Django是一款优秀的web框架,有着自己的ORM数据库模型。在项目中一直使用django数据库,写一篇文章专门记录一下数据库操作。略写django工程创建过程,详写查询过程。可以和sqlalchemy对比来看,会发现有很多相同的地方,例如外键,外键关联关系等。上一篇sqlalchemy查询文章

目录:

1.Django环境搭建

2.数据库建表

3.写入数据

4.查询语句

Django环境搭建

1.安装django

pip install django

2.创建工程

django.admin project myself

3.创建app

python manage.py create sql_train

4.设置setting文件

将应用sql_train加入到app中

修改数据库连接方式

将默认的sqlite3数据库修改成mysql数据库

如果没有安装过mysql数据库,先安装mysql,然后安装mysqldb驱动

添加url映射

2 创建表结构

from __future__ import unicode_literals

from django.db import models

class Student(models.Model):
id = models.IntegerField(primary_key=True)
name = models.CharField(max_length=) class Family(models.Model):
id = models.IntegerField(primary_key=True)
member = models.CharField(max_length=)
stu_id = models.ForeignKey(Student,related_name='student') class House(models.Model):
id = models.IntegerField(primary_key=True)
location = models.CharField(max_length=)
family_id = models.ForeignKey(Family,related_name='family') class Cars(models.Model):
id = models.IntegerField(primary_key=True)
name = models.CharField(max_length=)
Family = models.ForeignKey(Family,related_name='family_to_car')

表结构:

Student是主表

Family是从表,有一个外键stu_id连接到Student

House是Family的从表 有一个外键family_id连接到Family

Cars是Family的从表,有一个外键Family连接到Family

在应用sql_train中的models.py中创建四张表结构,分别是:Student,Family,House,Cars。使用如下命令将表结构创建在mysql数据库中

python manage.py migrate

写入数据

#coding:utf-8

from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
from models import Student,Family,House,Cars
from django.db import models
from django.db.models import Q def sql(request):     create_value()
    #select_compex()     return HttpResponse('hello') def create_value(): # Student.objects.create(id=,name='悟空')
# Student.objects.create(id=,name='贝吉塔')
# Student.objects.create(id=,name='比克')
# Student.objects.create(id=,name='天津饭') # Student.objects.create(id=,name='库林')
# Student.objects.create(id=,name='18号')
# Student.objects.create(id=,name='饺子') # Family.objects.create(id=,member=,stu_id=Student.objects.get(id=))
# Family.objects.create(id=,member=,stu_id=Student.objects.get(id=))
# Family.objects.create(id=,member=,stu_id=Student.objects.get(id=))
# Family.objects.create(id=,member=,stu_id=Student.objects.get(id=)) # House.objects.create(id=,location='地球',family_id=Family.objects.get(id=))
# House.objects.create(id=,location='贝吉塔星',family_id=Family.objects.get(id=))
# House.objects.create(id=,location='那美克星',family_id=Family.objects.get(id=))
# House.objects.create(id=,location='地球',family_id=Family.objects.get(id=)) Cars.objects.create(id=,name='筋斗云',Family=Family.objects.get(id=))
Cars.objects.create(id=,name='引力',Family=Family.objects.get(id=))
Cars.objects.create(id=,name='意念',Family=Family.objects.get(id=))
Cars.objects.create(id=,name='翅膀',Family=Family.objects.get(id=))

有外键关联的数据,插入数据时是插入整个外键的对象。例如:Family的外键关联到Student,Family表中的stu_id要填入对应的Student的对象。

查询语句

def select_compex():

#普通查询语句
# result_one = Student.objects.all() #过滤
# result_two = House.objects.filter(id=) #related_name,外键字段使用
#通过Student查询到Family的数据
# result_three = Student.objects.get(id=)
# result_four = result_three.student.all() # result_three = Student.objects.get(id=)
# result_four = result_three.student.all()
django数据库双下划线操作。
django数据库中没有连表的操作,没有sqlalchemy中的join操作,它使用了一种更简洁的操作‘__’ ,双下划线。
使用双下划线可以完成连表操作,可以正向查询,也可以反向查询。 # Student <----- Family <------ House
|
|----------- Cars
    #正向查询一层
#查询Family表,约束条件是Student表中的姓名是 ‘悟空’
# result_seven = Family.objects.filter(stu_id__name='悟空')


#正向查询两层
#查询House表,约束条件是Student表中的name是 悟空
# result_eight = House.objects.filter(family_id__stu_id__name='悟空')
    #反向查询一层
#查询Student表,约束关系是Family表中的 id 是 1
# result_five = Student.objects.filter(student__id=)
# for x in result_five:
# print x.id,x.name #反向查询两层
#查询student表,约束关系是House表中的 id 是 3
# Student <----- Family <------ House
# 两个技巧,一、反向查询 二、两层操作
# result_six = Student.objects.filter(student__family__id=)
# for x in result_six:
# print x.id,x.name ''' #正反向混合查询
House表和Car表的外键同时指定到Family;查询House表,约束条件是car表中的name字段为 筋斗云。
# result_fiveteen = House.objects.filter(family_id__family_to_car__name='筋斗云') # result_six = Student.objects.filter(id=)
# result_eight = Student.objects.get(id=)
# result_nine = Student.objects.all() #and和or查询 #and查询
#与查询,并列查询,直接将条件全部都写在查询括号中就可
# result_ten = House.objects.filter(location='地球',id=) #or查询
#django的查询语句的或运算没有sqlalchemy中的or关键字,这里是使用了关键字Q,使用Q将查询语句包裹,然后使用 | 连接,完成或查询。
# result_eleven = House.objects.filter(Q(location='地球')|Q(id=)) #or查询
# result_twenty = House.objects.filter(Q(location='地球')|Q(id=)|Q(id=)) #排除字段
#exclude不等于,即排除这个条件其他都查询出来。例如:查询Family中id不等于1的
# result_thirteen = Family.objects.exclude(id=) #offset和limit
#Django中没有sqlalchemy里切片的关键字offset和limit。可以直接使用类似python中切片的操作[]。
# result_foutteen = Student.objects.all()[:] #精确查询
#exact精确匹配,区分大小写
#iexact精确匹配,不区分大小写
result_sixteen = Student.objects.filter(name__iexact='空') #模糊查询
#contains模糊查询码,区分大小写
#icontains模糊查询,不区分大小写
result_seventeen = Student.objects.filter(name__contains='K')
result_seventeen = Student.objects.filter(name__contains='K') filter和all查询出来都是列表,QuerySet类型的数据。QuerySet是一个可遍历结构,包含一个或多个元素,每个元素都是一个Model 实例 QuerySet类似于Python中的list
get查询出来是对象。 for x in result_seventeen:
print x.id,x.name print '查询长度'
print result_seventeen.count()

