模型层——多表操作

news2024/11/20 14:17:17

多表操作

一 创建模型

实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系

作者模型:一个作者有姓名和年龄。

作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one)

出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email。

书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。

Book

   id    title   price  publish    

   1      php     100   人民出版社  
   2      python  200   南京出版社   
   3      go      100   人民出版社  
   4      java    300   人民出版社  


为了存储出版社的邮箱,地址,在第一个表后面加字段

Book

   id    title   price  publish    email    addr    

   1      php     100   人民出版社   111      北京
   2      python  200   南京出版社 222      上海
   3      go      100   人民出版社   111      北京
   4      java    300   人民出版社   111      北京
   
这样会有大量重复的数据,浪费空间

####################################################################################

一对多:一个出版社对应多本书(关联信息建在多的一方,也就是book表中)

Book

   id    title   price     publish_id   


   1      php     100         1
   2      python  200         1
   3      go      100         2  
   4      java    300         1


Publish

    id    name       email    addr    
     1    人民出版社   111      北京       
     2    东京出版社   222      东京



总结:一旦确定表关系是一对多:在多对应的表中创建关联字段(在多的表里创建关联字段)  ,publish_id


查询python这本书的出版社的邮箱(子查询)

   select publish_id from Book where title=“python”
   select email from Publish where id=1


####################################################################################


多对多:一本书有多个作者,一个作者出多本书

Book

   id    title   price     publish_id    


   1      php     100         1               
   2      python  200         1
   3      go      100         2  
   4      java    300         1



Author
         id  name  age   addr

         1    alex  34   beijing
         2    justin  55   nanjing



Book2Author

    id    book_id  author_id
     1       2         1
     2       2         2

     3       3         2

总结:一旦确定表关系是多对多:创建第三张关系表(创建中间表,中间表就三个字段,自己的id,书籍id和作者id) :
          
          id      book_id   author_id


# lqz出版过的书籍名称(子查询)

select id from Author where name='lqz'

select book_id from Book2Author where  author_id=1

select title from Book where id =book_id

####################################################################################


一对一:对作者详细信息的扩展(作者表和作者详情表)

Author
         id  name  age     ad_id(UNIQUE) 

         1    lqz  34       1     
         2    justin  55       2     


AuthorDetail

   id    addr      gender    tel   gf_name   author_id(UNIQUE)
    1   beijing    male      110   小花           1
    2   nanjing    male      911   杠娘           2


总结: 一旦确定是一对一的关系:在两张表中的任意一张表中建立关联字段+Unique


====================================


Publish  
Book
Author
AuthorDetail
Book2Author



CREATE TABLE publish(
                id INT PRIMARY KEY auto_increment ,
                name VARCHAR (20)
              );


CREATE TABLE book(
                id INT PRIMARY KEY auto_increment ,
                title VARCHAR (20),
                price DECIMAL (8,2),
                pub_date DATE ,
                publish_id INT ,
                FOREIGN KEY (publish_id) REFERENCES publish(id)
              );


CREATE TABLE authordetail(
                id INT PRIMARY KEY auto_increment ,
                tel VARCHAR (20)
              );

CREATE TABLE author(
                id INT PRIMARY KEY auto_increment ,
                name VARCHAR (20),
                age INT,
                authordetail_id INT UNIQUE ,
                FOREIGN KEY (authordetail_id) REFERENCES authordetail(id)
              );



CREATE  TABLE book2author(
       id INT PRIMARY KEY auto_increment ,
       book_id INT ,
       author_id INT ,
       FOREIGN KEY (book_id) REFERENCES book(id),
       FOREIGN KEY (author_id) REFERENCES author(id)
)

注意:关联字段与外键约束没有必然的联系(建管理字段是为了进行查询,建约束是为了不出现脏数据)

在Models创建如下模型

class Book(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
    publish_date = models.DateField()
    # 阅读数
    # reat_num=models.IntegerField(default=0)
    # 评论数
    # commit_num=models.IntegerField(default=0)

    publish = models.ForeignKey(to='Publish',to_field='nid',on_delete=models.CASCADE)
    authors=models.ManyToManyField(to='Author')
    def __str__(self):
        return self.name


class Author(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    author_detail = models.OneToOneField(to='AuthorDatail',to_field='nid',unique=True,on_delete=models.CASCADE)


class AuthorDatail(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    telephone = models.BigIntegerField()
    birthday = models.DateField()
    addr = models.CharField(max_length=64)


