Django——model基础

 

ORM

映射关系：

　　　  表名  <－－－－－－－> 类名

       字段  <－－－－－－－> 属性

　　　　表记录 <－－－－－－－>类实例对象

 

创建表(建立模型)

实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系

作者模型：一个作者有姓名和年龄。

作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）

出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。

书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。

模型建立如下：

?

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class Author(models.Model):     nid = models.AutoField(primary_key=True)     name=models.CharField( max_length=32)     age=models.IntegerField()       # 与AuthorDetail建立一对一的关系     authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail")   class AuthorDetail(models.Model):       nid = models.AutoField(primary_key=True)     birthday=models.DateField()     telephone=models.BigIntegerField()     addr=models.CharField( max_length=64)      class Publish(models.Model):     nid = models.AutoField(primary_key=True)     name=models.CharField( max_length=32)     city=models.CharField( max_length=32)     email=models.EmailField()     class Book(models.Model):       nid = models.AutoField(primary_key=True)     title = models.CharField( max_length=32)     publishDate=models.DateField()     price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)     keepNum=models.IntegerField()<br>    commentNum=models.IntegerField()       # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方     publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid")       # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表     authors=models.ManyToManyField(to='Author')

通过logging可以查看翻译成的sql语句

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}　　

注意事项：

1、 表的名称myapp_modelName，是根据 模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称　　

2、id 字段是自动添加的

3、对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名

4、这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。

5、定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。

6、外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。

字段选项

每个字段有一些特有的参数，例如，CharField需要max_length参数来指定VARCHAR数据库字段的大小。还有一些适用于所有字段的通用参数。 这些参数在文档中有详细定义，这里我们只简单介绍一些最常用的：

(1)null

如果为True，Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False.

(1)blank

如果为True，该字段允许不填。默认为False。
要注意，这与 null 不同。null纯粹是数据库范畴的，而 blank 是数据验证范畴的。
如果一个字段的blank=True，表单的验证将允许该字段是空值。如果字段的blank=False，该字段就是必填的。

(2)default

字段的默认值。可以是一个值或者可调用对象。如果可调用 ，每有新对象被创建它都会被调用。

(3)primary_key

如果为True，那么这个字段就是模型的主键。如果你没有指定任何一个字段的primary_key=True，
Django 就会自动添加一个IntegerField字段做为主键，所以除非你想覆盖默认的主键行为，
否则没必要设置任何一个字段的primary_key=True。

(4)unique

如果该值设置为 True, 这个数据字段的值在整张表中必须是唯一的

(5)choices
由二元组组成的一个可迭代对象（例如，列表或元组），用来给字段提供选择项。 如果设置了choices ，默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框，而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。

这是一个关于 choices 列表的例子：

YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = (
    ('FR', 'Freshman'),
    ('SO', 'Sophomore'),
    ('JR', 'Junior'),
    ('SR', 'Senior'),
    ('GR', 'Graduate'),
)
每个元组中的第一个元素，是存储在数据库中的值；第二个元素是在管理界面或 ModelChoiceField 中用作显示的内容。 在一个给定的 model 类的实例中，想得到某个 choices 字段的显示值，就调用 get_FOO_display 方法(这里的 FOO 就是 choices 字段的名称 )。例如：

from django.db import models

class Person(models.Model):
    SHIRT_SIZES = (
        ('S', 'Small'),
        ('M', 'Medium'),
        ('L', 'Large'),
    )
    name = models.CharField(max_length=60)
    shirt_size = models.CharField(max_length=1, choices=SHIRT_SIZES)


>>> p = Person(name="Fred Flintstone", shirt_size="L")
>>> p.save()
>>> p.shirt_size
'L'
>>> p.get_shirt_size_display()
'Large'   

更多详见模型字段参考

一旦你建立好数据模型之后，django会自动生成一套数据库抽象的API，可以让你执行关于表记录的增删改查的操作。

 

 

添加表记录

普通字段

?

1 2 3

方式1 publish_obj=Publish(name="人民出版社",city="北京",email="renMin@163.com") publish_obj.save() # 将数据保存到数据库

?

1 2	方式2 <br>返回值publish_obj是添加的记录对象 publish_obj=Publish.objects.create(name="人民出版社",city="北京",email="renMin@163.com")

外键字段

?

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方式1:    publish_obj=Publish.objects.get(nid=1)    Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=665,pageNum=334,publish=publish_obj)   方式2:    Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=665,pageNum=334,publish_id=1)

关键点：book_obj.publish是什么？

多对多字段

?

