Django之QuerySet 查询

mac2022-06-30 69

首先来看下如何查询。我们在网页中增加书名的查询链接

后端的查询处理代码：这里由于authors是manytomanyfiled，因此我们这里用r.authors.all().first()来查询符合条件的第一个

def books_inquery_result(request): ret=[] if request.method == 'POST': bookname=request.POST['bookname'] result=Book.objects.filter(title=bookname) for r in result: ret.append(r.authors.all().first()) return HttpResponse(ret)

但是当输入书名flask1的时候，我们查出来的确实下面这些代码。这是为什么呢。

我们回头看下之前添加books的操作：

ret3.publisher=Publisher.objects.all()[1] ret3.publish_date=publish_date ret3.save() ret3.authors.add(Author.objects.all()[1])

我们查询对应的Author.objects.all()[1]发现也是同样的结果。

def result2(request): result=Author.objects.all()[1] return HttpResponse(result)

但是我们想要到的是书的作者和在网页上输入的对象关联起来。那么我们添加的代码就需要更新如下：这样就把之前的输入给加了进来

ret3=Book() ret3.title=title ret3.publisher=Publisher.objects.get(name=publish) ret3.publish_date=publish_date ret3.save() ret3.authors.add(Author.objects.get(email=email))

此时再进行查询，就可以得到正确的结果了。而且我们还可以通过

r.authors.all().first().email r.authors.all().first().first_name r.authors.all().first().last_name 接下来看下如何查询出版商的信息，出版商是ForeignKey的关系。因此查询也很简单，通过下面的方式就可以查出出版商的信息。 r.publisher.address r.publisher. name r.publisher. city r.publisher. state_province r.publisher. country r.publisher. website select_related查询优化，首先我们在setting.py的末尾加上下面的配置： LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } } 这个logging的配置作用是在终端查询的时候自动打印出sql语句，这样我们就能很直观的看到查询的方式。比如前面的Book查询。我们来看下 Python manage.py shell In [1]: from site_prj.models import Publisher,Book,Author In [2]: books=Book.objects().all In [4]: b1=books[0] (0.002) SELECT "site_prj_book"."id", "site_prj_book"."title", "site_prj_book"."publisher_id", "site_prj_book"."publish_date" FROM "site_prj_book" LIMIT 1; args=() In [6]: b1.title Out[6]: u'flask' In [7]: b1.publisher (0.000) SELECT "site_prj_publisher"."id", "site_prj_publisher"."name", "site_prj_publisher"."address", "site_prj_publisher"."city", "site_prj_publisher"."state_province", "site_prj_publisher"."country", "site_prj_ publisher"."website" FROM "site_prj_publisher" WHERE "site_prj_publisher"."id" = 2; args=(2,) Out[7]: <Publisher: æ 我们看到在查询publisher的时候又调用了sql语句，原因在于Book中publisher 和Book的关系是ForeignKey的关系，也就是多对一的关系。可能一本书有多个出版商都在出版，那么我们能不能在查询的时候将这些出版商全都查出来呢。这就需要用到select_related的方法了。 ret2=Book.objects.all().select_related('publisher') #得到所有的文章 r2=ret2[10] #选择第10篇return HttpResponse(r2.publisher.state_province) #得到出版次文章的所有出版商的省份 In [9]: book2=Book.objects.all().select_related('publisher') In [10]: b2=book2[2] (0.000) SELECT "site_prj_book"."id", "site_prj_book"."title", "site_prj_book"."publisher_id", "site_prj_book"."publish_date", "site_prj_publisher"."id", "site_prj_publisher"."name", "site_prj_publisher"."address", "site_prj_publisher"."city", "site_prj_publisher"."state_province", "site_prj_publisher"."country", "site_prj_publisher"."website" FROM "site_prj_book" INNER JOIN "site_prj_publisher" ON ("site_prj_book"."publish er_id" = "site_prj_publisher"."id") LIMIT 1 OFFSET 2; args=() In [11]: b2.publisher.name Out[11]: u'\xe6\x88\x90\xe9\x83\xbd\xe6\x97\xa5\xe6\x8a\xa5' 从下面的调试可以看到，没有再进行SQL查询。