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

生成的表如下:

image

注意事项:

  • 表的名称myapp_modelName,是根据 模型中的元数据自动生成的,也可以覆写为别的名称  
  • id 字段是自动添加的
  • 对于外键字段,Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
  • 这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式,要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
  • 定义好模型之后,你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置,在其中添加models.py所在应用的名称。
  • 外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL),你可以赋给它空值 None 。

二 添加表记录

一对多的

方式1:
   publish_obj=Publish.objects.get(nid=1)
   book_obj=Book.objects.create(title="",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj)
  
方式2:
   book_obj=Book.objects.create(title="",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)

核心:book_obj.publish与book_obj.publish_id是什么?

关键点:

 一 book_obj.publish=Publish.objects.filter(id=book_obj.publish_id).first()

 二 book_obj.authors.all()
    关键点:book.authors.all()  # 与这本书关联的作者集合

     1 book.id=3
     2 book_authors
         id  book_id  author_ID
         3      3             1
         4      3             2

     3  author
        id   name
        1   lqz
        2   justin

 book_obj.authors.all()    ------->   [lqz,justin]
# -----一对多添加
pub=Publish.objects.create(name='justin出版社',email='445676@qq.com',city='山东')
print(pub)

# 为book表绑定和publish的关系
import datetime,time
now=datetime.datetime.now().__str__()
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
print(type(now))
print(now)
# 日期类型必须是日期对象或者字符串形式的2018-09-12(2018-9-12),其它形式不行
Book.objects.create(name='海燕3',price=333.123,publish_date=now,publish_id=2)
Book.objects.create(name='海3燕3',price=35.123,publish_date='2018/02/28',publish=pub)
pub=Publish.objects.filter(nid=1).first()
book=Book.objects.create(name='测试书籍',price=33,publish_date='2018-7-28',publish=pub)
print(book.publish.name)
# 查询出版了红楼梦这本书出版社的邮箱
book=Book.objects.filter(name='红楼梦').first()
print(book.publish.email)

多对多

# 当前生成的书籍对象
  book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1)
  # 为书籍绑定的做作者对象
  yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录
  justin=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录

  # 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录
  book_obj.authors.add(yuan,justin)    #  将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。   =======    book_obj.authors.add(*[])
book = Book.objects.filter(name='红楼梦').first()
justin=Author.objects.filter(name='justin').first()
lqz=Author.objects.filter(name='lqz').first()
# 1 没有返回值,直接传对象
book.authors.add(lqz,justin)
# 2 直接传作者id
book.authors.add(1,3)
# 3 直接传列表,会打散
book.authors.add(*[1,2])
# 解除多对多关系
book = Book.objects.filter(name='红楼梦').first()
# 1 传作者id
book.authors.remove(1)
# 2 传作者对象
justin = Author.objects.filter(name='justin').first()
book.authors.remove(justin)
#3 传*列表
book.authors.remove(*[1,2])
#4 删除所有
book.authors.clear()
# 5 拿到与 这本书关联的所有作者,结果是queryset对象,作者列表
ret=book.authors.all()
# print(ret)
# 6 queryset对象,又可以继续点(查询红楼梦这本书所有作者的名字)
ret=book.authors.all().values('name')
print(ret)
# 以上总结:
# (1)
# book=Book.objects.filter(name='红楼梦').first()
# print(book)
# 在点publish的时候,其实就是拿着publish_id又去app01_publish这个表里查数据了
# print(book.publish)
# (2)book.authors.all()

核心:book_obj.authors.all()是什么?

多对多关系其它常用API:

book_obj.authors.remove()      # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。    ======   book_obj.authors.remove(*[])
book_obj.authors.clear()       #清空被关联对象集合
book_obj.authors.set()         #先清空再设置

三 基于对象的跨表查询

一对多查询(publish与book)

正向查询(按字段:publish)

# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市
book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first()
# book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象
print(book_obj.publish.city)

反向查询(按表名:book_set)

publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社")
#publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合
book_list=publish.book_set.all()    
for book_obj in book_list:
       print(book_obj.title)
# 一对多正向查询
 book=Book.objects.filter(name='红楼梦').first()
 print(book.publish)#与这本书关联的出版社对象
 print(book.publish.name)
 # 一对多反向查询
 # 人民出版社出版过的书籍名称
 pub=Publish.objects.filter(name='人民出版社').first()
 ret=pub.book_set.all()
 print(ret)

