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本节内容
- 路由系统
- models模型
- admin
- views视图
- template模板
引子
讲django的models之前， 先来想一想， 让你通过django操作数据库，你怎么做？ 做苦思冥想，可能会这样写。
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import pymysql
def index(request):
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='alex123', db='luffy_dev')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select username,email,mobile from web_account")
data_set = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return HttpResponse(data_set)
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很方便就实现了从数据库里取数据，事实上，很多人确实就是这么做的。但这样做会带来2个问题
- SQL注入危险，因为有的时候你操作数据库的语句不是写死在代码里的，而是通过前端传参数拼接的，这就给黑客有了可趁之机，通过拼接参数实现sql注入。
- 语句跟代码揉在一起了，增加后续维护成本
那怎么办呢？ORM提供了新思路。
什么是ORM呢？
对象关系映射(Object Relational Mapping)，它的实质就是将关系数据（库）中的业务数据用对象的形式表示出来，并通过面向对象（Object-Oriented）的方式将这些对象组织起来，实现系统业务逻辑的过程。
在ORM过程中最重要的概念是映射（Mapping），通过这种映射可以使业务对象与数据库分离。从面向对象来说，数据库不应该和业务逻辑绑定到一起，ORM则起到这样的分离作用，使数据库层透明，开发人员真正的面向对象。
上面的解释有点蒙蔽对不？其实你只需要抓住2个关键词， “映射” 和 “对象”，就能知道orm是什么干什么的了。
- 映射(Mapping) —— 把表结构映射成类
- 对象 —— 像操作类对象一样，操作数据库里的数据
映射
看下面的图，就是直观的例子，把右边的表结构映射成了左边的类
Sql语句到对象
ORM可以使你不用再写原生SQL, 而是像操作对象一样就可以实现对表里数据的增删改查
好棒棒，妈妈再也不用逼你写原生sql啦！
但是不要开心太早，ORM确实提高了开发效率，并且降低了数据操作与代码之间的耦合，不过有利就有弊，我们总结一下orm的优缺点。
优点：
- 实现了代码与数据操作的解耦合
- 不需自己写原生sql, 提高开发效率
- 防止SQL注入, 通过对象操作的方式，默认就是防止sql注入的。
缺点：
- 牺牲性能， 对象到原生SQL势必会有转换消耗，对性能有一定的影响
- 复杂语句力不从心， 一些复杂的sql语句，用orm对象操作的方式很难实现，就还得用原生sql
讲Django为什么说ORM? 哈， 好啦，是时候该引出主角啦，因为Django的models基于架构ORM实现的。
Models模型
Django 的models把数据库表结构映射成了一个个的类， 表里的每个字段就是类的属性。我们都知道数据库有很多字段类型，int,float,char等， Django的models类针对不同的字段也设置了不同的类属性。
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AutoField
BigAutoField
BigIntegerField
BinaryField
BooleanField
CharField
DateField
DateTimeField
DecimalField
DurationField
EmailField
FileField
FloatField
ImageField
IntegerField
GenericIPAddressField
NullBooleanField
PositiveIntegerField
PositiveSmallIntegerField
SlugField
SmallIntegerField
TextField
TimeField
URLField
UUIDField
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除了普通的表字段，针对外键也有映射
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ForeignKey
ManyToManyField
OneToOneField
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好啦，接下来就用django的orm来设计一个博客表。
需求
- 每个用户有自己的账户信息
- 用户可以发文章
- 文章可以打多个标签
根据需求，我们设计3张表
注意Article表和Tag表是属于多对多关系，什么是多对多？即一个文章有多个标签，一个标签又可以属于多个文章。
比如上图的Article表中id为3的文章 ，它的标签是4,26, 即投资、大文娱、社交， 你看“投资”这个标签同时还属于文章2。 这就是多对多关系 ， 即many to many .
