Django笔记二十一之使用原生SQL查询数据库

本文首发于公众号:Hunter后端
原文链接:Django笔记二十一之使用原生SQL查询数据库

Django 提供了两种方式来执行原生 SQL 代码。

一种是使用 raw() 函数,一种是 使用 connection.cursor()。

但是官方还是推荐在使用原生 SQL 之前,尽量的先去探索一下 QuerySet 提供的各种 API。

目前而言,官方文档提供的各种 API 是能够满足绝大多数的应用场景的。

以下是本篇笔记的目录:

  1. raw()
  2. connection.cursor()
  3. 多数据库操作

1、raw()

这个方法可以用来操作原生 SQL,然后返回 model 实例:

我们以 Blog 作为示例,使用的代码如下:

for blog in Blog.objects.raw("select * from blog_blog"):
    print(blog)

上面这段代码的作用效果跟 Blog.objects.all() 获取的结果是一样的,但是在一些操作上又不太一样,比如 all().count() 可以获取到 总数,但是 raw() 就不能进行这种操作。

需要注意的是,raw() 并不会去检测输入的 SQL 代码,即使我们使用 Blog 这个model 来查询 Entry 的数据,也能够返回结果,不过返回的都是 Entry 表的属性:

for blog in Blog.objects.raw("select * from blog_entry"):
    print(blog.__dict__)  # __dict__ 输出的都是 blog_entry 的字段

也就是说 在 Blog.objects.raw() 中,真正起作用的只有 raw() 这一个函数,前面的 Blog 不过是一个架子,或者途径,是为了引出 raw() 这个函数。

自定义返回字段

在 raw() 函数的 SQL 代码里,我们可以自定义选中的字段,如果需要使用没有选中的字段,那么系统会再次访问数据库来获取,这个操作过程就跟前面介绍的 defer() 函数一样。

for item in Blog.objects.raw("select id from blog_blog"):
    print(item.__dict__)
    print(item.id, item.name)
    print(item.__dict__)

{'_state': <django.db.models.base.ModelState object at 0x7fbd4165b6a0>, 'id': 2}
2 hunter
{'_state': <django.db.models.base.ModelState object at 0x7fbd4165b6a0>, 'id': 2, 'name': 'hunter'}

可以看到,返回的结果中先输出的数据只有 id,后面,当我们访问 name 字段的时候,又去获取了 name 字段的数据。

自定义字段必须包含主键

当我们自定义字段返回的时候,必须是要包含主键字段的,否则在我们获取信息的时候会报错,比如下面的操作:

for blog in Blog.objects.raw("select name from blog_blog"):
    print(blog.__dict__)

在 print(blog.dict) 的时候就会报错,数据中没有主键信息

自定义返回新字段

可以跟 QuerySet 的 annotate 操作一样,自定义新字段返回,获取的时候可以直接根据属性值返回,比如:

entry = Entry.objects.raw("select *, date_format(pub_date, '%%Y-%%m') as date_1 from blog_entry")[0]
print(entry.date_1)

传递变量

给输入的 SQL 语句传递变量:

name = "python"
Blog.objects.raw("select * from blog_blog where name = '%s'", [name])

2、connection.cursor()

Django 推出了一种更加直接执行 SQL 的方式,用到的模块是 django.db.connction,用到的 cursor 和 pymysql 的库是一样的用法,官方给出的示例如下:

from django.db import connection


def my_custom_sql(self):
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute("UPDATE bar SET foo = 1 WHERE baz = %s", [self.baz])
        cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = %s", [self.baz])
        row = cursor.fetchone()

    return row

需要注意,如果有参数传入 SQL 中,需要对一些符号进行转义之后才可以使用,比如:

cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = '30%'")
cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = '30%%' AND id = %s", [self.id])

其中,第二条语句的 % 需要进行转义

适配fetch的数据

通过 fetchone 和 fetchall() 返回的数据是只有 value 值的,没有对应的字段 key,如果可以适当的牺牲性能和内存,来换取获取数据的便利和准确性,官方提供了这样一种方式:

def dictfetchall(cursor):
    "Return all rows from a cursor as a dict"
    columns = [col[0] for col in cursor.description]
    return [
        dict(zip(columns, row))
        for row in cursor.fetchall()
    ]

在我们执行完 cursor.execute(sql) 之后,把 cursor 作为参数传入 dictfetchall 函数中,就可以返回一个字典列表

介绍一下 cursor.description,这个返回的是一个元组数据,里面的元素也是一个元组,元组的第一个元素就是我们 select 的字段名。

所以 columns = [col[0] for col in cursor.description] 这一行代码获取的是指定的所有字段名

使用示例:

def dictfetchall(cursor):
    "Return all rows from a cursor as a dict"
    columns = [col[0] for col in cursor.description]
    return [
        dict(zip(columns, row))
        for row in cursor.fetchall()
    ]

with connection.cursor() as cursor:
	sql = "select id, name from blog_blog"
	cursor.execute(sql)
	results = dictfetchall(cursor)

print(results)