一对一查询(Author 与 AuthorDetail)

正向查询(按字段:authorDetail):

justin=Author.objects.filter(name="justin").first()
print(justin.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)
# 一对一正向查询
# lqz的手机号
lqz=Author.objects.filter(name='lqz').first()
tel=lqz.author_detail.telephone
print(tel)
# 一对一反向查询
# 地址在北京的作者姓名
author_detail=AuthorDatail.objects.filter(addr='北京').first()
name=author_detail.author.name
print(name)

多对多查询 (Author 与 Book)

正向查询(按字段:authors):

# 眉所有作者的名字以及手机号
 
book_obj=Book.objects.filter(title="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justin出过的所有书籍的名字
  author_obj=Author.objects.get(name="justin")
  book_list=author_obj.book_set.all()        #与justin作者相关的所有书籍
  for book_obj in book_list:
    print(book_obj.title)
# 正向查询----查询红楼梦所有作者名称
book=Book.objects.filter(name='红楼梦').first()
ret=book.authors.all()
print(ret)
for auth in ret:
print(auth.name)
# 反向查询 查询lqz这个作者写的所有书
author=Author.objects.filter(name='lqz').first()
ret=author.book_set.all()
print(ret)

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(Book, 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

四 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。

'''
正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表
'''

一对多查询

# 练习:  查询苹果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="苹果出版社").values_list("title","price")

# 反向查询 按表名:book
queryResult=Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values_list("book__title","book__price")
查询的本质一样,就是select from的表不一样
# 正向查询按字段,反向查询按表名小写
# 查询红楼梦这本书出版社的名字
# select * from app01_book inner join app01_publish
# on app01_book.publish_id=app01_publish.nid
ret=Book.objects.filter(name='红楼梦').values('publish__name')
print(ret)
ret=Publish.objects.filter(book__name='红楼梦').values('name')
print(ret)

多对多查询

# 练习: 查询lqz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="lqz").values_list("title")

# 反向查询 按表名:book
queryResult=Author.objects.filter(name="lqz").values_list("book__title","book__price")
# 正向查询按字段,反向查询按表名小写
# 查询红楼梦这本书出版社的名字
# select * from app01_book inner join app01_publish
# on app01_book.publish_id=app01_publish.nid
ret=Book.objects.filter(name='红楼梦').values('publish__name')
print(ret)
ret=Publish.objects.filter(book__name='红楼梦').values('name')
print(ret)
# sql 语句就是from的表不一样
# -------多对多正向查询
# 查询红楼梦所有的作者
ret=Book.objects.filter(name='红楼梦').values('authors__name')
print(ret)
# ---多对多反向查询
ret=Author.objects.filter(book__name='红楼梦').values('name')
ret=Author.objects.filter(book__name='红楼梦').values('name','author_detail__addr')
print(ret)

一对一查询

# 查询lqz的手机号

# 正向查询
ret=Author.objects.filter(name="lqz").values("authordetail__telephone")

# 反向查询
ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="lqz").values("telephone")
# 查询lqz的手机号
# 正向查
ret=Author.objects.filter(name='lqz').values('author_detail__telephone')
print(ret)
# 反向查
ret= AuthorDatail.objects.filter(author__name='lqz').values('telephone')
print(ret)

进阶练习(连续跨表)

# 练习: 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: 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

# 方式1:
queryResult=Book.objects.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151").values_list("title","publish__name")
# 方式2:    
ret=Author.objects.filter(authordetail__telephone__startswith="151").values("book__title","book__publish__name")
# ----进阶练习,连续跨表
# 查询手机号以33开头的作者出版过的书籍名称以及书籍出版社名称
# author_datail author book publish
# 基于authorDatail表

ret=AuthorDatail.objects.filter(telephone__startswith='33').values('author__book__name','author__book__publish__name')
print(ret)

# 基于Author表
 ret=Author.objects.filter(author_detail__telephone__startswith=33).values('book__name','book__publish__name')
print(ret)

# 基于Book表
ret=Book.objects.filter(authors__author_detail__telephone__startswith='33').values('name','publish__name')
print(ret)

# 基于Publish表  
ret=Publish.objects.filter(book__authors__author_detail__telephone__startswith='33').values('book__name','name')
    print(ret)
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
# 练习: 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")

