Django 의 Model 을 생성하고 관리하는데 필요한 기본 개념인 Model ORM 과 Model Field 내용을 정리해 보겠습니다. 각각의 내용은 요약된 블로그를 참고 하였습니다.

Django Model ORM

언더바 두개 __ 를 사용하는 경우는 다음과 같습니다

조건을 추가 하는 경우
외부참조 모델 이 있는경우

Methods

메서드	내용
all()	테이블 모든 데이터셋
filter()	특정 조건에 부합하는 데이터셋
exclude()	특정 조건을 제외한 데이터셋
get()	특정 조건에 부합하는 1개 데이터셋
count()	데이터 갯수 확인
first()	테이블 첫번째 데이터
last()	테이블 마지막 데이터
exists()	특정조건 데이터 존재여부 확인
order_by()	특정필드를 기준으로 정렬

`.filter()`

# iexact : 대소문자를 구분하지 않음
Boards.objects.filter(title__excact='python')
Boards.objects.filter(title__iexcact='python')

`__contains`

부분 일치 조건 입력할 때 사용합니다

# icontains : 대소문자를 구분하지 않음
Boards.objects.filter(title__contains='python')
Boards.objects.filter(title__icontains='python')

`__in`

list() 객체로 조건값을 확인 할 때 사용합니다.

Boards.objects.filter(title__in=['python','developer'])

`gt`, `lt`, `gte`, `lte`

gt (greater than) : >
lt (less than) : <
gte (greater than or equal) : >=

lte (less than or equal) : <=

Boards.objects.filter(
date__gt = datetime.date(2020,10,4))
Boards.objects.filter(
date__lt = datetime.date(2020,10,4))

`startswith`, `endswith`

startswith : 조건으로 시작 하는 문자열 검색

endswith : 조건으로 끝나는 문자열 검색

Books.objects.filter(title__startswith="book")

`.union()`

데이터베이스에서 추출한 QuerySet 을 합치는 메서드 입니다. 유사한 기능을 하는 | or 연산자가 있는데, | (or) 연산자는 SQL Query 문에서도 | (or) 를 그대로 적용하기 때문에, boolean 필드 에서는 해당 필드값의 or 조건을 적용해서 모든 값이 True\False 값으로 통일 되어 버립니다.

qs1 | qs2 : OR 조건 을 통해 가져오는 SQL문을 작성 합니다.

qs1.union(qs2) : 각각의 결과값을 union 연산으로 합치는 SQL문을 작성 합니다.

data1 = Boards.objects.filter(title__exact="python")
data2 = Boards.objects.filter(title__exact="developer")
data3 = data1.union(data2)
data3 = data1 | data2  

`.intersection()`

교집합으로 두 개 이상의 쿼리셋 변수 중 중복된 값을 호출 합니다

data1 = Boards.objects.filter(title__in=["python", "developer"])
data2 = Boards.objects.filter(title__in=["python", "vscode"])
data3 = data1.intersection(data2)

Django Model Fields

이번에는 Django 모델들의 속성에 대해 정리해 보겠습니다.

Integer Field

Small Integer, Integer, Big Integer

숫자 데이터는 유효범위와 사용 메모리 크기가 함수별로 다르게 활용 합니다.

small interger 유효값은 -32,768 ~ 32,767 (2 Bytes) 입니다.
integer 유효값은 -2,147,483,648 ~ 2,147,483,647 (4 Bytes) 입니다.
big integer 유효값은 9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807 (8 Byte) 입니다.

Errors

OperationalError: (1054, “Unknown column ‘code_id’ in ‘where clause’”)

name 필드값을 ForeignKey 로 연결하면, Django 에서 _id 를 자동으로 붙여서 column name 을 생성하는데, 이름 자체에도 _id 를 붙여서 migrate 하는 바람에 column name 이 market_krxinvestor.code_id 이렇게 만들어 졌습니다.

