一、使用django orm的准备操作。
django 默认支持sqlite，mysql, oracle,postgresql数据库。
在默认情况下django的项目中会默认使用sqlite数据库，在打开settings里有如下设置：
当我们想改为mysql数据库时，需要在settings.py中做以下修改。
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'test_db', #数据库名称
'USER': 'root', #连接mysql时使用的用户名
'PASSWORD': '123456', #连接mysql使用的密码
'HOST': '127.0.0.1', #mysql的ip
'PORT': '3306', #连接mysql的端口。
}
}
当我们把连接数据的配置设置完成后，重新启动django项目，这时会报错！
no module named MySQLdb
这是因为django默认你导入的操作mysql的模块是MySQLdb，可是MySQLdb对于py3有很大问题，所以我们需要的模块是PyMySQL。
那么如何解决呢？
首先，要找到项目目录下的init.py文件。
然后在这个文件里面写两行代码：
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
然后，这个报错就会解决。
（如果依旧报错。。。请检查你的pymsql是否有安装。。。）
二、在表（模型）创建之前，需要了解的概念。
首先我们先来假定下面这些概念，字段和关系。
（1）一对一关系：
假如说，一个数据库有两张表，其中一个表是作者的名字，另外一张表则是作者的详细信息。
第一张表中保存有作者的姓名，第二张表则保存了，作者的详细信息，性别，年龄，email等。
在这里，作者的名字和作者的详细信息就是一种一对一的关系，所以说，这种一对一的关系也没必要拆分成两张表。
（2）多对多关系：
拿出版商进行举例，假如说出版商的数据在一张表中，这里面包含出名称，地址，所在城市，省，国家和网站。
书籍信息中包含的书名和出版日期，但是一本书，可能会有多个作者，但是一个作者又可以写多本书。
所以说，多对多的关系就好像作者与书籍之间的关系。
（3）一对多关系：
比如一本书只能被一个出版商出版，但是一个出版商可以出版很多本书，所以说，书籍对出版商来说，就是一对多关系。
这种一对多的关系，也被称为外键。
三、关于表的创建。
models.py
class UserGroup(models.Model):
uid = models.AutoField(primary_key=True)
caption = models.CharField(max_length=32,unique=True)
ctime = models.DateTimeField(auto_now_add=True, null=True)
uptime = models.DateTimeField(auto_now=True, null=True)
class UserInfo(models.Model):
id列，自增，主键
# 用户名列，字符串类型，指定长度
# 字符串、数字、时间、二进制
username = models.CharField(max_length=32,blank=True,verbose_name='用户名')
password = models.CharField(max_length=60, help_text='pwd')
email = models.CharField(max_length=60)
test = models.EmailField(max_length=19,null=True,error_messages={'invalid': '请输入密码'})
#user_group_id 数字
user_group = models.ForeignKey("UserGroup",to_field='uid') # (uid,catption,ctime,uptimew)
user_type_choices = (
(1, '超级用户'),
(2, '普通用户'),
(3, '访客'),
)
user_type_id = models.IntegerField(choices=user_type_choices,default=1)上面这段代码，每个数据模型都是django.db.models.Model的子类，它的父类Model包含了所有必要的和数据库交互的方法。
其次每个模型相当于单个数据库表（多对多关系例外，会多生成一张关系表），每个属性也是这个表中的字段。属性名就是字段名，它的类型（例如CharField）相当于数据库的字段类型（例如varchar）。大家可以留意下其它的类型都和数据库里的什么字段对应。
然后在仔细思考下，前面说的到的三种关系：
分别是一对一，一对多，多对多。
一对一：实现一对一的本质，就是在外键，（author_id就是foreign key）的关系基础上，给外键加了一个UNIQUE＝True的属性；
一对多：就是主外键关系；（foreign key）
多对多：自动创建第三张表(当然我们也可以自己创建第三张表：两个foreign key。
四、orm之基本的增删改查。
（1）增：
from app01.models import *
#create方式一: Author.objects.create(name='kodakumi')
#create方式二: Author.objects.create(**{"name":"hamasakiayumi"})
！！注意！当使用到mysql innodb的事物特性的时候，就要使用save的方式插入记录了。！！
#save方式一: author=Author(name="amuro")
author.save()
#save方式二: author=Author()
author.name="amuro"
author.save()
（2）删：
models.UserInfo.objects.filter(username="amuro").delete()
（3）改：
models.UserInfo.objects.filter(id=3).update(password="130")
--------------- save方法---------
obj=models.UserInfo.objects.filter(id=3)[0]
obj.password = '130'
obj.save()
(4)查：
#result = models.UserInfo.objects.all() #列出表所有记录，返回一个QuerySet类型。！！在这里简单介绍一下什么是Queryset类型！
在这里，我们可以把Queryset理解为一个列表，这个列表中有很多对象，每个对象就是数据库中的每一条数据！！
#result = models.UserInfo.objects.filter(username='root',password='123') #按条件查询
查询相关API如下：
【1】filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象。
filter方法的参数补充：
#在这以age列做例子：
age_gt = 1 #age大于1的。
age_lt = 1 #age小于1的。
age_lte = 1 #age小于等于1
age_gte = 1 #age大于等于1
age_in = [1,2,3] # 找出age为1或2或3的（只要列表中有的就可以）
age_range = [1,2]#age为这个范围的。
age_startwith = 'xxx' #age列以xxx开头的
age_contains = 'xxx' #包含xxx的。
【2】all(): 查询所有结果。
【3】get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。
#===============================#
下面是对查询结果进行处理的API
【1】values(field): 返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列 model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列.
