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Django CRUD操作

2024/8/1 10:34:00Chixm54 阅读0 点赞3 评论
#Python #Django5

在 ORM 框架中，所有模型相关的操作，比如添加/删除等，其实都是映射到数据库中一条数据的操作，因此模型操作也就是数据库表中数据的操作。

首先需要创建一个模型。添加模型到数据库中。

PYTHON
from django.db import models
# Create your models here.
class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=20)
    password = models.CharField(max_length=100)
# 表一对一,用户表和用户信息表, 常用和不常用
class UserExtension(models.Model):
    birthday = models.DateTimeField()
    university = models.CharField(max_length=200)
    user = models.OneToOneField("User", on_delete=models.CASCADE)
class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()
    pub_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True, null=True)
    author = models.ForeignKey(
        "User", on_delete=models.SET_DEFAULT, default=1, related_name="articles"
    )
    tags = models.ManyToManyField("Tag", related_name="articles")
class Tag(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
class Comment(models.Model):
    content = models.TextField()
    origin_comment = models.ForeignKey("self", on_delete=models.CASCADE, null=True)

添加一个模型实例到数据库中

添加模型到数据库中，首先需要创建一个模型，创建模型的方式很简单，就跟创建普通的 Python 对象是一摸一样的。

在创建完模型之后，需要调用模型的 save 方法，这样 Django 会自动的将这个模型转换成sql 语句，然后存储到数据库中。

PYTHON
from django.shortcuts import HttpResponse
def add_user(request):
    user = User(username="xiaoming", password="111111")
    # 调用save()方法：是将模型对象的数据保存到数据库表中，即在数据库表中插入一条新的记录。
    user.save()
    return HttpResponse(f"用户 {user.username} 添加成功!")

执行访问以上视图函数add_user就会往User这个表里面添加一条数据

二次添加或者更新数据，比如创建用户时没创建UserExtension 表里的数据

PYTHON
from django.shortcuts import HttpResponse
from django.utils import timezone
from .models import User, UserExtension
def add_user_extension(request):
    # 获取已经存在的用户
    try:
        user = User.objects.get(username="xiaoming")
    except User.DoesNotExist:
        return HttpResponse("用户 xiaoming 不存在。")
    # 准备要添加的扩展信息数据
    birthday = "2024-08-01"
    university = "Example University"
    # 创建或更新 UserExtension 数据
    user_extension, created = UserExtension.objects.get_or_create(
        user=user,
        defaults={'birthday': birthday, 'university': university}
    )
    if not created:
        # UserExtension 已经存在，更新数据
        user_extension.birthday = birthday
        user_extension.university = university
        user_extension.save()
        return HttpResponse(f"用户 {user.username} 的扩展信息已更新。")
    return HttpResponse(f"用户 {user.username} 的扩展信息已添加。")

​**get_or_create()**​：尝试在数据库中获取一个匹配的对象。如果找到了对象，返回该对象和一个布尔值False，表示对象不是新创建的。

如果没有找到对象，创建一个新的对象并保存到数据库中，然后返回该对象和一个布尔值True，表示对象是新创建的。

​**user=user**​：左边的user是UserExtension模型中的字段。右边的user是你在代码中获取或创建的User对象，这行代码的意思是在UserExtension表中查找user字段等于指定User 对象的记录。

​**efaults={'birthday': birthday, 'university': university}**​** **：

get_or_create 方法的一个参数，它用于在对象不存在时指定默认值。

​**defaults**​: 这是一个字典，包含了一组键值对，用于在创建新对象时提供默认值。

​**'birthday': birthday**​: 如果创建新对象，使用birthday变量的值作为birthday 字段的默认值。

​**user_extension, created = ...**​：这行代码将get_or_create 方法的返回值解包为两个变量：

​**user_extension**​: 这是获取到的或新创建的UserExtension 对象。

​**created**​: 这是一个布尔值，如果对象是新创建的，则为True，否则为False

查找数据

查找数据都是通过模型下的objects 对象来实现的。

查找所有数据

要查找User这个模型对应的表下的所有数据，使用.all() 将返回 模型下的所有数据。

PYTHON
users = User.objects.all()

数据过滤

在查找数据的时候，有时候需要对一些数据进行过滤。那么这时候需要调用objects的filter 方法。

PYTHON
users = User.objects.filter(username="chixm")
for user in users:
    print({user.username})

获取单个对象

objects.get 是 Django ORM 中用于从数据库中获取单个对象的方法。

它期望查询条件只返回一个对象，如果查询结果中没有对象或有多个对象，会抛出相应的异常。

用于获取符合条件的唯一对象，适用于查询结果唯一的情况。

PYTHON
user = User.objects.get(username="henry")