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book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",publishDate="2012-11-12",price=69,pageNum=314,publish_id=1)   author_yuan=Author.objects.create(name="yuan",age=23,authorDetail_id=1) author_tom=Author.objects.create(name="tom",age=32,authorDetail_id=2)   book_obj.authors.add(author_tom,author_yuan)    #  将某个特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。   =======    book_obj.authors.add(*[])   book_obj.authors.create()      #创建并保存一个新对象，然后将这个对象加被关联对象的集合中，然后返回这个新对象。

add里除了写对象，还可以直接写对象的id，也能关联成功,即如果能拿到yuan和tom的id，则第6句可以可以写成

book_obj.authors.add(*[yuan_id,tom_id])

在更新多对多的第三张表时，可以直接用以下方法

book_obj.authors.set（*[装有对象id的列表]）

此操作包含了两步clear+add

有时候字段获取的较多，但是需要更新的表里没有那么多字段，此时需要删除一些字段，但是我们又需要用到这些字段的值时，可以用pop，即达到了删除的效果，也可以拿到对应的删除对象，保存下来进行其他操作

关键点：book_obj.authors是什么？　　

解除关系：

?

1 2	book_obj.authors.remove()     # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。    ======   book_obj.authors.remove(*[]) book_obj.authors.clear()       #清空被关联对象集合。

class RelatedManager

"关联管理器"是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。它存在于下面两种情况：

ForeignKey关系的“另一边”。像这样：

?

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from django.db import models   class Reporter(models.Model):     # ...     pass   class Article(models.Model):     reporter = models.ForeignKey(Reporter)

在上面的例子中，管理器reporter.article_set拥有下面的方法。

ManyToManyField关系的两边：

?

1 2 3 4 5 6

class Topping(models.Model):     # ...     pass   class Pizza(models.Model):     toppings = models.ManyToManyField(Topping)

这个例子中，topping.pizza_set 和pizza.toppings都拥有下面的方法。

add(obj1[, obj2, ...])

把指定的模型对象添加到关联对象集中。

例如：

?

1 2 3

>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = Entry.objects.get(id=234) >>> b.entry_set.add(e) # Associates Entry e with Blog b.

在上面的例子中，对于ForeignKey关系，e.save()由关联管理器调用，执行更新操作。然而，在多对多关系中使用add()并不会调用任何 save()方法，而是由QuerySet.bulk_create()创建关系。

create(**kwargs)

创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中。返回新创建的对象：

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>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = b.entry_set.create( ...     headline='Hello', ...     body_text='Hi', ...     pub_date=datetime.date(2005, 1, 1) ... )   # No need to call e.save() at this point -- it's already been saved.

这完全等价于（不过更加简洁于）：

?

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>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = Entry( ...     blog=b, ...     headline='Hello', ...     body_text='Hi', ...     pub_date=datetime.date(2005, 1, 1) ... ) >>> e.save(force_insert=True)

要注意我们并不需要指定模型中用于定义关系的关键词参数。在上面的例子中，我们并没有传入blog参数给create()。Django会明白新的 Entry对象blog 应该添加到b中。

remove(obj1[, obj2, ...])

从关联对象集中移除执行的模型对象：

?

1 2 3

>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = Entry.objects.get(id=234) >>> b.entry_set.remove(e) # Disassociates Entry e from Blog b.

对于ForeignKey对象，这个方法仅在null=True时存在。

clear()

从关联对象集中移除一切对象。

?

1 2	>>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> b.entry_set.clear()

注意这样不会删除对象 —— 只会删除他们之间的关联。

就像 remove() 方法一样，clear()只能在 null=True的ForeignKey上被调用。

注意

对于所有类型的关联字段，add()、create()、remove()和clear()都会马上更新数据库。换句话说，在关联的任何一端，都不需要再调用save()方法。

直接赋值：

通过赋值一个新的可迭代的对象，关联对象集可以被整体替换掉。

?

1 2	>>> new_list = [obj1, obj2, obj3] >>> e.related_set = new_list

如果外键关系满足null=True，关联管理器会在添加new_list中的内容之前，首先调用clear()方法来解除关联集中一切已存在对象的关联。否则， new_list中的对象会在已存在的关联的基础上被添加。　　

 

查询表记录

查询相关API

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<1> all():                 查询所有结果   <2> filter(**kwargs):      它包含了与所给筛选条件相匹配的对象   <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。   <5> exclude(**kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象   <4> 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   <9> 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> order_by(*field):      对查询结果排序   <7> reverse():             对查询结果反向排序   <8> distinct():            从返回结果中剔除重复纪录   <10> count():              返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。   <11> first():              返回第一条记录   <12> last():               返回最后一条记录   <13> exists():             如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False

注意：一定区分object与querySet的区别 ！！！

双下划线之单表查询

?

