当前位置: 首页 > news >正文

Django ORM:数据库操作的Python化艺术

Django的对象关系映射器(ORM)是其核心功能之一,允许开发者使用Python代码来定义、操作和查询数据库。这篇文章将带你深入了解Django ORM的强大之处,从基本概念到高级查询技巧,提供丰富的示例帮助你掌握使用Django ORM进行有效和高效的数据库操作。

1. Django ORM基础

Django ORM的目的是提供一种简单的方法用来:

  • 将复杂的SQL查询转换为Python代码
  • 保护项目免受SQL注入攻击
  • 提供数据库后端的独立性

定义模型

在Django中,每个数据库表由一个Python类表示,这个类继承自django.db.models.Model

from django.db import modelsclass Author(models.Model):name = models.CharField(max_length=100)age = models.IntegerField()def __str__(self):return self.name

进行数据库迁移

定义模型后,使用makemigrationsmigrate命令创建或更新数据库结构。

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

2. 创建记录

使用模型的构造函数创建新记录。

new_author = Author(name='J.K. Rowling', age=54)
new_author.save()

使用create方法

可以使用模型管理器的create方法更快捷地创建记录。

Author.objects.create(name='George R.R. Martin', age=71)

3. 读取记录

Django ORM提供了丰富的API来查询数据库。

获取所有记录

authors = Author.objects.all()

获取单个记录

author = Author.objects.get(name='J.K. Rowling')

过滤记录

young_authors = Author.objects.filter(age__lt=50)

排除特定记录

old_authors = Author.objects.exclude(age__lt=50)

4. 更新记录

更新记录就像修改任何其他Python对象。

author = Author.objects.get(name='J.K. Rowling')
author.age = 55
author.save()

批量更新

Author.objects.filter(age__lt=50).update(age=50)

5. 删除记录

删除记录也很直接。

author = Author.objects.get(name='J.K. Rowling')
author.delete()

批量删除

Author.objects.filter(age__gt=70).delete()

6. 高级查询操作

Django ORM的真正威力在于它的查询能力。

关联查询

class Book(models.Model):title = models.CharField(max_length=200)author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)books = Book.objects.filter(author__name='J.K. Rowling')

聚合查询

from django.db.models import Avg
average_age = Author.objects.all().aggregate(Avg('age'))

使用Q对象进行复杂查询

from django.db.models import Q
authors = Author.objects.filter(Q(age__gt=50) | Q(name__startswith='J'))

7. 数据库函数和表达式

Django ORM还允许开发者在查询中使用数据库函数。

使用F表达式比较字段值

from django.db.models import F
authors = Author.objects.filter(age__gt=F('age') - 10)

使用注解添加临时字段

from django.db.models import Count
books = Book.objects.annotate(num_authors=Count('author'))

8. ORM的优化

大型项目中,ORM的性能变得尤其重要。

使用select_relatedprefetch_related

减少数据库查询次数。

# select_related用于“一对一”和“多对一”关系
books = Book.objects.select_related('author')# prefetch_related用于“多对多”和“一对多”关系
authors = Author.objects.prefetch_related('book_set')

延迟字段加载

使用onlydefer来控制加载的字段。

Author.objects.defer('age')

结论

Django ORM提供了一个强大的抽象层来操作数据库,使得开发者可以避免写原生SQL并更专注于业务逻辑。通过这篇文章,你应该对如何高效地使用Django ORM有了清晰的理解。不过,值得注意的是,ORM的使用并非没有代价,有时它可能会隐藏性能问题,所以理解它的内部工作原理对于优化查询和提升性能是至关重要的。在深入使用之前,阅读官方文档并深入了解Django ORM的工作方式是一个不错的选择。

http://www.lryc.cn/news/219045.html

相关文章:

  • react受控组件与非受控组件
  • 小米产品面试题:淘宝为何需要确认收货?京东为何不需要?
  • (1)上位机底部栏 UI如何设置
  • 中国多主数据库:压强投入,期待破茧
  • JavaScript在ES6及后续新增的常用新特性
  • 试试流量回放,不用人工写自动化测试case了
  • 密钥管理系统功能及作用简介 安当加密
  • vue中watch属性的用法
  • Redis-使用java代码操作Redis
  • 0基础学习PyFlink——事件时间和运行时间的窗口
  • Git Rebase 优化项目历史
  • 两种MySQL OCP认证应该如何选?
  • Java用log4j写日志
  • PCTA认证考试-01_TiDB数据库架构概述
  • 路由过滤路由引入
  • 视频剪辑技巧:批量合并视频,高效省时,添加背景音乐提升品质
  • 数据可视化篇——pyecharts模块
  • Python--快速入门二
  • 【ArcGIS Pro二次开发】(74):Python、C#实现Excel截图导出图片
  • 74HC138逻辑芯片
  • 【架构图解】API架构图解:如何以图表形式展现复杂系统
  • D-link未授权访问以及远程代码执行
  • flask踩坑集锦
  • VulnHub jarbas
  • 基因预测软件prodigal的使用
  • 银行存取款系统
  • ConnectionError: HTTPSConnectionPool
  • YOLO系列环境配置及训练
  • 推荐PHP付费进群源码
  • Maven修改仓库和镜像地址