日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

淺談Django QuerySet對象(模型.objects)的常用方法

瀏覽:28日期:2024-10-17 16:25:34

準備工作:

新建一個項目,在項目中新家一個app,名字自取。將app添加值settings.py中,然后配置settings連接數據庫。

在app中的models中新建模型:

from django.db import models# Create your models here.class Author(models.Model): '''作者模型''' name = models.CharField(max_length=100) age = models.IntegerField() email = models.EmailField() class Meta: db_table = ’author’class Publisher(models.Model): '''出版社模型''' name = models.CharField(max_length=300) class Meta: db_table = ’publisher’class Book(models.Model): '''圖書模型''' name = models.CharField(max_length=300) pages = models.IntegerField() price = models.FloatField() #書的定價 rating = models.FloatField() author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE) publisher = models.ForeignKey(Publisher, on_delete=models.CASCADE) class Meta: db_table = ’book’class BookOrder(models.Model): '''圖書訂單模型''' book = models.ForeignKey('Book', on_delete=models.CASCADE) price = models.FloatField() #書賣出去的真正價格 class Meta: db_table = ’book_order’

執行makemigrations后在migrate。

然后手動向表中添加數據,例如我添加的信息:

淺談Django QuerySet對象(模型.objects)的常用方法

淺談Django QuerySet對象(模型.objects)的常用方法

淺談Django QuerySet對象(模型.objects)的常用方法

淺談Django QuerySet對象(模型.objects)的常用方法

然后配置urls,直至項目運行成功。

1.filter:

過濾,將滿足條件的數據提取出來,返回一個新的QuerySet。

2. exclude:

排除,排除滿足條件的數據,返回一個新的QuerySet。

例如,取出book中id大于等于2的圖書,并且id不能等于3的圖書。示例代碼:

books = models.Book.objects.filter(id__gt=1).exclude(id=3)

我們也可以使用Q表達式來實現,

from django.db.models import Qbooks = models.Book.objects.filter(id__gt=1).filter(~Q(id=3))

3. annotate:

給QuerySet中的每個對象都添加一個使用查詢表達式(聚合函數、F表達式、Q表達式、Func表達式等)的新字段。

例如 給每本圖書都添加一個字段叫author_name

from django.db.models import Fbooks = models.Book.objects.annotate(author_name = F(’author__name’))

注意:

Book模型下面最開始是沒有author_name這個屬性的。只有一個author屬性連接的一個外鍵.

author__name是book下的author屬性下的name,即book這個表通過外鍵訪問到author這個表中的name值。

執行完上述代碼之后就在book中創建了一個新的屬性author_name,但是只在內存中,不會映射到數據庫中去。

4.order_by:

指定將查詢的結果根據某個字段進行排序。如果要倒敘排序,那么可以在這個字段的前面加一個負號。

示例

def index2(request): # 1. 將book中的price屬性按照從小到大進行排序 # books = models.Book.objects.order_by(’price’) # for book in books: # print('%s-%s'%(book.name,book.price)) # 2. 將book中的price屬性按照從大到小進行排序 books = models.Book.objects.order_by(’-price’) for book in books: print('%s-%s'%(book.name,book.price)) return HttpResponse(’success’)

修改對應注釋代碼哪呢個查看到效果。

需求:對價格進行排序,價格一樣的就按照頁數來進行排序,價格從小到大,頁數從大到小。為了方便查看效果,可以先去數據庫中修改數據。

def index2(request): # 1. 將book中的price屬性按照從小到大進行排序 # books = models.Book.objects.order_by(’price’) # for book in books: # print('%s-%s'%(book.name,book.price)) # 2. 將book中的price屬性按照從大到小進行排序 # books = models.Book.objects.order_by(’-price’) # for book in books: # print('%s-%s'%(book.name,book.price)) # 3. 對價格進行排序,價格一樣的就按照頁數來進行排序,價格從小到大,頁數從大到小。 books = models.Book.objects.order_by(’price’,’-pages’) for book in books: print('%s-%s-%s'%(book.name,book.price,book.pages)) return HttpResponse(’success’)

注意:

books = models.Book.objects.order_by(’price’,’-pages’)不等于books = models.Book.objects.order_by(’price’).order_by(’-pages’)

如果使用多個order_by,會把前面排序的規則給打亂,只會使用最后面的一個排序方式。

order_by方法并沒有改變數據庫中的信息位置,只是我們將數據取出來進行了排序。

那么如果我們對數據庫中的信息進行了排序,這樣我們就不用每次取數據都需要進行一次排序了。應該怎樣做呢?