那么我们现在来看下发现查询。什么是反向查询呢，之前的查询是引用方查询被引用方

比如在Book中publisher 和Book的关系是ForeignKey的关系，也就是多对一的关系.如果我想查出这本书的作者还写了哪些书。就需要用到反向查询。代码如下： author=Author.objects.filter(first_name=first,last_name=second)for a in author: ret.append(a.book_set.all().first()) 得到每个作者的对象后用author.book_set.all().first()得到该作者写过的所有书。同样的通过输入出版商也可以查出该出版商的所有书籍。 publish=Publisher.objects.filter(name=publishname)for p in publish: ret_publish.append(a.book_set.all().first())下面介绍下Values获取字典形式的结果。def result3(request): ret=[]result=Book.objects.values('title','authors','publisher','publish_date') for r in result: ret.append(r) return HttpResponse(ret) 这样能将所有的查询结果以字典的形式呈现出来。我们看到其中publisher和authro都是数字。而不是具体的名称。

我们来看下对应的sql语句：可以看到在sql语句中就是选用的是Publisher和Author的id作为查询条件且使用的是左链接的方式。 SELECT "site_prj_book"."title", "site_prj_book_authors"."author_id", "site_prj_book"."publisher_id", "site_prj_book"."publish_date" FROM "site_prj_book" LEFT OUTER JOIN "site_prj_book_authors" ON ("site_prj_book"."id" = "site_prj_book_authors"."book_id"); args=() 如果不想看字典的形式，而只是想看列表的方式，可以用values_list的方式 result=Book.objects.values_list('title','authors','publisher','publish_date')

Annotate进行聚合，计数，平均数，求和等下面首先来计算作者的个数：首先引入模块：django.db.models里面包含所有的计算函数 from django.db.models import *def result2(request): result=Author.objects.all().values('email').annotate(count=Count('email')).values('email','count') return HttpResponse(result) 这个函数的作用是统计作者中的email使用总次数。计每个作者的email出现的次数。Annotate代表以某个元素进行聚类的意思。这里是以每个名字的次数进行聚类。返回结果如下。我们还可以通过聚类求平均，但是目前的表中没有整数字段。我们在Author中添加一个age的字段。添加方法如下，进入python manage.py shell执行如下的语句。 In [1]: from django.db import connection In [2]: cursor=connection.cursor() In [3]: cursor.execute('Alter TABLE Authro add age Integer') In [8]: cursor.execute('Alter TABLE site_prj_Author add age Integer') (0.014) Alter TABLE site_prj_Author add age Integer; args=None Out[8]: <django.db.backends.sqlite3.base.SQLiteCursorWrapper at 0x3050a80> In [3]: print Author.objects.all().query SELECT "site_prj_author"."id", "site_prj_author"."first_name", "site_prj_author"."last_name", "site_prj_author"."email", "site_prj_author"."age" FROM "site_prj_author" 添加后我们就可以通过下面的方式进行作者平均年龄的计算了 result=Author.objects.all().values('age').annotate(average=Avg('age')).values('age','average') 对应的SQL语句： SELECT "site_prj_author"."age", AVG("site_prj_author"."age") AS "average" FROM "site_prj_author" GROUP BY "site_prj_author"."age"; args=() 链式查询：过滤成都日报出版且城市是成都的出版商 result=Publisher.objects.filter(name='成都日报').filter(city='成都') 过滤成都出版社且城市不是成都出版商 result=Publisher.objects.filter(name='成都日报').exclude(city='成都') 对应的SQL语句： SELECT "site_prj_publisher"."id", "site_prj_publisher"."name", "site_prj_publisher"."address", "site_prj_publisher"."city", "site_prj_publisher"."state_province", "site_prj_publisher"."country", "site_prj_publisher"."website" FROM "site_prj_publisher" WHERE (NOT ("site_prj_publisher"."name" = '成都日报') AND "site_prj_publisher"."city" = '成都'); Defer排除不需要的字段：有些模型的字段太多，我们只想看其中几种可以用defer来排查某些字段 result=Author.objects.all().defer('age').query 对应的SQL：可以看到没有查询age字段 SELECT "site_prj_author"."id", "site_prj_author"."first_name", "site_prj_author"."last_name", "site_prj_author"."email" FROM "site_prj_author" 相对应的only就是选择需要的字段。 result=Author.objects.all().only('age').query 对应的SQL: SELECT "site_prj_author"."id", "site_prj_author"."age" FROM "site_prj_author" 最后补充model的所有类型描述：

AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段)

BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。

CharField：字符串字段，单行输入，用于较短的字符串，如要保存大量文本, 使用 TextField，CharField有一个必填参数：

TextField：一个容量很大的文本字段， admin 管理界面用 <textarea>多行编辑框表示该字段数据。

CommaSeparatedIntegerField：用于存放逗号分隔的整数值。类似 CharField，必须maxlength 参数。

DateField：日期字段，admin 用一个文本框 <input type=”text”> 来表示该字段数据(附带一个 JavaScript 日历和一个”Today”快捷按键。有下列额外的可选参数：

auto_now：当对象被保存时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示 “last-modified” 时间戳； auto_now_add：当对象首次被创建时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示对象创建时间。

FilePathField：选择指定目录按限制规则选择文件，有三个参数可选，其中”path”必需的，这三个参数可以同时使用，参数描述：

path：必需参数，一个目录的绝对文件系统路径。 FilePathField 据此得到可选项目。 Example： “/home/images”； match：可选参数，一个正则表达式，作为一个字符串， FilePathField 将使用它过滤文件名。注意这个正则表达式只会应用到 base filename 而不是路径全名。 Example： “foo。*\。txt^”，将匹配文件 foo23.txt 却不匹配 bar.txt 或 foo23.gif； recursive：可选参数，是否包括 path 下全部子目录，True 或 False，默认值为 False。

FloatField：浮点型字段。必须提供两个参数，参数描述：

max_digits：总位数(不包括小数点和符号) decimal_places：小数位数。如：要保存最大值为 999 (小数点后保存2位)，你要这样定义字段：models.FloatField(…，max_digits=5， decimal_places=2)，要保存最大值一百万(小数点后保存10位)的话，你要这样定义：models.FloatField(…，max_digits=19， decimal_places=10)

ImageField：类似 FileField，不过要校验上传对象是否是一个合法图片。它有两个可选参数：height_field 和 width_field，如果提供这两个参数，则图片将按提供的高度和宽度规格保存。该字段要求 Python Imaging 库。

IntegerField：用于保存一个整数。

IPAddressField：一个字符串形式的 IP 地址， (如 “202.1241.30″)。

NullBooleanField：类似 BooleanField，不过允许 NULL 作为其中一个选项。推荐使用这个字段而不要用 BooleanField 加 null=True 选项。 admin 用一个选择框 <select> (三个可选择的值： “Unknown”， “Yes” 和 “No” ) 来表示这种字段数据。

PhoneNumberField：一个带有合法美国风格电话号码校验的 CharField(格式：XXX-XXX-XXXX)。

PositiveIntegerField：类似 IntegerField，但取值范围为非负整数（这个字段应该是允许0值的…可以理解为无符号整数）

PositiveSmallIntegerField：

正小整型字段，类似 PositiveIntegerField，取值范围较小(数据库相关)SlugField“Slug” 是一个报纸术语。 slug 是某个东西的小小标记(短签)，只包含字母，数字，下划线和连字符。它们通常用于URLs。若你使用 Django 开发版本，你可以指定 maxlength。若 maxlength 未指定， Django 会使用默认长度： 50，它接受一个额外的参数：

SlugField：是一个报纸术语. slug 是某个东西的小小标记(短签), 只包含字母,数字,下划线和连字符.它们通常用于URLs。

SmallIntegerField：类似 IntegerField，不过只允许某个取值范围内的整数。(依赖数据库)

TimeField：时间字段，类似于 DateField 和 DateTimeField。

URLField：用于保存 URL。若 verify_exists 参数为 True (默认)，给定的 URL 会预先检查是否存在(即URL是否被有效装入且没有返回404响应)。

USStateField：美国州名缩写，由两个字母组成（天朝人民无视）。

XMLField：XML字符字段，校验值是否为合法XML的 TextField，必须提供参数：

schema_path：校验文本的 RelaxNG schema 的文件系统路径。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhanghongfeng/p/7976355.html

相关资源：django queryset 去重 .distinct()说明

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