DAY17-Django之model查询

查询表记录

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查询相关API

<1> all():                 查询所有结果——QuerySet　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

<2> filter(**kwargs):      它包含了与所给筛选条件相匹配的对象——QuerySet

<3> get(**kwargs):         返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，
                           如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。——model

<5> exclude(**kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象——queryset

<4> values(*field):        返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列
                           model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列

<9> values_list(*field):   它与values()非常相似，它返回的是一个可迭代的元组序列，values返回的是一个字典序列

<6> order_by(*field):      对查询结果排序——queryset

<7> reverse():             对查询结果反向排序——queryset

<8> distinct():            从返回结果中剔除重复纪录——queryset

<10> count():              返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。——int

<11> first():              返回第一条记录——model

<12> last():               返回最后一条记录——model

<13> exists():             如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False——bool

注意：一定区分object与querySet的区别 ！！！

双下划线之单表查询

models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值

models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])   # 获取id等于11、22、33的数据
models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])  # not in

models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感

models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])      # 范围bettwen and

类似的还有：startswith，istartswith, endswith, iendswith　

date字段还可以：
models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)

# 获取个数
        #
        # models.Tb1.objects.filter(name='seven').count()

        # 大于，小于
        #
        # models.Tb1.objects.filter(id__gt=1)              # 获取id大于1的值
        # models.Tb1.objects.filter(id__gte=1)              # 获取id大于等于1的值
        # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10)             # 获取id小于10的值
        # models.Tb1.objects.filter(id__lte=10)             # 获取id小于10的值
        # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值

        # in
        #
        # models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])   # 获取id等于11、22、33的数据
        # models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])  # not in

        # isnull
        # Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True)

        # contains
        #
        # models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
        # models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
        # models.Tb1.objects.exclude(name__icontains="ven")

        # range
        #
        # models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])   # 范围bettwen and

        # 其他类似
        #
        # startswith，istartswith, endswith, iendswith,

        # order by
        #
        # models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('id')    # asc
        # models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('-id')   # desc

        # group by
        #
        # from django.db.models import Count, Min, Max, Sum
        # models.Tb1.objects.filter(c1=1).values('id').annotate(c=Count('num'))
        # SELECT "app01_tb1"."id", COUNT("app01_tb1"."num") AS "c" FROM "app01_tb1" WHERE "app01_tb1"."c1" = 1 GROUP BY "app01_tb1"."id"

        # limit 、offset
        #
        # models.Tb1.objects.all()[10:20]

        # regex正则匹配，iregex 不区分大小写
        #
        # Entry.objects.get(title__regex=r'^(An?|The) +')
        # Entry.objects.get(title__iregex=r'^(an?|the) +')

        # date
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1))
        # Entry.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1))

        # year
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__year=2005)
        # Entry.objects.filter(pub_date__year__gte=2005)

        # month
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__month=12)
        # Entry.objects.filter(pub_date__month__gte=6)

        # day
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__day=3)
        # Entry.objects.filter(pub_date__day__gte=3)

        # week_day
        #
        # Entry.objects.filter(pub_date__week_day=2)
        # Entry.objects.filter(pub_date__week_day__gte=2)

        # hour
        #
        # Event.objects.filter(timestamp__hour=23)
        # Event.objects.filter(time__hour=5)
        # Event.objects.filter(timestamp__hour__gte=12)

        # minute
        #
        # Event.objects.filter(timestamp__minute=29)
        # Event.objects.filter(time__minute=46)
        # Event.objects.filter(timestamp__minute__gte=29)

        # second
        #
        # Event.objects.filter(timestamp__second=31)
        # Event.objects.filter(time__second=2)
        # Event.objects.filter(timestamp__second__gte=31)

例子

基于对象的跨表查询

基于对象查询（子查询）

      一对多 

                正向查询，按字段
          Book-------------------->Publish
              <---------------------
                反向查询,按表名小写_set:book_set

          obj=Book.objects.fliter(title="python").first()
          obj.publish

      多对多

                正向查询，按字段
          Book-------------------->Author
              <---------------------
              查询,按表名小写_set:book_set

          obj=Book.objects.fliter(title="python").first()
          obj.author.all()  #  [obj,....]

     一对一：

                正向查询，按字段
          Book-------------------->Author
              <---------------------
                查询,按表名小写

基于queryset查询

              正向查询，按字段
          A-------------------->B
          <---------------------
              查询,按表名小写

一对多查询（Publish 与 Book）

正向查询(按字段：publish)：

# 查询nid=1的书籍的出版社所在的城市
book_obj=Book.objects.get(nid=1)
print(book_obj.publish.city) # book_obj.publish 是nid=1的书籍对象关联的出版社对象

反向查询(按表名：book_set)：

# 查询人民出版社出版过的所有书籍
publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")
book_list=publish.book_set.all()  # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合
for book_obj in book_list:
    print(book_obj.title)

一对一查询(Author 与 AuthorDetail)

正向查询(按字段：authorDetail)：

# 查询egon作者的手机号

author_egon=Author.objects.get(name="egon")
print(author_egon.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：author)：

# 查询所有住址在北京的作者的姓名

authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")

for obj in authorDetail_list:
    print(obj.author.name)

多对多查询 (Author 与 Book)

正向查询(按字段：authors)：

# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号

book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()
authors=book_obj.authors.all()
for author_obj in authors:
    print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：book_set)：