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models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值   models.Tb1.objects.filter(id__in=[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   models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven") models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感   models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])      # 范围bettwen and   startswith，istartswith, endswith, iendswith

基于对象的跨表查询 

一对多查询（Publish 与 Book）

正向查询(按字段：publish)：

?

1 2	# 查询nid=1的书籍的出版社所在的城市<br> book_obj=Book.objects.get(nid=1)<br>print(book_obj.publish.city) # book_obj.publish 是nid=1的书籍对象关联的出版社对象

反向查询(按表名：book_set)：

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# 查询 人民出版社出版过的所有书籍       publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")       book_list=publish.book_set.all()  # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合       for book_obj in book_list:         print(book_obj.title)

一对一查询(Author 与 AuthorDetail)

正向查询(按字段：authorDetail)：

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# 查询tom作者的手机号       author_tom=Author.objects.get(name="tom")     print(author_tom.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：author)：

?

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# 查询所有住址在北京的作者的姓名       authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")       for obj in authorDetail_list:         print(obj.author.name)

多对多查询 (Author 与 Book)

正向查询(按字段：authors)：

?

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# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号       book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()       authors=book_obj.authors.all()       for author_obj in authors:           print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：book_set)：

?

1 2 3 4 5 6 7

# 查询tom出过的所有书籍的名字       author_obj=Author.objects.get(name="tom")     book_list=author_obj.book_set.all() #与tom作者相关的所有书籍       for book_obj in book_list:         print(book_obj.title)

注意：

你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改： publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')，那么接下来就会如我们看到这般：

?

1 2 3 4 5

# 查询 人民出版社出版过的所有书籍      publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")      book_list=publish.bookList.all()  # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合

基于双下划线的跨表查询 

Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的 model 为止。

# 练习1:  查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

    # 正向查询 按字段:publish

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","price")

    # 反向查询 按表名:book

    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")



# 练习2: 查询tom出过的所有书籍的名字(多对多)

    # 正向查询 按字段:authors:
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__name="yuan")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title")

    # 反向查询 按表名:book
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="yuan")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")


# 练习3: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名


    # 正向查询
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","authors__name")
    # 反向查询
    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")


# 练习4: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称

    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")

 注意：

反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如： publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')：

# 练习1:  查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)
 
    # 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList
 
    queryResult=Publish.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社")
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("bookList__title","bookList__price")

聚合查询与分组查询

先了解sql中的聚合与分组概念

聚合：aggregate(*args, **kwargs)

?

1 2 3 4

# 计算所有图书的平均价格     >>> from django.db.models import Avg     >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))     {'price__avg': 34.35}

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。

?

1 2	>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')) {'average_price': 34.35}

如果你希望生成不止一个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：

?

1 2 3

>>> from django.db.models import Avg, Max, Min >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')) {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

分组：annotate()　

为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。

(1) 练习：统计每一本书的作者个数

?

1 2 3

bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors')) for book_obj in bookList:     print(book_obj.title,book_obj.authorsNum)

SELECT 
"app01_book"."nid", 
"app01_book"."title", 
"app01_book"."publishDate", 
"app01_book"."price", 
"app01_book"."pageNum", 
"app01_book"."publish_id", 
COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum" 
FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors" 
ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id") 
GROUP BY 
"app01_book"."nid", 
"app01_book"."title", 
"app01_book"."publishDate", 
"app01_book"."price", 
"app01_book"."pageNum", 
"app01_book"."publish_id"

解析：

'''
Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))
拆分解析：
Book.objects等同于Book.objects.all(),翻译成的sql类似于： select id,name,..  from Book
这样得到的对象一定是每一本书对象，有n本书籍记录，就分n个组，不会有重复对象，每一组再由annotate分组统计。'''

(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合：

练习：统计每一个出版社的最便宜的书

?

1 2 3 4

publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))   for publish_obj in publishList:     print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：

queryResult= Publish.objects
　　　　　　　　　　　　.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
　　　　　　　　　　　　.values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

方式2:　

?

