10_QuerySset对象方法

模型.objects：

这个对象是django.db.models.manager.Manager的对象，这个类是一个空壳类，他上面的所有方法都是从QuerySet这个类上面拷贝过来的。因此我们只要学会了QuerySet，这个objects也就知道该如何使用了。
Manager源码解析：

class_name = "BaseManagerFromQuerySet"

class_dict = {
    '_queryset_class': QuerySet
}

class_dict.update(cls._get_queryset_methods(QuerySet))

# type动态的时候创建类
# 第一个参数是用来指定创建的类的名字。创建的类名是：BaseManagerFromQuerySet
# 第二个参数是用来指定这个类的父类。
# 第三个参数是用来指定这个类的一些属性和方法
return type(class_name,(cls,),class_dict)

_get_queryset_methods：这个方法就是将QuerySet中的一些方法拷贝出来

filter/exclude/annotate：过滤/排除满足条件的/给模型添加新的字段。

order_by：

# 根据创建的时间正序排序
articles = Article.objects.order_by("create_time")
# 根据创建的时间倒序排序
articles = Article.objects.order_by("-create_time")
# 根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by("author__name")
# 首先根据创建的时间进行排序，如果时间相同，则根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by("create_time",'author__name')

一定要注意的一点是，多个order_by，会把前面排序的规则给打乱，而使用后面的排序方式。比如以下代码：

articles = Article.objects.order_by("create_time").order_by("author__name")

他会根据作者的名字进行排序，而不是使用文章的创建时间。
当然，也可以在模型定义的在Meta类中定义ordering来指定默认的排序方式。示例代码如下：

    class Meta:
        db_table = 'book_order'
        ordering = ['create_time','-price']

还可以根据annotate定义的字段进行排序。比如要实现图书的销量进行排序，那么示例代码如下：

books = Book.objects.annotate(order_nums=Count("bookorder")).order_by("-order_nums")
    for book in books:
        print('%s/%s'%(book.name,book.order_nums))

有查找某个表的时候，可以一次性的把相关联的其他表的数据都提取，这样可以在以后访问相关联的表的数据的时候，不用再次从数据库中查找，可以节省一些开销，示例代码如下：

# books = Book.objects.all()
books = Book.objects.select_related('author')
for book in books:
    print(book.author.name)
    # 因为有提取Book的时候，使用了select_related， 那么以后再访问book.author的时候，不会再次向数据库发起查询

注意： 这个方法只能用外键的关联对象上，对于那种多对多，或者多对一的情况，不能使用他来实现，而应该使用prefetch_related来实现

prefetch_related: 这个方法和 select_related这个方法非常类似，都是在访问多个表中的数据的时候，减少查询的次数，这个方法是为了解决多对一和多对多的关系的查询问题

QuerySet对象方法:

在使用QuerySet进行查的操作的时候，可以提供多种操作。比如过滤完后还要根据某个字段进行排序，那么这一系列的操作我们可以通过一个非常流畅的链式调用的方式进行。比如要从文章表中获取标题为123,并且提取后要将结果根据发布的时间进行排序，那么可以使用下方方式来完成：

articles = Article.objects.filter(title='123').order_by('create_time')

可以看到order_by方法是直接在filter执行后调用的。这说明filter返回的对象是一个拥有order_by方法的对象。而这个对象正是一个新的QuerySet对象。因此可以使用order_by方法。

那么以下将介绍那些会返回新的QuerySet对象的方法。

  1. filter/all: 将满足条件(/所有)的数据提取出来，返回一个新的QuerySet对象。
  2. exclude: 排除满足条件的数据，返回一个新的QuerySet对象。
  3. annotate: 给QuerySet中的每个对象都添加一个查询表达式(聚合函数、F表达式、Q表达式、Func表达式等)的新字段。示例代码如下：
articles = Article.objects.annotate(author_name=F('author_name'))

以上代码将在每个对象中都添加一个author_name的字段，用来显示这篇文章的作者。

  1. order_by: 指定将查询的结果根据某个字段进行排序。如果要倒序排序，那么可以在这个字段的前面加一个负号。示例代码如下：
# 1. 根据创建的时间正序排序
articles = Article.objects.order_by('create_time')
# 2. 根据创建时间倒序排序
articles = Article.objects.order_by('-create_time')
# 3. 首先根据创建的时间进行排序，如果时间相同，再根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by('create_time', 'author_name')