# 返回的结果:
# [{'id': 20, 'name': 'name_3'}, {'id': 21, 'name': 'name_4'}, {'id': 1, 'name': 'name_5'}]

在我使用的过程中,我们使用的是上下文管理器的方式来获取游标:

with connection.cursor() as cursor:
	cursor.execute()

所以,使用完之后,不需要手动关闭,他与下面的用法效果是一致的:

c = connection.cursor()
try:
    c.execute(...)
finally:
    c.close()

但推荐的还是上下文管理器的方式,更优雅。

3、多数据库操作

如果系统用到了多个数据库,那么在使用 cursor 的时候,就需要使用到 django.db.connections 模块:

from django.db import connections
with connections['my_db_alias'].cursor() as cursor:
    pass

以上就是本篇笔记全部内容,下一篇笔记将简单介绍一下多数据库的操作。

如果想获取更多后端相关文章,可扫码关注阅读:
image

原文链接:https://www.cnblogs.com/hunterxiong/p/17304181.html

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Django笔记二十一之使用原生SQL查询数据库 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年4月18日
下一篇 2023年4月18日

相关文章

  • Python 函数分类

    从功能角度,Python 函数可以分为内置函数和自定义函数。内置函数是Python解释器提供的函数。开发者可以直接使用内置函数,而不需要进行任何的定义和导入。例如,print()、input()等等。自定义函数是用户自己编写的函数。自定义函数用来实现特定的功能或任务。 从形式角度,Python函数可以分为函数声明和匿名函数。函数声明即常见的函数定义方式,通过…

    python-answer 2023年3月25日
    00
  • python使用正则表达式检测密码强度源码分享

    以下是“Python使用正则表达式检测密码强度源码分享”的完整攻略: 一、问题描述 在Python中,我们可以使用正则表达式来检测密码强度。本文将详细讲解如何使用正则表达式检测密码强度,并提供源码分享。 二、解决方案 2.1 密码强度检测规则 在实际开发中,我们通常使用以下规则来检测密码强度: 密码长度不少于8位 密码中包含至少一个大写字母 密码中包含至少一…

    python 2023年5月14日
    00
  • python批量提取word内信息

    下面我将为您提供“Python批量提取Word内信息”的完整攻略。 一、准备工作 安装python-docx库 pip install python-docx 准备需要批量提取信息的Word文档 二、代码实现 以下是代码示例: from docx import Document import os # 设置Word文件所在文件夹路径和关键词 file_dir…

    python 2023年6月3日
    00
  • 用Python实现一个简单的能够上传下载的HTTP服务器

    用Python实现一个简单的能够上传下载的HTTP服务器 在Python中,实现一个简单的能够上传下载的HTTP服务器是一个常见的需求。以下是一个示例,介绍了如何使用Python实现一个简单的能够上传下载的HTTP服务器。 示例一:使用http.server库实现一个简单的HTTP服务器 以下是一个示例,使用http.server库实现一个简单的HTTP服务…

    python 2023年5月15日
    00
  • python文本处理的方案(结巴分词并去除符号)

    首先,我们需要知道“结巴分词”是什么。结巴分词是一种中文分词工具,可以将一段中文文本拆分成词语列表,便于后续的处理。 其次,我们需要使用Python中的结巴分词库——jieba。如果你还没有安装这个库,可以使用pip命令进行安装: pip install jieba 接下来,我们可以使用下面的代码,对一段中文文本进行分词操作: import jieba te…

    python 2023年6月3日
    00
  • 30道python自动化测试面试题与答案汇总

    《30道python自动化测试面试题与答案汇总》是一篇关于Python自动化测试的面试题及答案总结文章。文章紧紧围绕着如何快速提升Python自动化测试能力和应对面试的目的,总结了30道常见的自动化测试面试题以及详细的解答,详解了每道题目的思路和解决方案,并给出了完整的Python代码实现。 下面给出两道题目的解答示例,以此来说明文章的内容。 题目:请编写P…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python爬虫Requests库的使用详情

    Python爬虫Requests库的使用详情 什么是Requests库 Python爬虫是一个重要的数据收集方式,而Requests库是Python中最流行的爬虫库之一。Requests库提供了一种非常简单的方式来向URL发送各种HTTP请求,并获取响应。它支持HTTP协议的所有主要方法,如GET、POST、PUT、DELETE等。 安装Requests库 …

    python 2023年5月14日
    00
  • 用python写一个定时提醒程序的实现代码

    下面我就来为您详细讲解如何用Python写一个定时提醒程序的实现代码。 1. 确定提醒方式 首先,我们需要确定提醒的方式。一般来说,有两种常用的提醒方式,一种是弹窗提示,一种是使用语音播报提醒。 弹窗提示:将提示信息以弹窗的形式展现在屏幕上,需要使用Python的GUI界面库来实现。常用的GUI库有Tkinter、PyQt、wxPython等。其中,Tkin…

    python 2023年5月19日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部