需要特别注意！！values这个方法可以用来分组！！values 可以取表中所有记录中的某一个或多个列的数据。
例如：
v1 = models.UserInfo.objects.values('name') #select UserInfo.name from UserInfo
print (v1.query) #获取到生成的sql语句。
select app01_UserInfo.name from UserInfo
！！通过values方法然后通过.annotate进行组合！
from django.db.models import Count
v2 = models.UserInfo.objects.values('name').annotate(count_num=Count('id'))
print (v2.query)
#select 'app01_UserInfo'.'id',COUNT('app01_UserInfo'.id) as "count_num" from "app01_UserInfo" group by 'app01_UserInfo'.id'
！！组合后的查询结果，还可以通过filter方法来进行筛选！
from django.db.models import Count
v2=models.UserInfo.objects.values('name').annotate(count_num=Count('id')).filter(count_num = 2)
!#筛选出count_num = > 2 的记录。
print (v2.query)
#select 'app01_UserInfo'.'id',COUNT('app01_UserInfo'.id) as "count_num" from "app01_UserInfo" group by 'app01_UserInfo'.id' having count （'app01_UserInfo'.id'）> 2
#!也就是说把filter放在后面，出现的是sql语句中的having！！
【2】order_by(*field): 对查询结果排序。
例：
user_list = models.UserInfo.objects.all().order_by('id') #以id列为基准从小到大排序。
user_list = models.UserInfo.objects.all().order_by('-id') #以id列为基准从大到小逆向排序。
user_list = models.UserInfo.objects.all().order_by('-id'，'name') #以id列为基准从大到小逆向排序，当id列有值重复时，按照name从小到大排序。【3】reverse() ：对查询的结果进行反向排序。
【4】distinct(): 从结果中删除重复的记录。
【5】values_list(*field): 它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典序列。
【6】count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
【7】first(): 返回第一条记录
【8】last(): 返回最后一条记录
【9】exists(): 如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False。
单表条件查询：
models.Tb1.objects.filter(id=10,name='test') #找出id=10 并且name字段为test的记录 。
！########下面是神奇的双(下划线)！########
models.Tb1.objects.filter(idlt=10, idgt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值
models.Tb1.objects.filter(idin=[11, 22, 33]) # 获取id等于11、22、33的数据
models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # not in
是否为空：
Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True)
五、通过外键来实现一对多的示例：
models.py
class Business(models.Model):
#id
caption = models.CharField(max_length=32)
class Host(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
hostname = models.CharField(max_length=32,db_index=True)
ip = models.GenericIPAddressField(protocol='ipv4',db_index=True)
port = models.IntegerField()
busi = models.ForeignKey(to='Business',to_field='id')#创建外键，这个外键以表Business的id字段为准。
不过需要注意的是，这个busi变量的内容不是某个值，而是一个特殊对象，可以通过这个对象去取到Business表中对应id的记录。！！
当创建好外键关系后，在 Business表中插入了三条数据：
+----+-----------+
| id | caption |
+----+-----------+
| 1 | 运维部 |
| 2 | 开发部 |
| 3 | 测试部 |
+----+-----------+
然后在host表中插入四条主机信息：
+-----+----------+---------------+------+---------+
| nid | hostname | ip | port | busi_id |
+-----+----------+---------------+------+---------+
| 1 | host1 | 192.168.100.1 | 80 | 1 |
| 2 | host2 | 192.168.100.5 | 80 | 1 |
| 3 | host3 | 192.168.100.6 | 80 | 2 |
| 4 | host4 | 192.168.100.7 | 80 | 2 |
+-----+----------+---------------+------+---------+
这时，使用django orm进行联表查询：
views.py:
def host(request):
h1 = models.Host.objects.all()
for row in h1:
print(row.nid,row.hostname,row.ip,row.busi.caption)
return HttpResponse('host')
#busi 带只了另外一张表的一行数据，这就是外键的特性！
结果如下：
1 host1 192.168.100.1 运维部
2 host2 192.168.100.5 运维部
3 host3 192.168.100.6 开发部
4 host4 192.168.100.7 开发部
六、关于F,Q
F：当要对数据库记录做修改的时候，能快速获取到上一个值，来进行操作。
比如：
models.UserInfo.objects.all().update(age=F('age')+1)
Q:用于复杂的条件查询，Q对象(django.db.models.Q)可以对关键字参数进行封装，从而更好地应用多个查询。可以组合使用 &（and）,|（or），~（not）操作符，当一个操作符是用于两个Q的对象,它产生一个新的Q对象。
例如：
用法1：
models.UserInfo.objects.filter(Q(id=1)|Q(id__gt=2))
##查找出id为1或者2的记录。
用法2：直接创建一个Q对象。
q1 = Q( ) #首先创建一个Q对象。
q1.connector = 'OR' #Q对象中的查询条件的连接方式。
q1.children.append(('id',1))
q1.children.append(('id',2)) #在Q1这个对象里添加两个查询条件。
更复杂的条件嵌套。
q1 = Q( )
q1.connector = 'OR'
q1.children.append(('id',1))
q1.children.append(('id',2))
q2 = Q( )
q2.connector = 'OR'
q2.children.append(('name','ayu'))
q2.children.append(('name','hamasaki'))
con = Q( )
con.add(q1,'AND')
con.add(q2,'AND')
#最后生成的结果是(id=1 or id=2) and (name=ayu or name=hamasaki)
本文转自苏浩智 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/suhaozhi/2062636，如需转载请自行联系原作者
