Django数据库查询相关

一旦数据模型创建完毕,自然会有存取数据的需要.

本文档介绍了由models衍生而来的数据库抽象API,及如何创建,得到及更新对象.

贯穿本参考, 我们都会引用下面的民意测验(Poll)应用程序:

class Poll(models.Model):

   slug = models.SlugField(unique_for_month='pub_date')

   question = models.CharField(maxlength=255)

   pub_date = models.DateTimeField()

   expire_date = models.DateTimeField()

  def __repr__(self): 

    return self.question

class Meta:

   get_latest_by = 'pub_date'

class Choice(models.Model):

   poll = models.ForeignKey(Poll, edit_inline=models.TABULAR,num_in_admin=10, min_num_in_admin=5)

   choice = models.CharField(maxlength=255, core=True)

   votes = models.IntegerField(editable=False, default=0) 

def __repr__(self):

   return self.choice

及下面的简单会话:

>>> from datetime import datetime 

>>> p1 = Poll(slug='whatsup', question="What's up?",... pub_date=datetime(2005, 2, 20), expire_date=datetime(2005, 4, 20)) 

>>> p1.save()

>>> p2 = Poll(slug='name', question="What's your name?",... pub_date=datetime(2005, 3, 20), expire_date=datetime(2005, 3, 25)) 

>>> p2.save() 

>>> Poll.objects.all()

[What's up?, What's your name?]

查询如何运作
Django 的数据查询基于构建结果集及对结果集进行取值. 结果集是独立于数据库的符合某个查询条件的一组数据对象的集合.这是一个惰性集合:在对该集合取值之前,无法知道该集合有哪些成员.
要生成一个满足你需求的结果集,首先要得到一个描述给定类型的所有对象的初始结果集.这个初始结果集可以通过一系列函数进行更精细的优化处理.当经 过处理后的结果集符合你的要求时, 就可以对它进行取值操作(使用迭代操作,slicing操作,或一系列其它技术), 以得到一个你需要的对象或对象的列表.
获得初始结果集
每个 Django model 都有一个与生俱来的管理器对象 objects, 管理器最重要的角色就是作为初始结果的来源. 一个管理器就是一个描述给定类型所有对象的特殊的初始结果集. Poll.objects 就是包含所有 Poll 对象的一个初始结果集. 它唯一特殊之处在于它不能被取值. 要克服此限制, 管理器对象有一个 all() 方法. 该方法生成一个 可以 被取值的初始结果集的拷贝:
all_polls = Poll.objects.all()
参阅 Model API 的 Managers 小节以了解管理器的定位及创建细节.

优化定制结果集
管理器提供的初始结果集描述了给定类型的所有对象.不过通常你只需要这个对象集合中的一小部分(一个子集).
要生这样一个结果集,你需要对初始结果集进行优化定制处理, 增加一些限制条件直到描述的子集满足你的需要.最常用的两个定制结果集的方法是:
filter(**kwargs)
返回一个匹配查询参数的新的结果集.
exclude(**kwargs)
返回一个不匹配查询参数的新的结果集.
参数格式在下面 "字段查询" 小节有描述.
这两个方法的返回值都是结果集对象,因此结果集可以进行链式处理:
Poll.objects.filter(question__startswith="What").exclude(pub_date__gte=datetime.now()).
filter(pub_date__gte=datetime(2005,1,1))
...以一个初始结果集作为参数, 然后进行过滤, 再进行排除, 再进行另一个过滤. 这样得到的最终结果就一个问题开头单词是 "What", 发布日期在 2005年1月1日至今的所有民意测验的集合.
每个结果集都是一个独一无二的对象. 以上操作的每一步都生成了一个新的结果集:
q1 = Poll.objects.filter(question__startswith="What") 
q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.now()) 
q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.now())
这三步生成了三个结果集; 一个初始结果集包含所有的以"What"开头的民意测验, 两个初始结果集的子集(一个排除条件,一个过滤条件).对原始结果集的改进过程并没有影响到原始的结果集.
值得注意的是结果集的创建根本没有访问数据库.只有当对结果集取值时才会访问数据库.
字段查询
以 field__lookuptype (注意是双下线)形式进行基本的字段查询,举例来说:
polls.objects.filter(pub_date__lte=datetime.now())
该查询翻译成SQL就是:
SELECT * FROM polls_polls WHERE pub_date <= NOW();
实现细节
Python 能够在定义函数时接受任意的 name-value(names和values均可以在运行时通过计算得到)参数. 要了解更多信息,参阅官方 Python 教程中的 关键字参数 .
DB API 支持下列查找类型:
类型描述exact精确匹配: polls.get_object(id__exact=14).iexact忽略大小写的精确匹配: polls.objects.filter(slug__iexact="foo") 匹配 foo, FOO, fOo, 等等.contains大小写敏感的内容包含测试: polls.objects.filter(question__contains="spam") 返回question 中包含 "spam" 的所有民意测验.(仅PostgreSQL 和 MySQL支持. SQLite 的LIKE 语句不支持大小写敏感特性. 对Sqlite 来说, contains 等于 icontains.)icontains大小写不敏感的内容包含测试:gt大于: polls.objects.filter(id__gt=4).gte大于等于.lt小于.lte小于等于.ne不等于.in位于给定列表中: polls.objects.filter(id__in=[1, 3, 4]) 返回一个 polls 列表(ID 值分别是 1或3或4).startswith大小写敏感的 starts-with: polls.objects.filter(question__startswith="Would").(仅PostgreSQL 和MySQL支持. SQLite 的LIKE 语句不支持大小写敏感特性. 对Sqlite 来说,``startswith`` 等于 istartswith)endswith大小写敏感的 ends-with. (仅PostgreSQL 和 MySQL)istartswith大小写不敏感的 starts-with.iendswith大小写不敏感的 ends-with.range范围测试: polls.objects.filter(pub_date__range=(start_date, end_date)) 返回 pub_date 位于 start_date 和 end_date (包括)之间的所有民意测验year对 date/datetime 字段, 进行精确的 年 匹配: polls.get_count(pub_date__year=2005).month对 date/datetime 字段, 进行精确的 月 匹配:day对 date/datetime 字段, 进行精确的 日 匹配:isnullTrue/False; 做 IF NULL/IF NOT NULL 查询:polls.objects.filter(expire_date__isnull=True).