那这种多对多的关系如何在表中存储呢？难道真的像上图中一样，在Article表中加个tags字段，关联Tag表里的多条数据，通过逗号区分？
这倒确实是个解决办法。但是也有问题，一个字段里存多条纪录的id,就没办法做查询优化了。比如不能做索引等。
所以若想实现多对多关系的高效存储 查询优化，可以在Article and Tag表之间再搞出一张表。
这样是不是就实现了多对多关联？
yes, 没错， django也是这么做的， django 有个专门的字段，叫ManyToManyField, 就是用来实现多对多关联的，它会自动生成一个如上图一样的第3张表来存储多对多关系。
正式的表结构
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from django.db import models
class Account(models.Model):
username = models.CharField(max_length=64,unique=True)
email = models.EmailField()
password = models.CharField(max_length=128)
register_date = models.DateTimeField("注册日期",auto_now_add=True)
signature = models.CharField(verbose_name="签名",max_length=128,blank=True,null=True)
class Article(models.Model):
title = models.CharField(max_length=255,unique=True)
content = models.TextField("文章内容")
account = models.ForeignKey("Account",verbose_name="作者",on_delete=models.CASCADE)
tags = models.ManyToManyField("Tag",blank=True)
pub_date = models.DateTimeField()
read_count = models.IntegerField(default=0)
class Tag(models.Model):
name = models.CharField(max_length=64,unique=True)
date = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
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我们发现，每个字段其实都是一个独立的对象，一张表其实是很多类的组合。
上面好多字段里还跟了些参数，我们来看以下常用的：
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null
blank
db_column
db_index
default
editable
help_text
primary_key
unique
unique_for_date
unique_for_month
unique_for_year
verbose_name
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还有几个特殊的字段属性需要单独介绍下
choices
An iterable (e.g., a list or tuple) consisting itself of iterables of exactly two items (e.g. [(A, B), (A, B) ...]) to use as choices for this field.
The first element in each tuple is the actual value to be set on the model, and the second element is the human-readable name.
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class Student(models.Model):
YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = (
('FR', 'Freshman'),
('SO', 'Sophomore'),
('JR', 'Junior'),
('SR', 'Senior'),
)
year_in_school = models.CharField(
max_length=2,
choices=YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES,
default=FRESHMAN,
)
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ForeignKey.on_delete
当一条记录关联的外键纪录被删除时，django 也会根据外键关联限制的配置来决定如何处理当前这条纪录。举例，如果你有个可以为null的外键关联,并且你想在本纪录关联的数据被删除时，把当前纪录的关联字段设为null,那就配置如下
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user = models.ForeignKey(
User,
on_delete=models.SET_NULL,
blank=True,
null=True,
)
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这个on_delete就是决定在关联对象被删除时，如何处理当前纪录的，常用的参数如下：
- CASCADE——Cascade deletes. Django emulates the behavior of the SQL constraint ON DELETE CASCADE and also deletes the object containing the ForeignKey.
- PROTECT——Prevent deletion of the referenced object by raising ProtectedError, a subclass of django.db.IntegrityError.
- SET_NULL——Set the ForeignKey null; this is only possible if null is True.
- SET_DEFAULT——Set the ForeignKey to its default value; a default for the ForeignKey must be set.
配置Django数据库连接信息
Django支持多种数据库，Sqlite、Mysql、Oracle、PostgreSQL，默认的是小型文件数据库Sqlite
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DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
}
}
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咱们是干大事的人，怎么也得用个Mysql呀， 改成mysql 也so easy.
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DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'my_db',
'USER': 'mydatabaseuser',
'PASSWORD': 'mypassword',
'HOST': '127.0.0.1',
'PORT': '3306',
}
}
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不过注意，python3 连接mysql的得使用pymysql,MysqlDB模块300年没更新了，但django默认调用的还是MySQLdb, so pymysql有个功能可以让django以为是用了MySQLdb. 即在项目目录下的__init__.py中加上句代码就好
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import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
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不加的话，一会连接数据时会报错噢 。
同步数据库
你在ORM定义的表结构如何同步到真实的数据库里呢？ 只需2条命令。但django只能帮你自动创建表，数据库本身还是得你自己来。
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create database my_db charset utf8;
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好了，可以同步了，说好只需2步。
1. 生成同步文件, django自带一个专门的工具叫migrations, 负责把你的orm表转成实际的表结构，它不旦可以帮自动创建表，对表结构的修改，比如增删改字段、改字段属性等也都能自动同步。只需通过下面神奇的命令。
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python manage.py makemigrations
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不出意外的话，会显示类似以下信息
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$ python manage.py makemigrations
Migrations for 'app01':
app01/migrations/0001_initial.py
- Create model Account
- Create model Article
- Create model Tag
- Add field tags to article
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此时你会发现，你的app下的migrations目录里多了一个0001_initial.py的文件 ，这个文件就是因为你这条命令而创建的，migrations工具就会根据这个文件来创建数据库里的表。
2. 同步到数据
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$ python manage.py migrate
Operations to perform:
Apply all migrations: admin, app01, auth, contenttypes, sessions
Running migrations:
Applying contenttypes.0001_initial... OK
Applying auth.0001_initial... OK
Applying admin.0001_initial... OK
Applying admin.0002_logentry_remove_auto_add... OK
Applying app01.0001_initial... OK
Applying contenttypes.0002_remove_content_type_name... OK
Applying auth.0002_alter_permission_name_max_length... OK
Applying auth.0003_alter_user_email_max_length... OK
Applying auth.0004_alter_user_username_opts... OK
Applying auth.0005_alter_user_last_login_null... OK
Applying auth.0006_require_contenttypes_0002... OK
Applying auth.0007_alter_validators_add_error_messages... OK
Applying auth.0008_alter_user_username_max_length... OK
Applying auth.0009_alter_user_last_name_max_length... OK
Applying sessions.0001_initial... OK
(venv_django2) Alexs-MacBook-Pro:mysite alex$
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此时登录你的数据库，会发现创建了好多张表
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mysql> show tables;
----------------------------