File ~/venv/lib/python3.10/site-packages/MySQLdb/connections.py:254, in Connection.query(self, query)
    252 if isinstance(query, bytearray):
    253     query = bytes(query)
--> 254 _mysql.connection.query(self, query)

OperationalError: (1054, "Unknown column 'market_krxinvestor.code_id' in 'where clause'")

OperationalError 관련 설명은 여기를 참고하였습니다. 참고 사이트에서 원인은 Migration 의 불완전 이었는데, 이번 작업에서는 다른 원인이 있었습니다.

class KrxInvestor(models.Model):
    pass

이름만 특정한 뒤, 컬럼등을 지정하지 않은 상테에서 테이블을 만들면 결과는 다음과 같습니다.

db> DESCRIBE market_krxinvestor;
+-------+------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type       | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | bigint(20) | NO   | PRI | <null>  | auto_increment |
+-------+------------+------+-----+---------+----------------+

문제는 이후에 ForeignKey 등의 다양한 필드와 속성을 추가한 뒤 Migration 을 했는데도, 위 처럼 id 필드만 있는 테이블은 업데이트가 잘 되지 않았습니다. 이번 작업에서는 데이터베이스를 새로 만들고 Migration 작업을 진행하는 방법으로 진행을 했습니다. 추후에 이번처럼 특정 테이블만 문제가 있을 때 새롭게 갱신하는 방법을 찾아보겠습니다.

DataBase Migration 새롭게 하기

Migration 파일을 찾아서 삭제하는 과정은 다음과 같습니다. Django 자습서 참고

$ find . -path "*/migrations/*.py" -not -name "__init__.py" -delete
$ find . -path "*/migrations/*.pyc"  -delete

Django ORM Tips

Django 에서 유용한 tip 들을 gaussian37.github.io 에서 추출한 내용들로 정해 봅니다. 정리한 내용은 다음과 같습니다.

Django ORM QuerySet Filter
related_name 설정 시 prefetch_related 사용
QuerySet 정렬

Django QuerySet Filter

exact : 정확히 일치하는 데이터 찾기
None을 찾는 경우 Null을 찾는 명령을 사용 합니다. isnull

Entry.objects.get(id__exact=14)
Entry.objects.get(id__exact=None)

iexact : 대소문자를 구분하지 않고 정확히 일치하는 데이터 찾기

Blog.objects.get(name__iexact='beatles blog')
Blog.objects.get(name__iexact=None)

contains, icontains : 포함하는 문자열 찾기 (icontains는 대소문자 구분하지 않음)
아래 코드는 headline에서 Lennon이라는 문자열을 포함하는 object를 찾습니다.

Entry.objects.get(headline__contains='Lennon')

in : list, tuple, string 또는 queryset과 같이 iterable한 객체를 대상으로 각 원소를 조회합니다.

Entry.objects.filter(id__in=[1, 3, 4])
: SELECT ... WHERE id IN (1, 3, 4);

Entry.objects.filter(headline__in='abc')
: SELECT ... WHERE headline IN ('a', 'b', 'c');

queryset를 직접 조건으로 넣을 수 있습니다. (성능 체크 필요)

inner_qs = Blog.objects.filter(name__contains='Cheddar')
entries = Entry.objects.filter(blog__in=inner_qs)
:SELECT ... WHERE blog.id IN (SELECT id FROM ... WHERE NAME LIKE '%Cheddar%')

gt, gte, lt, lte 와 같이 부등호를 사용할 수 있습니다.

Entry.objects.filter(id__gt=4)
: SELECT ... WHERE id > 4;

startswith, istartswith, endswith, iendswith는 각각 접미사, 접두사를 찾습니다.

Entry.objects.filter(headline__startswith='Lennon')
Entry.objects.filter(headline__endswith='Lennon')

range는 범위에 해당하는 object를 찾습니다.

import datetime
start_date = datetime.date(2005, 1, 1)
end_date = datetime.date(2005, 3, 31)
Entry.objects.filter(pub_date__range=(start_date, end_date))

related_name 설정 시 prefetch_related 사용

Django Model 에서 related_name 속성은 Primary 오브젝트 에서 특정한 Primary 값을 갖고있는 Foreign 오브젝트를 자동으로 필터링 하는 Method 입니다.

class Store(models.Model):
    artist = models.ForeignKey(
      Artist, on_delete=models.CASCADE, related_name='store')

In [1]: Artist.objects.get(id=1).store.all()
Out[1]: <QuerySet [<...>]>

장고 model 에서 ForeignKey를 사용 할 때, 특히 한 모델에서 여러 개의 ForeignKey가 있을 때, related_name 을 이용하여 ForeignKey 의 이름을 정할 수 있습니다.