如果未提供查找类型, 系统就认为查找类型是 exact . 下面两个语句是等价的:
Poll.objects.get(id=14)
Poll.objects.get(id__exact=14)
查询允许多个条件参数, 逗号分隔的多个条件参数会被 "AND" 起来使用:
polls.objects.filter(pub_date__year=2005,pub_date__month=1,question__startswith="Would" )
...得到2005年1月公布的带有一个"Would"开头的问题的所有民意测验.

为了使用更加方便, 还提供有一个 pk 查找类型, 可以翻译成 (primary_key)__exact. 在这个民意测试的例子里, 下面两个语句是等价的.:
polls.get_object(id__exact=3) 
polls.get_object(pk=3)
pk 也可以通过连接进行查询. 在这个民意测试的例子里, 下面两个语句是等价的:
choices.objects.filter(poll__id__exact=3) 
choices.objects.filter(poll__pk=3)
如果传递的关键字参数非法, 将引发 TypeError 异常.

OR 查询
关键字参数查询的各个条件都是 "AND" 关系. 如果你需要一个复杂的查询(举例来说,你需要一个 OR 语句), 你需要使用 Q 对象.
Q 对象是 django.core.meta.Q 的实例, 用来装载一系列关键字参数. 
这些关键字参数就象指定给 get() 和 filter() 函数的关键字参数一样. 举例来说:
Q(question__startswith='What')
Q 对象可以使用 & 和 | 运算符进行组合. 当两个Q对象进行 & 或 | 运算时,会生成一个新的Q对象.
举例来说语句:
Q(question__startswith='Who') | Q(question__startswith='What')
... 生成一个新的 Q 对象表示这两个 "question__startswith" 查询条件的 "OR" 关系. 
等同于下面的 SQL WHERE 子句:
... WHERE question LIKE 'Who%' OR question LIKE 'What%'
通过对多个 Q 对象的 & 和 | 运算你能得到任意复杂的查询语句. 也可以使用圆括号分组.
查询函数可以接受一个或多个 Q 对象作为参数.如果提供有多个 Q 对象参数, 它们将被 "AND" 到一起. 举例来说:
polls.get_object( 
Q(question__startswith='Who'), 
Q(pub_date__exact=date(2005, 5, 2)) | 
Q(pub_date__exact=date(2005, 5, 6)) 
)
... 翻译成 SQL 就是这样:
SELECT * from polls WHERE question LIKE 'Who%'AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
如果需要,查询函数可以混合使用 Q 对象参数和关键字参数. 所有提供给查询函数的参数(不管是关键字参数还是Q对象)都被 "AND" 到一起. 如果提供了 Q 对象作为参数,它就必须在其它关键字参数(如果有的话)的前面. 举例来说:
polls.get_object( 
Q(pub_date__exact=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date__exact=date(2005, 5, 6)),question__startswith='Who')
... 这是一个合法的查询, 等价于前一个例子,不过:
# INVALID QUERYpolls.get_object(question__startswith='Who',Q(pub_date__exact=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date__exact=date(2005, 5, 6)))
... 这个查询则不符合我们的规则,会引发异常.
Q 对象也可以以 complex 关键字参数的形式使用. 
举例来说:
polls.get_object(complex=Q(question__startswith='Who') &
(Q(pub_date__exact=date(2005, 5, 2)) | 
Q(pub_date__exact=date(2005, 5, 6))) 
)
参阅 OR 查询示例 以阅读更多实例.