我們只需要在模型中添加點代碼就可以了。

例如:我們在Book者惡搞模型中對價格進行排序,價格一樣的就按照頁數來進行排序,價格從小到大,頁數從大到小。

修改Book中的class Meta中的代碼:

class Meta: db_table = ’book_order’ ordering = [’price’,’-pages’]

這樣就對數據庫中的信息進行了排序,我們在去數據 的時候也不用使用order_by來進行排序了。但是這樣需要重新makegrations和migrate一下,這里就不做演示了。

需求:根據每本圖書的銷量來進行排序

from django.db.models import Q,F,Count

def index2(request):

# 1. 將book中的price屬性按照從小到大進行排序 # books = models.Book.objects.order_by(’price’) # for book in books: # print('%s-%s'%(book.name,book.price)) # 2. 將book中的price屬性按照從大到小進行排序 # books = models.Book.objects.order_by(’-price’) # for book in books: # print('%s-%s'%(book.name,book.price)) # 3. 對價格進行排序,價格一樣的就按照頁數來進行排序,價格從小到大,頁數從大到小。 # books = models.Book.objects.order_by(’price’,’-pages’) # for book in books: # print('%s-%s-%s'%(book.name,book.price,book.pages)) # 4. 根據每本圖書的銷量來進行排序 results = models.Book.objects.annotate(sale_num=Count(’bookorder__id’)).order_by(’sale_num’) for result in results: print('%s-%s'%(result.name,result.sale_num)) return HttpResponse(’success’)

因為Book這個模型中沒有sale_num這個屬性,所以我們需要使用annotate這個方法來創建一個sale_num屬性,然后使用Count方法進行賦值,然后使用order_by 進行排序。就實現了這個需求。

5. values:

用來指定在提取數據出來,需要提取哪些字段。默認情況下會把表中所有的字段全部都提取出來,可以使用values來進行指定,并且使用了values方法后,提取出的QuerySet中的數據類型不是模型,而是在values方法中指定的字段和值形成的字典。

需求: 只需要提取Book中的id 和 name

示例:

def index3(request):

# 1. 只需要提取Book中的id 和 name books = models.Book.objects.values(’id’,’name’) for book in books: print(book) return HttpResponse(’success’)

注意: 返回的是一個字典類型。字典的key就是屬性名,value是屬性值。

需求:提取Book中的name和author__name,并且字典中的key自己指定,不使用默認的。字典的key分別為bookName和authorNmae

def index3(request):

# 1. 只需要提取Book中的id 和 name # books = models.Book.objects.values(’id’,’name’) # for book in books: # print(book) # 需求:提取Book中的name和author__name,并且字典中的key自己指定,不使用默認的。 # 字典的key分別為`bookName`和`authorNmae` books = models.Book.objects.values(bookName=F(’name’),authorName=F(’author__name’)) for book in books: print(book) return HttpResponse(’success’)

注意:

自己取名字不能取該模型的屬性名,否則會報錯。

如果在value中不傳遞任何參數,那么會獲取這個模型所有的值。返回的還是一個字典。

6:values_list:

類似于values。只不過返回的QuerySet中,存儲的不是字典,而是元組。操作和values是一樣的,只是返回類型不一樣。

注意: 當我們使用此方法只返回一個值的時候,那么這個元祖中只有一個值,我們可以添加一個參數flat=True,將元祖去掉,從而得到一個字符竄。只有當values_list中只有一個值的時候才能使用這個方法:

示例:

books = models.Book.objects.values_list(’name’,flat=True)

7. all:

獲取這個ORM模型的QuerySet對象。即獲取所有的數據。

獲取Book中所有數據

示例:

books = models.Book.objects.all()

8.select_related:

在提取某個模型的數據的同時,也提前將相關聯的數據提取出來。比如提取文章數據,可以使用select_related將author信息提取出來,以后再次使用article.author的時候就不需要再次去訪問數據庫了。可以減少數據庫查詢的次數。

def index4(request): books = models.Book.objects.select_related(’author’) for book in books: print(book.author.name) return HttpResponse(’succrss’)