예를 들어 모델 A 의 pk 를 모델 B 가 fk 로 사용하고 있다고 가정을 합니다. 장고는 lazy 하게 SQL 작업을 수행하므로 ForeignKey로 접근한 데이터에 대한 작업이 여러번 필요한 경우에는, join 연산이 필요 한 경우로써 prefetch_related 를 사용하여 필요한 query를 바로 가져오는 것이 효율적 입니다. prefetch_related는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

A.objects.prefetch_related("B_set")

즉, A 모델이 B 모델의 FK를 통하여 join 한 결과 값을 lazy하지 않게 한번에 가져올 때 사용합니다. prefetch_ralated 내용은 제 블로그의 다른 글에서 확인해 보시면 되겠습니다.

이 때 중요한 것은 related_name을 이용한 경우 model_set 형태가 아니라 related_name 을 사용 합니다. 예를 들면 아래와 같습니다.

class Price(models.Model):
    book = models.ForeignKey(Book, related_name='prices')

books = Book.objects.prefetch_related('prices')

다시 하면 정리하면 related_name을 사용한 경우 prefetch_related를 사용할 때, foo_set을 파라미터로 사용하지 않고 related_name을 바로 사용하면 됩니다.

QuerySet 정렬

장고 ORM을 이용하여 DB를 읽을 때, 기본적으로 필요한 작업이 오름차순(ascending)/내림차순(descending)으로 특정 field를 가져오는 것입니다. ORM을 이용하여 DB를 가져올 때 어떻게 하면 될까요? A라는 모델이 있다고 가정합시다. A의 모든 데이터를 긁어 오려면 다음과 같이 입력하면 됩니다.

A.objects.all()

그 다음에 order_by()를 사용하면 됩니다. 이 때 인자로 들어갈 문자열은 field의 이름입니다. A 라는 모델에 point라는 field가 있다고 합시다. 그러면 다음과 같이 읽어올 수 있습니다.

A.objects.all().order_by('point')

이렇게 읽어오면 오름차순으로 읽어오게 됩니다. 기본값은 오름차순 입니다. 다음과 같이 읽으면 내림차순으로 읽어오게 됩니다.

A.objects.all().order_by('-point')

Etc QuerySet

Chaining Methods

위의 단일 조건들을 연결하여 쿼리문으로 사용할 수 있습니다

[In] Author.objects.filter(id__gt=1).\
               exclude(name='spike').\
               filter(name__icontains="o")
[Out] QuerySet [<Author: tommy : tommy@example.com>...]

복잡한 쿼리문과 Q**

AND, OR 조건문과 함께, Django 에서는 Q 를 활용하여 조회용 Qurey 객체를 생성합니다.

[In] from django.db.models import Q
[In] Q(name__contains="tom")
[Out] <Q: (AND: ('name__contains', 'tom'))>

[In] from django.db.models import Q
[In] Q(name__icontains="tom", 
      email__icontains="example", 
      created_on__year=2018)
[Out] <Q: (AND: ('created_on__year', 2018),
    ('email__icontains', 'example'), 
    ('name__icontains', 'tom'))>

filter(), exclude(), get(), Q() 함수들은 & (AND) 그리고 **

(OR)** 필터를 혼용하여 활용 가능합니다.

[In] Author.objects.filter(Q(name__iexact="tommy") | Q(name__iexact="jerry"))
[Out] QuerySet [<Author: tommy : tommy@example.com>...]

Django Model 만들기

배경문서와 자료들이 어느정도 구체화 되고나면, 문서화 작업과 함께 Django 서버에 적용합니다.

데이터는 sqlite3, 호출은 Django QuerySet, 구현은 HTML Jupyter 에서 함수로 구조화한 뒤 해당 함수들을 묶어서 whl 모듈로 묶으면서 진도를 진행하다 보면, 작업의 진행속도가 빨라지면서 구조화의 난이도가 낮아지게 될 것입니다.

models.py

입력을 원하는 데이터

사용자가 원하는 모델의 클래스 Table, 필드 객체와 매칭하면 모델링은 어렵지 않게 접근 가능합니다. 다만 모든 테이블을 단일하게 구성하면 불필요하게 반복되는 내용들로 성능에 저하 가 생깁니다.