反向查询时,如果定义了related_name ,则用related_name替换表名

五 聚合查询与分组查询

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()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')}
# 查询所有书籍的平均价格
from django.db.models import Avg,Count,Max,Min
ret=Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
# {'price__avg': 202.896}
# 可以改名字
ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'))
# 统计平均价格和最大价格
ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'),max_price=Max('price'))
# 统计最小价格
ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), min_price=Min('price'))
# 统计个数和平均价格
ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('price'))
ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('nid'))
print(ret)

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)。

总结 :跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表,再按单表的思路进行分组查询。 

查询练习

练习:统计每一本书作者个数

from django.db.models import Avg, Max, Sum, Min, Max, Count
book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("authors"))
for book in book_list:
     print(book.name)
     print(book.author_num)
book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("authors")).values('name','author_num')
print(book_list)

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)

练习: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'))

练习:统计不止一个作者的图书:(作者数量大于一)

ret=models.Book.objects.annotate(author_num=Count("authors")).filter(author_num__gt=1).values('name','author_num')
print(ret)

练习: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')

练习:查询各个作者出的书的总价格:

ret=models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")
print(ret)

练习:查询每个出版社的名称和书籍个数

ret=models.Publish.objects.all().annotate(c=Count('book__name')).values('name','c')
print(ret)
'''
       查询每一个部门名称以及对应的员工数
       book:
       id  name   price      publish
        1   金品   11.2        1
        2   西游   14.2        2
        3   东游   16.2        2
        4   北邮   19.2        3
        
    '''
    # 示例一:查询每一个出版社id,以及出书平均价格
    # select publish_id,avg(price) from app01_book group by publish_id;
    # annotate


    #  annotate() 内写聚合函数
    #  values在前表示group by的字段
    #  values在后表示取某几个字段
    #  filter在前表示where
    #  filter在后表示having
    # from django.db.models import Avg, Count, Max, Min
    # ret=models.Book.objects.values('publish_id').annotate(avg=Avg('price')).values('publish_id','avg')
    # print(ret)

    # 查询出版社id大于1的出版社id,以及出书平均价格
    #select publish_id,avg(price) from app01_book where publish_id>1 group by publish_id;

    # ret=models.Book.objects.values('publish_id').filter(publish_id__gt=1).annotate(avg=Avg('price')).values('publish_id','avg')
    # print(ret)

    # 查询出版社id大于1的出版社id,以及出书平均价格大于30的
    # select publish_id,avg(price)as aaa from app01_book where publish_id>1 group by publish_id HAVING aaa>30;
    # ret = models.Book.objects.values('publish_id').filter(publish_id__gt=1).annotate(avg=Avg('price')).filter(avg__gt=30).values(
    #     'publish_id', 'avg')
    # print(ret)


    ## 查询每一个出版社出版的书籍个数
    # pk 代指主键

    # ret=models.Book.objects.get(pk=1)
    # print(ret.name)
    # ret=models.Publish.objects.values('pk').annotate(count=Count('book__id')).values('name','count')
    # print(ret)
    # 如果没有指定group by的字段,默认就用基表(Publish)主键字段作为group by的字段
    # ret=models.Publish.objects.annotate(count=Count('book__id')).values('name','count')
    # print(ret)

    # 另一种方式实现
    # ret=models.Book.objects.values('publish').annotate(count=Count('id')).values('publish__name','count')
    # print(ret)


    #查询每个作者的名字,以及出版过书籍的最高价格(建议使用分组的表作为基表)
    # 如果不用分组的表作为基表,数据不完整可能会出现问题
    # ret=models.Author.objects.values('pk').annotate(max=Max('book__price')).values('name','max')

    # ret = models.Author.objects.annotate(max=Max('book__price')).values('name', 'max')

    # ret= models.Book.objects.values('authors__id').annotate(max=Max('price')).values('authors__name','max')
    # print(ret)

#查询每一个书籍的名称,以及对应的作者个数
ret=models.Book.objects.values('pk').annotate(count=Count('authors__id')).values('name','count')
ret=models.Book.objects.annotate(count=Count('authors__id')).values('name','count')
ret=models.Author.objects.values('book__id').annotate(count=Count('id')).values('book__name','count')
print(ret)

#统计不止一个作者的图书
ret=models.Book.objects.values('pk').annotate(count=Count('authors__id')).filter(count__gt=1).values('name','count')
# ret = models.Author.objects.values('book__id').annotate(count=Count('id')).filter(count__gt=1).values('book__name', 'count')
# print(ret)