注意: select_related只能使用在設置了外鍵的模型中(即只能在一對多模型上,不能多對一,多對多等),比如我們只在Book設置了author外鍵和publisher外鍵。那么select_related里面只能傳如這兩個參數,而不能傳入別的參數,如BookOrder,因為我們是在BookOrder中設置的外鍵連接到Book,并沒有在Book中設置外鍵連接到BookOrder這個模型。

9. prefetch_related:

這個方法和select_related非常的類似,就是在訪問多個表中的數據的時候,減少查詢的次數。這個方法是為了解決多對一和多對多的關系的查詢問題。

需求:從book中通過prefetch_related查詢BookOrder中的信息。

示例代碼

def index5(request): books = models.Book.objects.prefetch_related('bookorder_set') for book in books: print(’*’*30) print(book.name) orders = book.bookorder_set.all() for order in orders: print(order.id) return HttpResponse(’success’)

prefetch_related方法也能辦到select_related方法能辦到的事情,只是select_related方法效率比prefetch_related方法效率高一點。所以能使用select_related方法的話就是用這個方法。但是這兩種方法的執行效率都比傳統的方法執行效率高。傳統的方法就是先返回book對象,再通過book去查詢對應的外鍵的相關信息。

10. defer:

在一些表中,可能存在很多的字段,但是一些字段的數據量可能是比較龐大的,而此時你又不需要,比如我們在獲取文章列表的時候,文章的內容我們是不需要的,因此這時候我們就可以使用defer來過濾掉一些字段。這個字段跟values有點類似,只不過defer返回的不是字典,而是模型。

需求:過濾掉book 的name字段

def index6(request): # 過濾掉book的name字段 books = models.Book.objects.defer(’name’) for book in books: print(book.id) return HttpResponse(’sucdess’)

注意: 我們在使用defer過濾掉name字段之后,我們還是可以訪問到name屬性,是因為當我們訪問name屬性的時候,Django又去執行了一遍sql語句查詢的代碼。所以在我們開發的過程中,除非我們確定不會使用到此屬性,否則不要去過濾它。

defer雖然能過濾字段,但是有些字段是不能過濾的,比如id,即使你過濾了,也會提取出來。

11. only:

跟defer類似,只不過defer是過濾掉指定的字段,而only是只提取指定的字段。

需求:只提取name屬性

# 只提取name屬性 books = models.Book.objects.only(’name’) for book in books: print(book.id,book.name)

注意: id這個字段我們是不能操作的,像上面一樣,我們沒有提取id屬性,但是還是給我們提取出來了。所以id屬性是一定會被提取出來的。

和defer一樣,就算我們沒有提取某個屬性出來,我們還是可以訪問到的,只是會重新執行一遍sql代碼而已。

12. get:

獲取滿足條件的數據。這個函數只能返回一條數據,并且如果給的條件有多條數據,那么這個方法會拋出MultipleObjectsReturned錯誤,如果給的條件沒有任何數據,那么就會拋出DoesNotExit錯誤。所以這個方法在獲取數據的只能,只能有且只有一條。

# 獲取id為1的數據book = models.Book.objects.get(id=1)

13. create:

創建一條數據,并且保存到數據庫中。這個方法相當于先用指定的模型創建一個對象,然后再調用這個對象的save方法。

publusher = models.Publisher.objects.create(name=’知了出版社’)

14. get_or_create:

根據某個條件進行查找,如果找到了那么就返回這條數據,如果沒有查找到,那么就創建一個。

result = models.Publisher.objects.get_or_create(name=’知了出版社’)print(result)

會返回一個元祖

查找的對象以及是否創建了這條數據。False就是沒有創建這條數據。

15. bulk_create:

和create方法類似,只是這個方法可以一次性創建多個數據。

publusher = models.Publisher.objects.bulk_create([models.Publisher(name=’123出版社’),models.Publisher(name=’abc出版社’),])

16. count:

獲取提取的數據的個數。如果想要知道總共有多少條數據,那么建議使用count,而不是使用len(articles)這種。因為count在底層是使用select count(*)來實現的,這種方式比使用len函數更加的高效。

count = models.Book.objects.filter(name=’xxx’).count()