数据排序

在之前的例子中，数据都是无序的。如果你想在查找数据的时候使用某个字段来进行排序，那么可以使用 order_by 方法来实现。

PYTHON
users = User.objects.order_by("username")

以上代码在提取所有用户名数据的时候，将会使用username 首字母从小到大进行排序。如果想要进行倒序排序，那么可以在username 前面加一个负号。

PYTHON
users = User.objects.order_by("-username")

修改数据

在查找到数据后，便可以进行修改了。修改的方式非常简单，只需要将查找出来的对象的某个属性进行修改，然后再调用这个对象的 save 方法便可以进行修改。

PYTHON
def modify_user(request):
    user = User.objects.get(id=1)
    user.username = "ching"
    user.save()
    return HttpResponse("success!")

删除数据

在查找到数据后，便可以进行删除了。删除数据非常简单，只需要调用这个对象的delete 方法即可。

PYTHON
def delete_user(request):
    user = User.objects.get(id=2)
    user.delete()
    return HttpResponse("delete success!")

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。

查询条件

exact

使用精确的=进行查找。如果提供的是一个None，那么在 SQL 层面就是被解释为NULL 。

PYTHON
article = Article.objects.get(id__exact=14) 
article = Article.objects.get(id__exact=None)

以上的两个查找在翻译为 SQL 语句为如下：

PYTHON
select ... from article where id=14; 
select ... from article where id IS NULL;

查询结果.query 看到就可以看到底层执行的 SQL 语句，如上就是article.query

iexact

使用like 是忽略大小写进行查找。

PYTHON
article = Article.objects.filter(title__iexact='hello world')

那么以上的查询就等价于以下的 SQL 语句：

PYTHON
select ... from article where title like 'hello world';

注意上面这个sql语句，因为在MySQL中，没有一个叫做ilike 的。所以exact和iexact的区别实际上就是LIKE和= 的区别，在大部分 collation=utf8_general_ci 情况下都是一样的（ collation 是

用来对字符串比较的）。

contains

大小写敏感，判断某个字段是否包含了某个数据。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(title__contains='hello')

在翻译成 SQL 语句为如下：

PYTHON
select ... where title like binary '%hello%';

在使用contains的时候，翻译成的sql语句左右两边是有百分号的，意味着使用的是模糊查询。而exact翻译成sql 语句左右两边是没有百分号的，意味着使用的是精确的查询。

icontains

大小写不敏感的匹配查询。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(title__icontains='hello')

在翻译成 SQL 语句为如下：

PYTHON
select ... where title like '%hello%';

in

提取那些给定的 field 的值是否在给定的容器中。容器可以为 list 、 tuple 或者任何一个可以迭代的对象，包括 QuerySet 对象。（可以用一个列表、元组或其他可迭代对象里的值来筛选数据库中的记录）

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

以上代码在翻译成 SQL 语句为如下：

PYTHON
select ... where id in (1,3,4)

当然也可以传递一个QuerySet 对象进去。

PYTHON
inner_qs = Article.objects.filter(title__contains='hello') 
categories = Category.objects.filter(article__in=inner_qs)

以上代码的意思是获取那些文章标题包含hello 的所有分类。

将翻译成以下 SQL 语句，示例代码如下：

PYTHON
select ...from category where article.id in (select id from article where title like '%hello%');

gt

某个field 的值要大于给定的值。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(id__gt=4)

以上代码的意思是将所有id 大于4的文章全部都找出来。

将翻译成以下 SQL 语句：

PYTHON
select ... where id > 4;

gte

类似于gt ，是大于等于。

lt

类似于gt 是小于。

lte

类似于lt ，是小于等于。

startswith

判断某个字段的值是否是以某个值开始的。大小写敏感。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(title__startswith='hello')

以上代码的意思是提取所有标题以hello 字符串开头的文章。

将翻译成以下 SQL 语句：

PYTHON
select ... where title like 'hello%'

istartswith

类似于startswith ，但是大小写是不敏感的。

endswith

判断某个字段的值是否以某个值结束。大小写敏感。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(title__endswith='world')

以上代码的意思是提取所有标题以world 结尾的文章。

将翻译成以下 SQL 语句：

PYTHON
select ... where title like '%world';

iendswith

类似于endswith ，只不过大小写不敏感。

range

判断某个field 的值是否在给定的区间中。

PYTHON
from django.utils.timezone import make_aware
from datetime import datetime
start_date = make_aware(datetime(year=2024,month=1,day=1)) 
end_date = make_aware(datetime(year=2024,month=3,day=29,)) 
articles = Article.objects.filter(pub_date__range=(start_date,end_date))