# 查询egon出过的所有书籍的名字

author_obj = Author.objects.get(name="egon")
book_list = author_obj.book_set.all()  # 与egon作者相关的所有书籍

for book_obj in book_list:
    print(book_obj.title)

注意：

你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改： publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')，那么接下来就会如我们看到这般：

# 查询 人民出版社出版过的所有书籍

publish = Publish.objects.get(name="人民出版社")

book_list = publish.bookList.all()  # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合

基于双下划线的跨表查询

Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的 model 为止。

关键点：正向查询按字段，反向查询按表名。

# 练习1:  查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

    # 正向查询 按字段:publish

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","price")

    # 反向查询 按表名:book

    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

# 练习2: 查询egon出过的所有书籍的名字(多对多)

    # 正向查询 按字段:authors:
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__name="yuan")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title")

    # 反向查询 按表名:book
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="yuan")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

# 练习3: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名

    # 正向查询
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","authors__name")
    # 反向查询
    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")

# 练习4: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")

注意：

反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如： publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')：

# 练习1:  查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

    # 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList

    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("bookList__title","bookList__price")

练习：

        class Book(models.Model):

            title = models.CharField(max_length=32)
            publishDate = models.DateField()
            price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)   #  999.99

            # 创建一对多的关联字段    :    是与某个书籍对象关联的出版社对象(注意，只有一个对象)
            publish=models.ForeignKey("Publish")

            # 创建的多对多的关系
            authors=models.ManyToManyField("Author")

        class Publish(models.Model):
            nid = models.AutoField(primary_key=True)
            name=models.CharField( max_length=32)
            email=models.EmailField()

        class Author(models.Model):
            name=models.CharField(max_length=32)
            age=models.IntegerField()

        class AuthorDetail(models.Model):
            addr=models.CharField(max_length=32)
            email=models.EmailField()
            author=models.OneToOneField("Author")

基于图书管理系统的表关系与数据，进行如下查询
  要求：1-5查询分别基于对象查询，双下划线查询，以及找到对应翻译的sql语句

  1、查询人民出版社出版过的价格大于100的书籍的作者的email
  2、查询alex出版过的所有书籍的名称以及书籍的出版社的名称
  3、查询2011年出版社过的所有书籍的作者名字以及出版社名称
  4、查询住在沙河并且email以123开头的作者写过的所有书籍名称以及书籍的出版社名称
  5、查询年龄大于20岁的作者在哪些出版社出版过书籍
  6、查询每一个出版社的名称以及出版过的书籍个数
  7、查询每一个作者的名字以及出版过的所有书籍的最高价格
  8、查询每一本书的名字，对应出版社名称以及作者的个数

聚合查询与分组查询

先了解sql中的聚合与分组概念

聚合：aggregate(*args, **kwargs)

# 计算所有图书的平均价格
    >>> from django.db.models import Avg
    >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    {'price__avg': 34.35}

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。

>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}

如果你希望生成不止一个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：

>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

分组：annotate()　

为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。　

跨表分组与单表分组：

1、单表分组：

查询每个出版社有多少本书：

Book.objects.all().values("publish").annotate(Count("title"))

2、跨表分组：

每一个什么，则用这个表查询，即以什么分组

(1) 练习：统计每一本书的作者个数

bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))
for book_obj in bookList:
    print(book_obj.title,book_obj.authorsNum)

SELECT
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id",
COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum"
FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors"
ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id")
GROUP BY
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id"

sql

解析：

'''
Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))
拆分解析：
Book.objects等同于Book.objects.all(),翻译成的sql类似于： select id,name,..  from Book
这样得到的对象一定是每一本书对象，有n本书籍记录，就分n个组，不会有重复对象，每一组再由annotate分组统计。'''

(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合：

练习：统计每一个出版社的最便宜的书

publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))

for publish_obj in publishList:
    print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：

queryResult= Publish.objects
　　　　　　　　　　　　.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
　　　　　　　　　　　　.values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

解析同上。

方式2:　

queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price')) ＃ 思考： if 有一个出版社没有出版过书会怎样？

解析：

'''
查看 Book.objects.values("publish__name")的结果和对应的sql语句
可以理解为values内的字段即group by的字段'''

(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：

 queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　 .filter(title__startswith="Py")
　　　　　　　　　 　.annotate(num_authors=Count('authors'))

(4) 统计不止一个作者的图书：

queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　.annotate(num_authors=Count('authors'))
　　　　　　　　　　.filter(num_authors__gt=1)

(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')

(6) 查询各个作者出的书的总价格:

# 按author表的所有字段 group by
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("name","SumPrice")
    print(queryResult)

# 按authors__name group by
    queryResult2=Book.objects.values("authors__name")
　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("price"))
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("authors__name","SumPrice")
    print(queryResult2)

F查询与Q查询

F查询

在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

# 查询评论数大于收藏数的书籍

   from django.db.models import F
   Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。

# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
    Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元：

Book.objects.all().update(price=F("price")+30)

引申：

如果要修改char字段咋办？

如：把所有书名后面加上(第一版)

>>> from django.db.models.functions import Concat
>>> from django.db.models import Value
>>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("第一版"), Value(")")))

Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。

from django.db.models import Q
Q(title__startswith='Py')

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

WHERE name ="yuan" OR name ="egon"

你可以组合& 和|  操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询：

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。例如：

bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
                                  title__icontains="python"
                                 )