就创建 ,还有个get_or_create,有就查询出来,没有就创建
obj,created = models.UserToken.objects.update_or_create(
user=user, # 查找筛选条件
defaults={ # 添加或者更新的数据
"token":random_str,
}
)
三、查询表纪录
还记得表类.objects像是一个管理器,提供了增删改查的方法,Book.objects.all()获取所有的书籍,查询这里大家就掌握谁调用的下面的方法
查询API(都是重点)
<1> all(): 查询所有结果,结果是queryset类型
<2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象,结果也是queryset类型 Book.objects.filter(title='linux',price=100) #里面的多个条件用逗号分开,并且这几个条件必须都成立,是and的关系,or关系的我们后面再学,直接在这里写是搞不定or的
<3> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象,不是queryset类型,是行记录对象,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。捕获异常try。 Book.objects.get(id=1)
<4> exclude(**kwargs): 排除的意思,它包含了与所给筛选条件不匹配的对象,没有不等于的操作昂,用这个exclude,返回值是queryset类型 Book.objects.exclude(id=6),返回id不等于6的所有的对象,或者在queryset基础上调用,Book.objects.all().exclude(id=6)
<5> order_by(*field): queryset类型的数据来调用,对查询结果排序,默认是按照id来升序排列的,返回值还是queryset类型
models.Book.objects.all().order_by('price','id') #直接写price,默认是按照price升序排列,按照字段降序排列,就写个负号就行了order_by('-price'),order_by('price','id')是多条件排序,按照price进行升序,price相同的数据,按照id进行升序
<6> reverse(): queryset类型的数据来调用,对查询结果反向排序,返回值还是queryset类型
<7> count(): queryset类型的数据来调用,返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
<8> first(): queryset类型的数据来调用,返回第一条记录 Book.objects.all()[0] = Book.objects.all().first(),得到的都是model对象,不是queryset
<9> last(): queryset类型的数据来调用,返回最后一条记录
<10> exists(): queryset类型的数据来调用,如果QuerySet包含数据,就返回True,否则返回False
空的queryset类型数据也有布尔值True和False,但是一般不用它来判断数据库里面是不是有数据,如果有大量的数据,你用它来判断,那么就需要查询出所有的数据,效率太差了,用count或者exits
例:all_books = models.Book.objects.all().exists() #翻译成的sql是SELECT (1) AS `a` FROM `app01_book` LIMIT 1,就是通过limit 1,取一条来看看是不是有数据
<11> values(*field): 用的比较多,queryset类型的数据来调用,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,只要是返回的queryset类型,就可以继续链式调用queryset类型的其他的查找方法,其他方法也是一样的。
<12> 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
<13> distinct(): values和values_list得到的queryset类型的数据来调用,从返回结果中剔除重复纪录
queryset方法大全:
##################################################################
# PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET #
##################################################################
def all(self)
# 获取所有的数据对象
def filter(self, *args, **kwargs)
# 条件查询
# 条件可以是:参数,字典,Q
def exclude(self, *args, **kwargs)
# 条件查询
# 条件可以是:参数,字典,Q
def select_related(self, *fields)
性能相关:表之间进行join连表操作,一次性获取关联的数据。
总结:
1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化,通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
def prefetch_related(self, *lookups)
性能相关:多表连表操作时速度会慢,使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。
总结:
1. 对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段,可以使用prefetch_related()来进行优化。
2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表,然后用Python处理他们之间的关系。
def annotate(self, *args, **kwargs)
# 用于实现聚合group by查询
from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id'))
# SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id
v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1)
# SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1