以上代码的意思是提取所有发布时间在 2024/1/1 到 2024/3/29 之间的文章。

将翻译成以下的 SQL 语句：

PYTHON
select ... from article where pub_time between '2024-01-01' and '2024-03-29'

需要注意的是，以上提取数据，不会包含最后一个值。也就是不会包含2024/3/29 的文章。

date

针对某些date或者datetime类型的字段。可以指定date 的范围。并且这个时间过滤，还可以使用链式调用。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(pub_date__date=date(2024,3,29))

以上代码的意思是查找时间为2024/3/29 这一天发表的所有文章。

将翻译成以下的 sql 语句：

PYTHON
select ... WHERE DATE(CONVERT_TZ(`front_article`.`pub_date`, 'UTC', 'Asia/Shanghai')) = 2018-03-29

year

根据年份进行查找。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(pub_date__year=2024) 
articles = Article.objects.filter(pub_date__year__gte=2023)

以上的代码在翻译成 SQL 语句为如下：

PYTHON
select ... where pub_date between '2024-01-01' and '2024-12-31'; 
select ... where pub_date >= '2023-01-01';

month

同year ，根据月份进行查找。

day

同year ，根据日期进行查找。

week_day

Django 1.11 新增的查找方式。同year ，根据星期几进行查找。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。

time

根据时间进行查找。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(pub_date__time=datetime.time(12,12,12));

以上的代码是获取每一天中12点12分12秒发表的所有文章。 更多的关于时间的过滤，可以参考 Django 官方文档：https://docs.djangoproject.com/zh-hans/5.0/ref/models/querysets/#range

isnull

根据值是否为空进行查找。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(pub_date__isnull=False)

以上的代码的意思是获取所有发布日期不为空的文章。

将来翻译成 SQL 语句如下：

PYTHON
select ... where pub_date is not null;

regex和iregex

大小写敏感和大小写不敏感的正则表达式。

PYTHON
articles = Article.objects.filter(title__regex=r'^hello')

以上代码的意思是提取所有标题以 hello 字符串开头的文章。

将翻译成以下的 SQL 语句：

PYTHON
select ... where title regexp binary '^hello';

iregex 是大小写不敏感的。

根据关联的表进行查询

假如现在有两个ORM模型，一个是Article，一个是Category 。

PYTHON
class Category(models.Model):     
    """文章分类表"""
    name = models.CharField(max_length=100)
class Article(models.Model):
    """文章表"""
    title = models.CharField(max_length=100,null=True)     
    category = models.ForeignKey("Category",on_delete=models.CASCADE)

比如想要获取文章标题中包含"hello"的所有的分类。

PYTHON
categories = Category.object.filter(article__title__contains("hello"))

聚合函数

如果使用原生SQL，则可以使用聚合函数来提取数据。比如提取某个商品销售的数量，那么可以使用Count，如果想要知道商品销售的平均价格，那么可以使用Avg 。 在Django ORM中，聚合函数通过aggregate方法来实现。Django提供了一组聚合函数，允许你在查询集中执行聚合计算，包括Count、Avg、Sum、Max、Min等。

PYTHON
from django.db import models
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):
    """图书模型"""
    name = models.CharField(max_length=300)
    pages = models.IntegerField()
    price = models.FloatField()
    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):
    """图书订单模型"""
    book = models.ForeignKey("Book",on_delete=models.CASCADE)      
    price = models.FloatField()
    class Meta:          
        db_table = 'book_order'

以下这些聚合函数的用法，都是基于以上的模型对象来实现的。

Avg ：求平均值

比如想要获取所有图书的价格平均值。

PYTHON
from django.db.models import Avg 
result = Book.objects.aggregate(Avg('price')) 
print(result)

以上的打印结果是：

PYTHON
{"price__avg":23.0}

其中price__avg的结构是根据field__avg规则构成的。如果想要修改默认的名字，那么可以将Avg 赋值给一个关键字参数。

PYTHON
from django.db.models import Avg 
result = Book.objects.aggregate(my_avg=Avg('price')) 
print(result)

那么以上的结果打印为：

PYTHON
{"my_avg":23}

Count ：获取指定的对象的个数

PYTHON
from django.db.models import Count 
result = Book.objects.aggregate(book_num=Count('id'))

以上的result将返回Book 表中总共有多少本图书。

Count类中，还有另外一个参数叫做distinct，默认是等于False，如果是等于True ，那么将去掉那些重复的值。

比如要获取作者表中所有的不重复的邮箱总共有多少个，那么可以通过以下代码来实现：

PYTHON
from djang.db.models import Count
result = Author.objects.aggregate(count=Count('email',distinct=True))