개별 Table 클래스 객체에서는 활용가능한 여러 메소드들을 제공합니다.

from book.models import Book
Book.objects.get()
모델클래스.모델매니저.관계매니저()

모델 매니저 : models.Manager

기본 모델 매니저는 .objects 를 사용 합니다. ForeignKey, ManyToMany 와 같이 역관계 접근을 위한 모델클래스(소문자)_set 매니저, 그리고 사용자가 정의한 임의의 매니저가 필요한 경우에는 models.Manager 를 활용하여 사용자 정의 모델 매니저 를 정의 후 필드에 연결 합니다

관계 매니저

objects 를 사용하여 해당 테이블에 접근한 뒤, 기본적인 조건 및 관계식을 정의하여 원하는 결과를 출력합니다. 대표적인 것들로는 .all(), .get(), .filter(), .exclude(), .create(), .delete(), .remove(), .clear() 등이 있고, 필드의 성격에 따라 추가 제공가능한 메소드 들을 정리합니다

.remove(), .clear() 메소드는 상대객체의 값을 제거하지 않고, 상대객체의 관계를 끊어버리는 역활만 합니다.

ForeignKey(테이블 클래스)

다른 부모 Table 의 id값 을 상속받아, 자식 테이블에서 부모테이블_id 필드에서 매칭 합니다.

# Create your models here.
class Publisher(models.Model):
    name    = models.CharField(max_length=30)

class Book(models.Model):
    publisher = models.ForeignKey(
      "books.Publisher",      # App.모델클래스 
      on_delete = models.CASCADE,
      related_name = "books", # "books+" 역제한
      related_query_name = "book")

Publisher 테이블 정보를 Book 에서 상속합니다.

Publisher 테이블에서 객체를 특정한 인스턴스를 생성
(자식테이블 소문자)_set 메소드로 자식테이블 에 접근합니다

Django Python Shell

from books.models import Publisher, Book

# 1 foreign 필드 조회하기
# Book 테이블을 book_set 인스턴스로 접근
p = Publisher.objects.get(name__contains="Apress")
p.book_set.all()          # Apress 출판사의 전체 Book 목록
p.book_set.filter(title__icontains="django") # 제목 필터링

# 2 역방향 관리자로 부모필드 조회하기
# related_name 관리자를 활용합니다
b = Book.objects.get(id=1)
b.publisher_set(manager='books').all()

# 3 부모필드 업데이트
# Book 테이블을 직접 연결하여 접근
b = Publisher(name='Aplus')
e = Book(publisher=b)
e.save()

mastering Django 내용보다 (694p) 위의 방식이 직관적이여서 알기 쉽습니다. 그리고 ForeignKeyManager 에는 추가 메서드를 제공합니다.

add() 지정된 모델객체를 추가
create() 새로운 객체 세트를 저장
remove() 지정된 모델객체를 제거
clear() 관련된 모든객체를 제거
set() 관련 객체세트를 대체

ManyToManyField(테이블 클래스)

외래키와 대부분은 동일하고, 모델 instance 대신 QuerySet 값을 추출합니다.

# Create your models here.
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)

class Book(models.Model):
    authors = models.ManyToManyField(Author)

Django Python Shell

from books.models import Book, Author

# 1 조회하기
b = Book.objects.get(id=1)
b.authors.filter(last_name="Kim") 

# 2 역방향 조회하기 (모델_set)
# related_name 을 사용합니다
a = Author.objects.get(id=1)
a.book_set.all() # a 작가의 모든책을 출력

# 3 데이터 추가하기
book = Book.objects.get(pk=1)
bill = Author.objects.create(name="Bill")
john = Author.objects.create(name="John")
book.authors.add(bill, john)

ManytoMany 필드 에서 동작하는 .all .filter 메소드는 1개의 튜플만 선택했을 떄 작동을 합니다. 이점을 주의해서 진행 합니다.