1	queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price')) ＃ 思考： if 有一个出版社没有出版过书会怎样？

注意：values内的字段即group by的字段

解析：

'''
查看 Book.objects.values("publish__name")的结果和对应的sql语句
可以理解为values内的字段即group by的字段'''

(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：

 queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　 .filter(title__startswith="Py")
　　　　　　　　　 　.annotate(num_authors=Count('authors'))

(4) 统计不止一个作者的图书：

queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　.annotate(num_authors=Count('authors'))
　　　　　　　　　　.filter(num_authors__gt=1)

(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

?

1	Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')

(6) 查询各个作者出的书的总价格:

# 按author表的所有字段 group by
    queryResult=Author.objects
　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("name","SumPrice")
    print(queryResult)
    
#按authors__name group by
    queryResult2=Book.objects.values("authors__name")
　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("price"))
　　　　　　　　　　　　　　.values_list("authors__name","SumPrice")
    print(queryResult2)

1.查询人民邮电出版社出了多少本书

>>> Book.objects.filter(publisher__name='人民邮电出版社').count()

>>> from django.db.models import *
>>> Book.objects.filter(publisher__name='人民邮电出版社').aggregate(Count('title'))

2.查询陈吉出的书总价是多少

>>> Book.objects.filter(authors__name='陈吉').aggregate(Sum('price'))

3.查询各个作者出的书的总价格是多少

>>> Book.objects.values('authors__name').annotate(Sum('price'))

4.查询各个出版社最便宜的书价是多少

>>> Book.objects.values('publisher__name').annotate(Min('price'))

1.annotate(*args,**kwargs):可以为QuerySet中的每个对象添加注解。可以通过计算查询结果中的每个对象所关联的对象集合，从而得出总计值（也可以是平均值或总和，等等）。

用于分组查询。

2.aggregate(*args,**kwargs):通过对QuerySet进行计算，返回一个聚合值的字典，aggregate()中每个参数都可以指定一个包含在字典中的返回值。

用于聚合查询

所在位置：django.db.models

1.Avg:返回所给字段的平均值

2.Count:根据所给关联字段返回被关联model的数量。

3.Max：返回所给字段的最大值

4.Min：返回所给字段的最小值

5.Sum：计算所给字段值的总和

F查询与Q查询

F查询

在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

?

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# 查询评论数大于收藏数的书籍      from django.db.models import F    Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。

?

1 2	# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍     Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元：

?

1	Book.objects.all().update(price=F("price")+30)

Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。

?

1 2	from django.db.models import Q Q(title__startswith='Py')

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。

?

1	bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="tom"))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

?

1	WHERE name ="yuan" OR name ="tom"

你可以组合& 和|  操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询：

?

1	bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。例如：

    bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
                                  title__icontains="python"
                                 )

 

 

修改表记录

 

注意：

<1> 第二种方式修改不能用get的原因是：update是QuerySet对象的方法，get返回的是一个model对象，它没有update方法，而filter返回的是一个QuerySet对象(filter里面的条件可能有多个条件符合，比如name＝'alvin',可能有两个name＝'alvin'的行数据)。

<2>在“插入和更新数据”小节中，我们有提到模型的save()方法，这个方法会更新一行里的所有列。 而某些情况下，我们只需要更新行里的某几列。

此外，update()方法对于任何结果集（QuerySet）均有效，这意味着你可以同时更新多条记录update()方法会返回一个整型数值，表示受影响的记录条数。

注意，这里因为update返回的是一个整形，所以没法用query属性；对于每次创建一个对象，想显示对应的raw sql，需要在settings加上日志记录部分

 

删除表记录

删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。例如：

?

1	e.delete()

你也可以一次性删除多个对象。每个 QuerySet 都有一个 delete() 方法，它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。

例如，下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象：

?

1	Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()

要牢记这一点：无论在什么情况下，QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一条 SQL 语句一次性删除所有对象，而并不是分别删除每个对象。如果你想使用在 model 中自定义的 delete() 方法，就要自行调用每个对象的delete 方法。(例如，遍历 QuerySet，在每个对象上调用 delete()方法)，而不是使用 QuerySet 中的 delete()方法。

在 Django 删除对象时，会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为，换句话说，删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。例如：

?

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b = Blog.objects.get(pk=1) # This will delete the Blog and all of its Entry objects. b.delete()

要注意的是： delete() 方法是 QuerySet 上的方法，但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用 Entry.objects.delete() 方法导致 所有的 记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象，那么你必须显式地调用：

?

1	Entry.objects.all().delete()