManyToManyField("作者表") # 自动创建第三张表
class 作者表(models.Model):
作者名 = models.CharField(max_length=64)
class 第三张表(models.Model):
书 = models.ForeignKey(书表)
作者 = models.ForeignKey(作者表)
class Meta: # 定义表的相关属性
unique_together=["书","作者"] # 联合唯一,根据需求定义
id 书_id 作者_id
1 3 3 # 为了避免这种情况出现,表在创建的时候要做一个联合唯一的属性
2 3 3 # 为了避免这种情况出现,表在创建的时候要做一个联合唯一的属性
3 3 4
3.3 一对一
OneToOne:一个通过两个Foreignkey,unqiue=True
4. 查询
4.1 对象查询
通过将查询到的数据赋予给一个变量,这就叫对象查询
4.1.1 正向查找
# 需求:找到书所在出版社的城市,其中书是一个表,出版社是一个表,出版社里面包括城市
# 其中,书表外键到了出版社表
obj = models.书表.objects.filter(书名="鲁滨逊流浪记")[0]
obj.外键.城市 # 可以通过外键,调用另一个表的字段
4.1.2 反向查找
# 现在有一个出版社表,一个书表,外键在书表
# 现在需要将某个出版社出版的所有的书输出
obj = models.出版社表.objects.filter(name="人民出版社")
obj.书表_set.all().values("书名") # 通过 "表名_set" 这种格式反向查找
4.2 双下划线之单表条件查询
models.表1.objects.filter(id__lt=10,id__gt=1) # 获取id大于1且小于10的值
models.表1.objects.filter(id__in=[11,22,33]) # 获取id等于11/22/33的数据
models.表1.objects.exclude(id_in=[11,22,33]) # 不等于
models.表1.objects.filter(name__contains="ven") # 与sql的模糊查询类似
models.表1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
models.表1.objects.filter(id__range=[1,2]) # 范围,bettwen and
startswith(以什么开头)、istartwith、endswith(以什么结尾)、iendwith
4.3 双下划线之关联表查询
# 把所有书名叫鲁滨逊流浪记的出版社打印
models.出版社表.objects.filter(书表__书名="鲁滨逊流浪记").vaules("出版社名").distinct()
# 打印人民出版社出版的书
models.书表.objects.filter(出版社表__出版社名="人民出版社").values("书名")
# 打印出,出版鲁滨逊流浪记的出版社
models.书表.objects.filter(书表__书名="鲁滨逊流浪记").values("外键__出版社名")
4.4 聚合查询和分组查询,是一种聚合函数
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max
Avg,Min,Sum,Max 是聚合方法
<1> 聚合查询
在最后查询的结果集上进行操作,只有一个结果
aggregate(*args,**kwargs)
# 作者wangyi发表的书价格的一个平均值
书表.objects.all().aggregate(Avg('价格'))
<2> 分组查询
先根据条件把所有的结果进行一个分组,然后对每一个结果进行操作
annotate(*args,**kwargs)
# 查询每一个作者出的书价格的总价格
书表.objects.values("作者表__作者名").annotate(Sum("price"))
4.5 F查询和Q查询
4.5.1 F 查询,使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作
from django.db.models import F,Q
# 给每本书增加20块钱
models.书表.objects.all().update(价格=F('价格')+20) # 只支持数字
4.5.2 Q 查询,用于封装关键字查询
之前的查询都是单关键字查询,也有用过双关键字,但是是用逗号分隔,代表and;
可是如果我想用或呢,或者我想用or里面包括and,例如: a and (b or (d and e))
from django.db.models import F,Q
如果这样写,这两个语句的结果都是一样的:
obj = models.书表.objects.filter(id=3)[0]
obj = models.书表.objects.filter(Q(id=3))[0]
示例Q查询的多关键字查询
obj = models.书表.objects.filter( Q(id=3) | Q(书名="鲁滨逊流浪记") ) # 使用管道符"|"实现or方法
obj = models.书表.objects.filter( Q(价格__gt=50) & (Q(id=3) | Q(书名="鲁滨逊流浪记")) ) # 价格大于50并且(id=3或者书名=鲁滨逊流浪记的书)
obj = models.书表.objects.filter( Q(价格__gt=50) & (Q(id=3) | Q(书名="鲁滨逊流浪记")) , 颜色="红色" ) # 用普通查询加Q查询,普通查询必须放在Q查询后面(查询(价格大于50并且(id=3或者书名=鲁滨逊流浪记)并且颜色为红色的书)
5. 注意,创建表的时候,为了防止返回内存参数,建议写为如下样式
class 书表(models.Model):
书名 = models.CharField(max_length=30)
作者 = models.ManyToManyField("作者表")
def __str__(self)
return self.书名 # 将需要返回的数据使用str方法返回
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