从结果集中取值
只有通过取值操作才能得到结果集包含的对象.取值操作可以通过迭代,切片,或其它专门的函数来实现.
一个结果集就是一个可迭代对象.因此,可以通过一个循环来取出它的值:
for p in Poll.objects.all(): 
  print p
将使用 Poll 对象的 __repr__() 方法打印出所有的 Poll 对象.
一个结果集也可以被切片, 使用数组符号操作:
fifth_poll = Poll.objects.all()[4] 
all_polls_but_the_first_two = Poll.objects.all()[2:]
every_second_poll = Poll.objects.all()[::2]
结果集对象是惰性对象 - 也就是说,他们不是 真正的 包含他们表示对象的集合 (或列表). 
Python 的协议魔法让结果集看起来是一个可迭代,可切片的对象. 
事实上在幕后, Django 使用了缓存技术，如果你真的需要一个列表, 你可以强制对一个惰性对象取值:
querylist = list(Poll.objects.all())
不过,最好不要这么做,尤其当一个结果集相当大时. 由于 Django 要创建每一个对象的内存表示,这将占用相当大的内存.

结果集及其缓存行为
每个结果集都包含一个 cache. 对一个新创建的结果集来说, 缓存区是空的.当一个结果集第一次被取值, Django 会进行一次数据库查询,并将查询结果放入缓存中, 之后返回用户需要的数据. 后面的取值操作会使用缓存中的数据而不用再次访问数据库.
必须时刻记住:结果集具有缓存行为. 下面两行语句生成了两个临时的结果集,并进行了取值,之后舍弃:
print [p for p in Poll.objects.all()] # Evaluate the Query Set 
print [p for p in Poll.objects.all()] # Evaluate the Query Set again
对一个小型的,低流量的站点来说,这不会造成严重问题.不过,对一个高访问量的站点来说,它双倍增加了数据库服务器的负担.另外,由于在两次操作之间可能有其它的用户增加或删除了投票,因此这两次操作得到结果可能并不相同.
要避免这个问题, 保存这个结果集并在后面重用该结果集:
queryset = Poll.objects.all()
print [p for p in queryset] # Evaluate the query set 
print [p for p in queryset] # Re-use the cache from the evaluation

update()方法会返回一个整型数值，表示受影响的记录条数。 在上面的例子中，这个值是2。删除对象
删除数据库中的对象只需调用该对象的delete()方法即可：
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>>> p = Publisher.objects.get(name="O'Reilly") 
>>> p.delete() 
>>> Publisher.objects.all() 
[<Publisher: Apress Publishing>]
同样我们可以在结果集上调用delete()方法同时删除多条记录。这一点与我们上一小节提到的update()方法相似：
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4
>>> Publisher.objects.filter(country='USA').delete() 
>>> Publisher.objects.all().delete() 
>>> Publisher.objects.all() 
[]
删除数据时要谨慎！ 为了预防误删除掉某一个表内的所有数据，Django要求在删除表内所有数据时显示使用all()。 比如，下面的操作将会出错：
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4
>>> Publisher.objects.delete() 
Traceback (most recent call last): 
 File "<console>", line 1, in <module> 
AttributeError: 'Manager' object has no attribute 'delete'
而一旦使用all()方法，所有数据将会被删除：
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>>> Publisher.objects.all().delete()
如果只需要删除部分的数据，就不需要调用all()方法。再看一下之前的例子：
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>>> Publisher.objects.filter(country='USA').delete()

数据更新
Python代码
>>> Publisher.objects.filter(id=52).update(name='Apress Publishing')  
[python] view plain copy
>>> Publisher.objects.filter(id=52).update(name='Apress Publishing')