Max 和Min ：获取指定对象的最大值和最小值

比如想要获取Author 表中，最大的年龄和最小的年龄分别是多少。

PYTHON
from django.db.models import Max,Min 
result = Author.objects.aggregate(Max('age'),Min('age'))

如果最大的年龄是88,最小的年龄是18。那么以上的result将为：

PYTHON
{"age__max":88,"age__min":18}

Sum ：求指定对象的总和

比如要求图书的销售总额。

PYTHON
from djang.db.models import Sum
result = Book.objects.annotate(total=Sum("bookstore__price")).values("name","total")

以上的代码annotate的意思是给Book表在查询的时候添加一个字段叫做total，这个字段的数据来源是从BookStore模型的price的总和而来。values方法是只提取name和total 两个字段的值。

更多的聚合函数可以参考官方文档：https://docs.djangoproject.com/zh-hans/5.0/ref/models/querysets/#aggregation-functions

aggregate和annotate的区别

aggregate ：返回使用聚合函数后的字段和值。

annotate ：在原来模型字段的基础之上添加一个使用了聚合函数的字段，并且在使用聚合函数的时候，会使用当前这个模型的主键进行分组（group by）。

比如以上Sum的例子，如果使用的是annotate，那么将在每条图书的数据上都添加一个字段叫做total ，计算这本书的销售总额。

而如果使用的是aggregate ，那么将求所有图书的销售总额。

F表达式和Q表达式

F表达式

F表达式是用来优化ORM 操作数据库的。比如我们要将公司所有员工的薪水都增加1000元，如果按照正常的流程，应该是先从数据库中提取所有的员工工资到Python内存中，然后使用Python代码在员工工资的基础之上增加1000元，最后再保存到数据库中。这里面涉及的流程就是，首先从数据库中提取数据到Python内存中，然后在Python内存中做完运算，之后再保存到数据库中。

PYTHON
employees = Employee.objects.all() 
for employee in employees:     
    employee.salary += 1000     
    employee.save()

而F表达式就可以优化这个流程，它可以不需要先把数据从数据库中提取出来，计算完成后再保存回去，他可以直接执行SQL语句 ，就将员工的工资增加1000元。

PYTHON
from djang.db.models import F 
Employee.object.update(salary=F("salary")+1000)

F表达式并不会马上从数据库中获取数据，而是在生成 SQL 语句的时候，动态的获取传给F表达式 的值。

比如如果想要获取作者中，name和email相同的作者数据。如果不使用F表达式 ，那么需要使用以下代码来完成：

PYTHON
authors = Author.objects.all()     
for author in authors:         
    if author.name == author.email:             
        print(author)

如果使用F表达式 ，那么一行代码就可以搞定。

PYTHON
from django.db.models import F
authors = Author.objects.filter(name=F("email"))

Q表达式

如果想要实现所有价格高于100元，并且评分达到9.0以上评分的图书。那么可以通过以下代码来实现：

PYTHON
books = Book.objects.filter(price__gte=100,rating__gte=9)

以上这个案例是一个并集查询，可以简单的通过传递多个条件进去来实现。

但是如果想要实现一些复杂的查询语句，比如要查询所有价格低于10元，或者是评分低于9分的图书。那就没有办法通过传递多个条件进去实现了。

这时候就需要使用Q表达式 来实现了。示例代码如下：

PYTHON
from django.db.models import Q
books = Book.objects.filter(Q(price__lte=10) | Q(rating__lte=9))

以上是进行或运算，当然还可以进行其他的运算，比如有&和~（非） 等。一些用Q表达式的例子如下

PYTHON
from django.db.models import Q
# 获取id等于3的图书
books = Book.objects.filter(Q(id=3))
# 获取id等于3，或者名字中包含文字"记"的图书
books = Book.objects.filter(Q(id=3)|Q(name__contains("记"))) 
# 获取价格大于100，并且书名中包含"记"的图书
books = Book.objects.filter(Q(price__gte=100)&Q(name__contains("记"))) 
# 获取书名包含“记”，但是id不等于3的图书
books = Book.objects.filter(Q(name__contains='记') & ~Q(id=3))

评论区

  • 初忆然#2
    初忆然2026/5/19 21:49:24

    🥰我第一个学的后端就是Django，满满的回忆

    海南省WindowsChrome

    • chixm#1
      chixm2026/5/21 00:39:11
      @初忆然

      可以的！我是之前看过一段时间的Django

      广西macOSFirefox

  • AI吧AI#1
    AI吧AI2024/10/14 16:14:16

    还是喜欢直接写sql，直观

    河北省macOSEdge