| Tables_in_luffy_dev2 |
----------------------------
| app01_account |
| app01_article |
| app01_article_tags |
| app01_tag |
| auth_group |
| auth_group_permissions |
| auth_permission |
| auth_user |
| auth_user_groups |
| auth_user_user_permissions |
| django_admin_log |
| django_content_type |
| django_migrations |
| django_session |
----------------------------
14 rows in set (0.00 sec)
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好啦，表结构也有了，我们可以往里面插数据啦。
之前说好的是可以不用SQL语句的，一点不骗你。
用orm对表数据进行增删改查
先进入已经连接好数据库的django python环境
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(venv_django2) Alexs-MacBook-Pro:mysite alex$ python manage.py shell
Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 26 2016, 10:47:25)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
(InteractiveConsole)
>>>
>>> from app01 import models
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创建
创建数据简单的令人发指
查
filter 支持很多的过滤条件，我们来看下：
contains
包含，相当于sql的like条件
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Entry.objects.get(headline__contains='Lennon')
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon%';
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Note this will match the headline 'Lennon honored today' but not 'lennon honored today'.
icontains 大小写不敏感
in
In a given iterable; often a list, tuple, or queryset.
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Entry.objects.filter(id__in=[1, 3, 4])
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE id IN (1, 3, 4);
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You can also use a queryset to dynamically evaluate the list of values instead of providing a list of literal values:
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inner_qs = Blog.objects.filter(name__contains='Cheddar')
entries = Entry.objects.filter(blog__in=inner_qs)
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This queryset will be evaluated as subselect statement:
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SELECT ... WHERE blog.id IN (SELECT id FROM ... WHERE NAME LIKE '%Cheddar%')
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gt
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Entry.objects.filter(id__gt=4)
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE id > 4;
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gte
Greater than or equal to.
lt
Less than.
lte
Less than or equal to.
startswith
Case-sensitive starts-with.
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Entry.objects.filter(headline__startswith='Lennon')
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE headline LIKE 'Lennon%';
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SQLite doesn’t support case-sensitive LIKE statements; startswith acts like istartswith for SQLite
istartswith
Case-insensitive starts-with.
endswith
Case-sensitive ends-with.
iendswith
Case-insensitive ends-with
range
区间过渡，可对数字、日期进行过滤
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import datetime
start_date = datetime.date(2005, 1, 1)
end_date = datetime.date(2005, 3, 31)
Entry.objects.filter(pub_date__range=(start_date, end_date))
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN '2005-01-01' and '2005-03-31';
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Warning！
Filtering a DateTimeField with dates won’t include items on the last day, because the bounds are interpreted as “0am on the given date”. If pub_date was a DateTimeField, the above expression would be turned into this SQL:
SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN '2005-01-01 00:00:00' and '2005-03-31 00:00:00';
Generally speaking, you can’t mix dates and datetimes.
date
For datetime fields, casts the value as date. Allows chaining additional field lookups. Takes a date value.
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Entry.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1))
Entry.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1))
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year
For date and datetime fields, an exact year match. Allows chaining additional field lookups. Takes an integer year.
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Entry.objects.filter(pub_date__year=2005)
Entry.objects.filter(pub_date__year__gte=2005)
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN '2005-01-01' AND '2005-12-31';
SELECT ... WHERE pub_date >= '2005-01-01';
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When USE_TZ is True, datetime fields are converted to the current time zone before filtering. 简单解决办法是把USE_TZ=False
month
For date and datetime fields, an exact month match. Allows chaining additional field lookups. Takes an integer 1 (January) through 12 (December).
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Entry.objects.filter(pub_date__month=12)
Entry.objects.filter(pub_date__month__gte=6)
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When USE_TZ is True, datetime fields are converted to the current time zone before filtering. This requires time zone definitions in the database.
SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE EXTRACT('month' FROM pub_date) = '12';
SELECT ... WHERE EXTRACT('month' FROM pub_date) >= '6';
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day
For date and datetime fields, an exact day match. Allows chaining additional field lookups. Takes an integer day.
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Entry.objects.filter(pub_date__day=3)
Entry.objects.filter(pub_date__day__gte=3)
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE EXTRACT('day' FROM pub_date) = '3';
SELECT ... WHERE EXTRACT('day' FROM pub_date) >= '3';
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week
New in Django 1.11.
For date and datetime fields, return the week number (1-52 or 53) according to ISO-8601, i.e., weeks start on a Monday and the first week contains the year’s first Thursday.