Model 의 QuerySet

django 에서 기본으로 제공하는 방식만이 아닌, 사용자가 원하는 필터링 방법들을 활용해 보겠습니다.

커스텀 모델 매니저 QuerySets 추가

사용자 기능을 추가하기 위한 method 를 추가할 수 있습니다.

# Many to Many 로 연결된 field 의 객체를 검색해서 출력하기
class TitleManager(models.Manager):
    def get_queryset(self):
        qs = super(TitleManager, self).get_queryset()
        return qs.filter(title__icontains='django') 

class Book(models.Model):
    title         = models.CharField(max_length=100)
    objects       = models.Manager() # 기본 매니저 재정의
    title_objects = TitleManager()   # django 타이틀 포함목록

모델 관리자 QuerySet 여럿 활용하기

class MaleManager(models.Manager):
    def get_queryset(self):
        qs = super(MaleManager, self).get_queryset()
        return qs.filter(sex="M")

class FemaleManager(models.Manager):
    def get_queryset(self):
        qs = super(FemaleManager, self).get_queryset()
        return qs.filter(sex="F")

class Person(models.Model):
    name    = models.CharField(max_length=50)
    sex     = models.CharField(max_length=1, 
        choices=(("M",'Male'),("F",'Female')))
    objects = models.Manager()
    men     = MaleManager()
    woman   = FemaleManager()

모델 메서드 추가하기

import datetime as dt
class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=50)
    last_name  = models.CharField(max_length=50)

    def _get_full_name(self):
        return '%s %s' % (
            self.first_name, self.last_name)
    
    full_name = property(_get_full_name)

    # 저장할 때 추가적인 기능을 정의할 수 있습니다
    def save(self, *args, **kwargs):
        super(Person, self).save(*args, **kwargs)

F 연산 객체로 모델의 필드값 참조하기

모델 클래스에서 필드와 필드간 개별 값을 비교하는 방법을 정리해 보겠습니다.

이를 위해서는 F 식을 제공합니다. 아래의 예제는 Book 모델 클래스의 n_page 필드값 중 n_total 필드의 값과 비교하여 더 큰값을 갖는 경우에 해당 객체들을 추출합니다.

from django.db.models import F
Book.objects.filter(n_page__gt = F('n_total'))
Book.objects.filter(n_page__gt = F('n_total') * 2)
Book.objects.filter(n_page__gt = F('n_total') + F('n_comment'))

from datetime import timedelta
Book.objects.filter(n_page__gt = F('pub_date') + timedelta(days=3))

__gt, __gte, __lt, __lte 와 같은 비교구문을 사용할 수도 있고, 수식 및 tiledelta 를 활용하는등 다양한 방식으로 인덱스별 데이터를 비교하여 원하는 결과를 추출할 수 있습니다.

Book.objects.get(id__exact=14)
Book.objects.get(pk=14)
Book.objects.get(pk__in=[1, 4, 7])
Book.objects.get(pk__gt=14)
Book.objects.filter(blog__pk=3)

Q 조건문 객체를 사용한 복잡한 조회

Q 객체는 검색 키워드를 캡슐화 하는 객체로 , & 그리고 | 객체를 사용할 수 있고, 무효화 선언을 위한 ~ 를 사용할 수 있습니다.

from django.db.models import Q
Q(entry__startswith="python")
Q(entry__startswith="python")|Q(entry__startwith="django")
Q(entry__startswith="python")|~Q(pub_date__year="2019")

위의 조건식을 사용하여 .filter(), exclude(), get() 조회식에 활용하실 수 있습니다.

Book.objects.get(
    Q(title__startswith="python"),
    Q(pub_date=date(2019,1,1))|Q(pub_date=date(2019,2,1))
)

또한 lookup 함수와 Q() 객체를 혼합하여 사용하실 수 있습니다.

Book.objects.get(
    Q(pub_date=date(2019,1,1))|Q(pub_date=date(2019,2,1)),
    title__startswith="python")

주의할 점은 위와달리, 아래와 같은 조건식 만으로는 결과를 출력하지 않는다는 점에 주의해야 합니다 함수 우선실행조건

Book.objects.get(
    title__startswith="python",
    Q(pub_date=date(2019,1,1))|Q(pub_date=date(2019,2,1))
    )

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