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這篇文章主要介紹django連接數據庫查詢的方法,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
Django項目要操作數據庫,首先要和數據庫建立連接,才能讓程序中的數據和數據庫關聯起來進行數據的增刪改查操作。通過pymysql模塊完成和數據庫之間的交互過程。
Django項目默認使用mysqldb模塊進行和mysql數據庫之間的交互操作,但是mysqldb模塊對于python3.4以上的版本支持還不夠完善,所以我們要使用替代方案。
數據查詢
要從數據庫檢索數據,首先要獲取一個*查詢集***(QuerySet),查詢集表示從數據庫獲取的對象集合,它可以有零個,一個或多個過濾器。返回查詢集的方法,稱為過濾器,過濾器根據給定的參數縮小查詢結果范圍,相當于sql語句中where或limit。
在管理器上調用過濾器方法會返回查詢集,
查詢集經過過濾器篩選后返回新的查詢集,因此可以寫成鏈式過濾,
惰性執行:創建查詢集不會帶來任何數據庫的訪問,直到調用數據時,才會訪問數據庫,
以下對查詢集求值:迭代、切片、序列化、與if合用、repr()/print()/len()/list()/bool()。
返回查詢集
all()
# 獲取所有數據,對應SQL:select * from User User.objects.all()
filter(**kwargs) 返回QuerySet包含與給定查找參數匹配的新查詢集。
#等價sql:select * from User User.objects.filter() #等價sql:select * from User where uname = 'admin' User.objects.filter(uname='admin') #等級sql:select * from User where uid > 1 and type = 2 User.objects.filter(uid__gt=1,type=2) #鏈式調用,等價于User.objects.filter(uid__gt=1,type=2) User.objects.filter(uid__gt=1).filter(type=2)
exclude(**kwargs)
# 不匹配,對應SQL:select * from User where name != 'admin' User.objects.exclude(name='admin')
order_by(*fields)
參數是字段名,可以有多個字段名,默認是升序。
如果要按某個字段降序,在字段名前加’-’: "-uid"表示按uid降序排列
#按uid升序排列 等價于 order by uid User.objects().order_by('uid') #按uid降序排列 等價于 order by uid desc User.objects.order_by('-uid') #多列排序 等價于 order by password,uid desc User.objects.order_by('password','-uid')
返回單個值
下面這些方法后面不能再跟其他過濾方法,因為他們不返回查詢集
get() 只匹配一條數據
u = User.objects.get(pk=1) #正常 u = User.objects.get(uid__gt=20) #MultipleObjectsReturned 匹配到了多條數據 u = User.objects.get(uid__lt=-1) #DoesNotExist 匹配失敗
first()和last()
User.objects.all().first() #返回結果集中第一條數據 User.objects.all().last() #返回結果集中最后一條數據
count()
返回結果集記錄數目,等價于select count(*)不會返回整個結果集,相比len方法更有效
User.objects.count()
exists()
判斷查詢集中是否有記錄,有返回True,否則返回False
User.objects.filter(uid=3).exists()
查詢集限制
查詢集類似列表,可以使用下標進行限制,類似sql語句中的limit子句。但索引不能是負數
索引
切片
User.objects.all()[0] #等同于:limit 0,1 User.objects.all()[2] #等同于:limit 2,1 User.objects.all()[0:2] #等同于limit 2 User.objects.all()[:2] #等同于limit 2 User.objects.all()[::2]
以上是django連接數據庫查詢的方法的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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