Django 数据库查询集合(双下划线连表操作)的更多相关文章

  1. Django 数据库查询集合(多对多)

    Django 数据库查询集合(双下划线连表操作) 目录: 1.Django环境搭建 2.数据库建表 3.写入数据 4.查询语句 Django环境搭建 1.安装django pip install dj ...

  2. Django基础(5) ----基于双下划线的跨表查询,聚合查询,分组查询,F查询,Q查询

    一.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(mode ...

  3. django基础之day04,必知必会13条,双下划线查询,字段增删改查,对象的跨表查询,双下划线的跨表查询

    from django.test import TestCase # Create your tests here. import os import sys if __name__ == " ...

  4. Django框架之第六篇(模型层)--单表查询和必知必会13条、单表查询之双下划线、Django ORM常用字段和参数、关系字段

    单表查询 补充一个知识点:在models.py建表是 create_time = models.DateField() 关键字参数: 1.auto_now:每次操作数据,都会自动刷新当前操作的时间 2 ...

  5. Django框架第七篇(模型层)--多表操作:一对多/多对多增删改,跨表查询(基于对象、基于双下划线跨表查询),聚合查询,分组查询,F查询与Q查询

    一.多表操作 一对多字段的增删改(book表和publish表是一对多关系,publish_id字段) 增  create publish_id 传数字   (publish_id是数据库显示的字段名 ...

  6. Django day08 多表操作 (三) 基于对象的跨表查询 基于双下划线的多表查询

    一: 基于对象的跨表查询 1. 一对一 正向: 反向: 2. 一对多 正向: 反向: 3.多对多 正向: 反向: 4.*****基于对象的多表查询 二: 基于双下划线的多表查询 1. 连表查询 一对一 ...

  7. orm多表查询基于双下划线

    ###########基于双下划线的跨表查询(基于join实现的)############# key: 正向查询按字段,反向查询按表名小写 1.查询python这本书出版社的名字 ret = Book ...

  8. django models的点查询/跨表查询/双下划线查询

    django models 在日常的编程中,我们需要建立数据库模型 而往往会用到表与表之间的关系,这就比单表取数据要复杂一些 在多表之间发生关系的情形下,我们如何利用models提供的API的特性获得 ...

  9. $Django 多表操作(增删改查,基于双下划线,对象的查询) 在Python脚本中调用Django环境

    在Python脚本中调用Django环境. import osif __name__ == '__main__': os.environ.setdefault("DJANGO_SETTING ...

随机推荐

  1. 我的第一个python web开发框架(25)——定制ORM(一)

    在开始编写ORM模块之前,我们需要先对db_helper进行重构,因为ORM最终生成的sql是需要转给db_helper来执行的,所以拥有一个功能完善.健壮的数据库操作类是非常必要的. 这是项目原db ...

  2. 清除被占用的8080端口,否则npm run dev无法正常运行

    解决方案一: 1. 打开git-bash2. 输入:netstat -ano查看所有端口信息,如图,找到端口 8080,以及对应的 PID 3.输入:tskill PID 即可杀死进程 解决方案二: ...

  3. 如何给python程序加密

    在实际的工作中,有时候我们需要部署自己的Python应用,但这时候我们并不希望别人能够看到自己的Python源程序.因此,我们需要为自己的源代码进行加密,Python已经为我们提供了这样一套工作机制. ...

  4. 【题解】P1119 灾后重建

    题目地址 理解Floyed的本质 Floyed的本质是动态规划. 在地K次循环中,Floyed算法枚举任意点对(X,Y),在这之前,K从未做过任何点对的中点.因此,可以利用K为中转的路径长度更新. 在 ...

  5. 如何在.net 4.0下安装TLS1.2的支持

    原始出处:www.cnblogs.com/Charltsing/p/Net4TLS12.html 作者QQ: 564955427 最近提交请求发生错误:不支持请求的协议,研究了一下TLS1.2,发现这 ...

  6. Linux slave配置

    说明:master机器为Windows,现将一台Linux机器作为slave进行配置.这台Linux机器为CentOS. 1.在Linux slave上的配置 ①创建名为jenkins用户 #sudo ...

  7. POJ1094 Sorting It All Out LUOGU 排序

        Sorting It All Out Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 40012   Accepted ...

  8. python之路7-正则表达式

    正则表达式用于做字符串匹配,在python中用re模块来操作 生成正则的在线工具:http://tool.chinaz.com/regex

  9. css高度自適應

    高度自適應意思是高度能隨著瀏覽器的大小的變化而變化.

  10. Python——hashilib 模块(哈希模块)

    hashilib 模块 摘要算法 import hashlib # 提供摘要算法的模块 md5 = hashlib.md5() md5.update(b'alex3714') print(md5.he ...