Example:
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Entry.objects.filter(pub_date__week=52)
Entry.objects.filter(pub_date__week__gte=32, pub_date__week__lte=38)
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week_day
For date and datetime fields, a ‘day of the week’ match. Allows chaining additional field lookups.
Takes an integer value representing the day of week from 1 (Sunday) to 7 (Saturday).
Example:
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Entry.objects.filter(pub_date__week_day=2)
Entry.objects.filter(pub_date__week_day__gte=2)
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hour
For datetime and time fields, an exact hour match. Allows chaining additional field lookups. Takes an integer between 0 and 23.
Example:
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Event.objects.filter(timestamp__hour=23)
Event.objects.filter(time__hour=5)
Event.objects.filter(timestamp__hour__gte=12)
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE EXTRACT('hour' FROM timestamp) = '23';
SELECT ... WHERE EXTRACT('hour' FROM time) = '5';
SELECT ... WHERE EXTRACT('hour' FROM timestamp) >= '12';同
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同时，还支持mintue,second
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Event.objects.filter(time__minute=46)
Event.objects.filter(timestamp__second=31)
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isnull
Takes either True or False, which correspond to SQL queries of IS NULL and IS NOT NULL, respectively.
Example:
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Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True)
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SQL equivalent:
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SELECT ... WHERE pub_date IS NULL;
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regex
Case-sensitive regular expression match.
Example:
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Entry.objects.get(title__regex=r'^(An?|The) ')
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SQL equivalents:
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SELECT ... WHERE title REGEXP BINARY '^(An?|The) ';
SELECT ... WHERE REGEXP_LIKE(title, '^(An?|The) ', 'c');
SELECT ... WHERE title ~ '^(An?|The) ';
SELECT ... WHERE title REGEXP '^(An?|The) ';
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iregex 大小写不敏感
改删
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models.Account.objects.filter(username='elina').update(password="Luffy#21")
obj = models.Account.objects.get(username='linux')
obj.username = 'python'
obj.save()
models.User.objects.get(password='oldboy').delete()
obj = models.User.objects.get(id=3)
obj.delete()
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数据返回后的展示
values()
values(*fields, **expressions)
Returns a QuerySet that returns dictionaries, rather than model instances, when used as an iterable.
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>>> Blog.objects.values()
<QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog', 'tagline': 'All the latest Beatles news.'}]>
>>> Blog.objects.values('id', 'name')
<QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog'}]>
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order_by()
order_by(*fields)
By default, results returned by a QuerySet are ordered by the ordering tuple given by the ordering option in the model’s Meta. You can override this on a per-QuerySet basis by using the order_by method.
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Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).order_by('-pub_date', 'headline')
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The result above will be ordered by pub_date descending, then by headline ascending. The negative sign in front of "-pub_date"indicates descending order. Ascending order is implied.
reverse()
Use the reverse() method to reverse the order in which a queryset’s elements are returned. Calling reverse() a second time restores the ordering back to the normal direction.
To retrieve the “last” five items in a queryset, you could do this:
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my_queryset.reverse()[:5]
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ORM对象操作
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单表对象操作
o = models.Article.objects.all()[0]
o.tilte
外键关联
>>> o.account.username
'jack'
>>> o.account.username = rain
外键反向关联操作
>>> a = models.Account.objects.get(username='alex')
>>> a.article_set.all()
<QuerySet [<Article: 你好，2018>]>
>>> a.article_set.select_related()
<QuerySet [<Article: 你好，2018>]>
多对多操作
>>> o = models.Article.objects.all()[1]
>>> o.tags.all()
<QuerySet [<Tag: 投资>, <Tag: 科技>]>
多对多反向操作
>>> t = models.Tag.objects.get(name="投资")
>>> t.article_set.all()
<QuerySet [<Article: 你好，2018>, <Article: 粉丝超过10万后，我经历了抖音盗号风波>]>
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好啦，orm的操作先点到为止，后面学项目时再带你搞复杂的。
练习题
- 基于前面课程设计的表结构，完成以下练习：
- 创建5条account和5条新tag纪录
- 创建5条article信息，关联上面的不同的用户和tag
- 在account表里找到用户名包含al的纪录，然后把密码改掉
- 在article表找到文章内容包含“电影”2个字的，把这些文章加上”大文娱”tag
- 把用户elina发表的文章找出来，并且把作者都改成alex
- 找到用户表里注册日期在2018-04月，并且signature为空的纪录
- 打到文章中标签为“投资”的所有文章
- 找到每个月8号注册的用户
- 找到每年5月发表的文章
- 找到2015-2017年5月发表的文章
- 找到文章作者以’a’或’k’开头的文章
来源：https://www./content-4-328551.html
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