# 统计价格数大于10元,作者的图书
ret = models.Book.objects.values('pk').filter(price__gt=10).annotate(count=Count('authors__id')).values('name','count')
    print(ret)

#统计价格数大于10元,作者个数大于1的图书
ret = models.Book.objects.values('pk').filter(price__gt=10).annotate(count=Count('authors__id')).filter(count__gt=1).values('name','count')
    print(ret)

六 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)

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="lqz")|Q(authors__name="justin"))

等同于下面的SQL WHERE 子句:

WHERE name ="lqz" OR name ="justin"

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:

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")
# 查询评论数大于阅读数的书籍
from django.db.models import F,Q
# select * from book where commit_num>read_num;
# 这样肯定是不行的
# Book.objects.filter(commit_num__gt=read_num)
ret=Book.objects.filter(commit_num__gt=F('reat_num'))
print(ret)
# 把所有书籍的价格加10
Book.objects.all().update(price=F('price')+10)
# ----Q函数,描述一个与,或,非的关系
# 查询名字叫红楼梦或者价格大于100的书
ret=Book.objects.filter(Q(name='红楼梦')|Q(price__gt=100))
print(ret)
# 查询名字叫红楼梦和价格大于100的书
ret = Book.objects.filter(Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))
print(ret)
# # 等同于
ret2=Book.objects.filter(name='红楼梦',price__gt=100)
print(ret2)
# 也可以Q套Q
# 查询名字叫红楼梦和价格大于100  或者 nid大于2
ret=Book.objects.filter((Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))|Q(nid__gt=2))
print(ret)
# ----非
ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'))
print(ret)
# Q和键值对联合使用,但是键值对必须放在Q的后面(描述的是一个且的关系)
# 查询名字不是红楼梦,并且价格大于100的书
ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'),price__gt=100)
print(ret)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1282650.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Python搭建代理IP池实现接口设置与整体调度

目录 前言 1. 搭建免费代理IP爬虫 2. 将获取到的代理IP存储到数据库中 3. 构建一个代理IP池 4. 实现调度器来调度代理IP池 5. 实现带有代理IP池的爬虫 总结 前言 在网络爬虫中,代理IP池是一个非常重要的组件。由于许多网站对单个IP的请求有限制,…

对点云进行凸包提取

void getConcaveHull(PointCloud::Ptr& cloud,const pcl::PointCloud<PointXYZ>::Ptr &hull) {if(cloud->points.size()<3){return ;}PointCloud ::Ptr cloud_filtered(new PointCloud());downSample(cloud,cloud_filtered);// 创建凹包提取对象pcl::Conca…

安科瑞参加全国建筑电气设计技术协作及情报交流网2023年会-安科瑞 蒋静

2023年11月19日~20日&#xff0c;广州市东方宾馆内人潮涌动&#xff0c;热闹非凡&#xff0c;全国建筑电气设计技术协作及情报交流网2023年年会暨“建筑电气传承与创新”高峰论坛在此盛大举办。 会议由全国建筑电气设计技术协作及情报交流网、中国建筑东北设计研究院有限公司主…

【numpy】np.triu的使用

every blog every motto: You can do more than you think. https://blog.csdn.net/weixin_39190382?typeblog 0. 前言 np.triu使用&#xff0c;参数辨析 1. 正文 import numpy as nparr np.ones((3,3)) print(arr)print(np.triu(arr,0))0时&#xff0c;包含对角线上的元…

【go语言开发】Minio基本使用,包括环境搭建,接口封装和代码测试

本文主要介绍go语言使用Minio对象存储&#xff0c;首先介绍搭建minio&#xff0c;创建bucket等&#xff0c;然后讲解封装minio客户端接口&#xff0c;包括但不限于&#xff1a;上传文件&#xff0c;下载&#xff0c;获取对象url&#xff0c;最后测试开发的接口 文章目录 前言Mi…

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录 逻辑回归Sigmoid 函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型 梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn 实现&#xff0c;并查看拟合指标 逻辑回归 逻辑回归是一种广义线性模型&#xff0c;形式上引入了 S i g m o i d Sigmoid Sigmoid 函数…

php之zip文件中压缩、解压、增加文件、删除

官方文档 PHP: Zip - Manual 在PHP中&#xff0c;zip扩展提供了处理ZIP文件的功能。它允许你创建、读取、更新和提取ZIP文件。 首先&#xff0c;确保你的PHP环境已经安装了zip扩展。你可以在php.ini文件中找到以下行来检查&#xff1a; extensionzip 如果没有注释掉&#xf…