17. first和last:

返回QuerySet中的第一條和最后一條數據。如果為空則返回none。

18. aggregate:

使用聚合函數。

19. exists:

判斷某個條件的數據是否存在。如果要判斷某個條件的元素是否存在,那么建議使用exists,這比使用count或者直接判斷QuerySet更有效得多。

示例代碼如下:

# 最高效的判斷值是否存在的方法if Article.objects.filter(name=’三國演義’).exists(): print(True)# 比上面的方法效率低一點if Article.objects.filter(name=’三國演義’).count() > 0: print(True)# 還要比上面的效率低if Article.objects.filter(name=’三國演義’): print(True)

20. distinct:

去除掉那些重復的數據。這個方法如果底層數據庫用的是MySQL,那么不能傳遞任何的參數。

需求:提取所有銷售的價格超過80元的圖書,并且刪掉那些重復的,那么可以使用distinct來幫我們實現,示例代碼如下:

books = models.Book.objects.filter(bookorder__price__gte=80).distinct() for book in books: print(book.name)

并且distinct只會剔除那些完全相同的數據,如果有一個字段不相同,都不會剔除的。

如果在distinct之前使用了order_by,那么因為order_by會提取order_by中指定的字段,因此再使用distinct就會根據多個字段來進行唯一化,所以就不會把那些重復的數據刪掉。

示例:

orders = models.BookOrder.objects.order_by('pages').values('book_id').distinct()

21. update:

執行更新操作,在SQL底層走的也是update命令。比如要將所有圖書的價格都提高10元。

book = models.Book.objects.update(price=F(’price’)+5)

22. delete:

刪除所有滿足條件的數據。刪除數據的時候,要注意on_delete指定的處理方式。

例如刪除作者id大于等于3的數據

result = models.Author.objects.get(id__gte=4).delete()

刪除數據時一定要對你的表了如指掌,因為可能會牽連到很多其他數據。像在這個地方將這個作者刪除了之后,那么這個作者對應的圖書也將會被刪除。

23. 切片操作:

有時候我們查找數據,有可能只需要其中的一部分。那么這時候可以使用切片操作來幫我們完成。QuerySet使用切片操作就跟列表使用切片操作是一樣的。

# 獲取1,2兩條數據 books = models.Book.objects.all()[1:3] for book in books: print(book)

以上這篇淺談Django QuerySet對象(模型.objects)的常用方法就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: Django
相關文章:
日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区
日韩精品水蜜桃| 男人的天堂亚洲一区| 蜜臀av性久久久久蜜臀aⅴ流畅 | 婷婷色综合网| 亚洲一本视频| 神马午夜久久| 欧美日韩国产一区二区三区不卡| 99久精品视频在线观看视频| 久久精品福利| 日本在线啊啊| 精品欧美一区二区三区在线观看| 高清一区二区| 99精品在线| 久久av一区| 日韩avvvv在线播放| 国产精品羞羞答答在线观看| 国产极品一区| 超级白嫩亚洲国产第一| 香蕉视频亚洲一级| 99在线观看免费视频精品观看| 六月天综合网| 久久国产三级精品| 精品伊人久久| 国内自拍视频一区二区三区| av高清不卡| 女同性一区二区三区人了人一| 蜜桃一区二区三区在线观看| 欧美一级网址| 国产欧美一区二区三区精品酒店| 91精品精品| 丝袜亚洲精品中文字幕一区| 日韩久久一区| 在线看片福利| 日韩影院在线观看| 国产精品任我爽爆在线播放 | 国产精选久久| 秋霞影视一区二区三区| 男人天堂欧美日韩| 国产精品久久久亚洲一区| 日韩免费视频| 一区二区三区四区在线观看国产日韩| 欧美日本二区| 不卡一二三区| 亚洲一卡久久| 久久99久久人婷婷精品综合| 在线日韩中文| 欧美日韩夜夜| 蜜桃一区二区三区| 日韩影院精彩在线| 麻豆成人综合网| 日韩亚洲国产欧美| 免费亚洲婷婷| 国产模特精品视频久久久久| 久久精品亚洲一区二区| 国内激情久久| 国产欧美亚洲一区| 国产91一区| 国产精品亚洲欧美日韩一区在线| 国产在线成人| 国产精品一线天粉嫩av| 亚洲二区免费| 国产精品分类| 自拍日韩欧美| 久久只有精品| 丝袜亚洲精品中文字幕一区| 中文字幕成在线观看| 日韩激情啪啪| 欧美~级网站不卡| 国产精品入口久久| 欧美综合二区| 欧美日韩国产观看视频| 日韩欧美在线精品| 亚洲精品国产偷自在线观看| 美女av一区| 久久高清国产| 久久精品官网| 乱一区二区av| 亚洲区欧美区| 九九色在线视频| 国产精品久久久免费| 免费在线看一区| 日韩精品水蜜桃| 狠狠久久伊人| 国产色噜噜噜91在线精品| 99视频精品| 四虎4545www国产精品 | 日韩久久电影| 欧美片网站免费| 黄色成人精品网站| 高清一区二区三区| 国产精品久久久久久久久久齐齐 | 亚洲在线久久| 久久精品高清| 国产精品午夜一区二区三区| 亚洲涩涩av| 在线综合亚洲| 日韩在线观看一区| 欧美亚洲国产日韩| 天堂成人免费av电影一区 | 在线成人直播| 午夜精品久久久久久久久久蜜桃| 国产亚洲欧美日韩在线观看一区二区| 欧美精品一二| 日韩在线欧美| 国产成人精品999在线观看| 国产日韩亚洲| 日本不卡一二三区黄网| 免播放器亚洲| 日韩视频中文| 欧美日韩国产观看视频| 老鸭窝一区二区久久精品| 91亚洲无吗| 亚洲免费福利一区| 一本一本久久| 亚洲国产成人精品女人| av亚洲一区二区三区| 红桃视频亚洲| 精品一区毛片| 亚洲国产专区校园欧美| 精品三级久久| 久久久蜜桃一区二区人| 国产理论在线| 一区在线观看| 欧美日韩国产免费观看 | 麻豆视频观看网址久久| 国产精品夜夜夜| 国产欧美一区二区三区国产幕精品| 亚洲字幕久久| 在线看片一区| 中文字幕日韩亚洲| 中文字幕日韩高清在线| 蜜桃免费网站一区二区三区| 视频一区二区欧美| 天堂成人国产精品一区| 中文字幕一区二区三区四区久久| 亚洲一区二区三区无吗| 亚洲人妖在线| 99热精品在线| 亚洲日本国产| 日韩高清在线一区| 欧美日韩精品一区二区三区视频 | 国产亚洲字幕| 欧美激情综合| 国产欧美日韩视频在线 | 日韩精品亚洲专区| 国产区精品区| 久久免费视频66| 日韩精品2区| 欧美/亚洲一区| 在线国产精品一区| 奇米色欧美一区二区三区| 青青国产91久久久久久| 97久久中文字幕| 国产精品亚洲四区在线观看| 久久中文字幕导航| 婷婷综合六月| 91久久在线| 99国产一区| 日韩成人一级| 国产一区二区三区天码| 88xx成人免费观看视频库| 欧美日韩国产在线观看网站 | 国产麻豆一区二区三区| 久久久精品国产**网站| 成人日韩在线| 免费视频一区三区| 免费的成人av| 欧美伊人久久| 成人亚洲一区| 久久国产亚洲| 亚久久调教视频| 欧美精品97| 99久久九九| 亚洲精品系列| 国内自拍视频一区二区三区| 亚洲成人精选| 国产精品久久久久久久久久久久久久久 | 久久成人精品| 国产午夜一区| 亚洲天堂免费电影| 三级一区在线视频先锋| 亚洲精品日本| 岛国av在线网站| 国产精品视区| 精品一区二区三区中文字幕视频 | 欧美一区=区三区| 欧美一级鲁丝片| 亚洲精品麻豆| 人在线成免费视频| 亚洲免费观看高清完整版在线观| 麻豆国产一区| 亚洲黄页一区| 精品一区二区三区中文字幕| 欧美性感美女一区二区| 97se亚洲| 韩日一区二区三区| 国产伦一区二区三区| 国产在线不卡| 鲁大师精品99久久久| 亚洲主播在线|