分享76个节日PPT,总有一款适合您

分享76个节日PPT&#xff0c;总有一款适合您 76个节日PPT下载链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1pUnIoIUhzyXAB_5LnKGnNg?pwd6666 提取码&#xff1a;6666 Python采集代码下载链接&#xff1a;采集代码.zip - 蓝奏云 学习知识费力气&#xff0c;收集整理更不易…

openGauss学习笔记-139 openGauss 数据库运维-例行维护-检查应用连接数

文章目录 openGauss学习笔记-139 openGauss 数据库运维-例行维护-检查应用连接数139.1 操作步骤139.2 异常处理 openGauss学习笔记-139 openGauss 数据库运维-例行维护-检查应用连接数 如果应用程序与数据库的连接数超过最大值&#xff0c;则新的连接无法建立。建议每天检查连…

日志模块Loguru

安装 Loguru 仅支持 Python 3.5 及以上的版本&#xff0c;使用 pip 安装即可&#xff1a; pip install loguru开箱即用 Loguru 的主要概念是只有一个&#xff1a;logger from loguru import loggerlogger.info("This is log info!") logger.warning("This i…

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现 开始学习机器学习啦&#xff0c;已经把吴恩达的课全部刷完了&#xff0c;现在开始熟悉一下复现代码。全部工程可从最上方链接下载。 05、基于梯度下降的协同过滤算法中已经介绍了协同过滤算法的基本实现方法&#xff0c;但是这种方法仅…

《视觉SLAM十四讲 从理论到实践(第2版)》

书中代码&#xff1a;GitHub - gaoxiang12/slambook2: edition 2 of the slambook 书籍PDF&#xff1a;关注【Learn from Zero】回复【SLAM142】即可领取

变配电智能监控系统

变配电智能监控系统是一种能够实时监测电力变压器和配电柜、配电箱运行状态的智能设备。这种系统利用先进的传感器和数据通信技术&#xff0c;能够实时监测电力设备的运行状态&#xff0c;包括电压、电流、温度、湿度等参数&#xff0c;并且能够对这些数据进行处理和分析&#…

2024版软件测试面试100问(答案+文档)

软件测试面试百题 1、问&#xff1a;你在测试中发现了一个bug&#xff0c;但是开发经理认为这不是一个bug&#xff0c;你应该怎样解决? 首先&#xff0c;将问题提交到缺陷管理库里面进行备案。 然后&#xff0c;要获取判断的依据和标准&#xff1a; 根据需求说明书、产品说…

AI时代的C++编程方向

欢迎关注博主 Mindtechnist 或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C、Python、Matlab&#xff0c;机器人运动控制、多机器人协作&#xff0c;智能优化算法&#xff0c;滤波估计、多传感器信息融合&#xff0c;机器学习&#xff0c;人工智能等相关领域的知识和技术。关…

UOS打印任务监控

UOS系统下如何对一个打印任务进行监控呢? 首先,UOS系统是支持这个功能。比如说我们打印一个任务后,UOS自带的打印管理器是能知道打印任务的状态的: 经过研究,最终发现了他的监控原理。 还得是DBus 没错,还是得通过DBus来实现打印任务监控。 话不多说,直接上代码: …

SystemVerilog基础:并行块fork-join、join_any、join_none(一)

相关阅读 SystemVerilog基础https://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12517449.html?spm1001.2014.3001.5482 有关Verilog中顺序块和并行块的相关内容已经在之前的Verilog基础的文章讲过&#xff0c;如下所示。 Verilog基础&#xff1a;块语句https://blog.csdn.net…

Linux进程通信——内存映射mmap

Linux进程通信——内存映射mmap 1、创建内存映射区2、进程间通信2.1 有血缘关系2.2 没有血缘关系 3、拷贝文件 原文链接 1、创建内存映射区 如果想要实现进程间通信&#xff0c;可以通过函数创建一块内存映射区&#xff0c;和管道不同的是管道对应的内存空间在内核中&#xf…

知识点滴 - 什么是半透膜和渗透压

半透膜和渗透作用 1748年的一天&#xff0c;法国物理学家诺勒为了改进酒的制作水平&#xff0c;设计了这样一个试验&#xff1a;在一个玻璃圆筒中装满酒精&#xff0c;用猪膀胱封住&#xff0c;然后把圆筒全部浸在水中。当他正要做下一步的工作时&#xff0c;突然发现&#xff…