一定要注意的一点是，多个order_by，会把前面排序的规则打乱，而使用后面的排序方式。比如以下代码：

articles = Article.objects.order_by('create_time').order_by('author_name')

他会根据作者的名字进行排序，而不是使用文章的创建时间。
当然，也可以在模型定义的Meta元类中定义ordering来指定默认的排序方式。示例代码如下：

class Article(models.Model):
    ...
    class Meta:
        db_table = 'book_article'
        ordering = ['create_time', '-price']
  1. values: 用来指定提取数据出来，需要提取哪些字段。默认情况下会把所有的字段全部提取出来，可以使用values来进行指定，并且使用values方法后，提取出来的QuerySet中的数据类型不是模型，而是在 value 方法中指定的字段和值形成的字典：
articles = Article.objects.values('title', 'content')
for article in articles:
    print(article)

以上打印出来的article是类似于{'title': 'abc', 'content': 'xxx'}的形式。
如果在values中没有传递任何参数，那么将会返回这个模型中所有的属性.

如果我们想要提取的是这个模型上关联的对象的属性，那么也是可以的，查找顺序跟filter的用法是一样的。示例代码如下：

books = Book.objects.values('id', 'name', 'author__name')

以上将会提取author表的name字段,如果我们不想要这个名字，想要更改一个名字，那么可以使用关键字参数。示例代码如下：

from django.db.models import F
books = Book.objects.values('id', 'name', author_name=F('author__name'))

自定义的名字，不能和模型上本身拥有的字段一样。

在values中，也可以使用聚合函数来形成一个新的字段，比如我想要获取每本图书的销量。那么示例代码如下：

books = Book.objects.values('id', 'name', order_nums=Count('bookorder'))
  1. values_list: 类似于values, 只不过返回的QuerySet中，存储的不是字典，而是元组。示例代码如下：
articles = Article.objects.values_list('id', 'title')
print(articles)

如果给values_list只指定一个字段，那么我们可以指定flat=True,这样返回回来的结果就不再是一个元组，而是这个字段的值。示例代码如下：

books = Book.objects.values_list('name', flat=True)

一定要注意的是，flat只能用在只有一个字段的情况下，否则就会报错。

  1. all: 获取这个ORM模型的QuerySet对象。
  2. select_related:
    有查找某个表的时候，可以一次性的把相关联的其他表的数据都提取，这样可以在以后访问相关联的表的数据的时候，不用再次从数据库中查找，可以节省一些开销，示例代码如下：
# books = Book.objects.all()
books = Book.objects.select_related('author')
for book in books:
    print(book.author.name)
    # 因为在提取Book的时候，使用了select_related， 那么以后再访问book.author的时候，不会再次向数据库发起查询

注意： 这个方法只能用外键的关联对象上，对于那种多对多，或者多对一的情况，不能使用他来实现，而应该使用prefetch_related来实现

  1. prefetch_related: 这个方法和 select_related这个方法非常类似，都是在访问多个表中的数据的时候，减少查询的次数，这个方法是为了解决多对一和多对多的关系的查询问题, 这个方法会产生两个查询语句。
    在查询多对多或者我对一的时候，你在模型怎么访问这个多对多，那么就在这个方法中传递什么字符串。比如要获取图书上的所有订单，示例代码如下：
books = Book.objects.prefetch_related('bookorder_set')

需要注意的是： 在使用prefetch_related查找出来的bookorder_set，建议还要再对他进行任何操作，比如filter,不然又会产生N多查询语句.
那么如果确实是想要预先查找集合进行操作，那么我们可以作用django.db.models.Prefetch来完成。示例代码如下：

from django.db.models import Prefetch
# 先使用Prefetch把查找的条件写好，再放到prefetch_related中
prefetch = Prefetch('bookorder_set', queryset=BookOrder.objects.filter(price__gte=90))
books = Book.objects.prefetch_related(prefetch)
for book in books:
    print('='*30)
    print(book.name)
    orders = book.bookorder_set.all()
    for order in orders:
        print(order.id)
  1. defer: 在一些表中，可能存在很多的字段，但是一些字段的数据量可能是比较庞大的，而此时你又不需要，比如我们在获取文章列表的时候，文章的内容我们是不需要的，因此这时候我们就可以使用defer来过滤掉一些字段。这个字段跟values有点类似，只不过defer返回的不是字典，而是模型(QuerySet对象)。示例代码如下：
articles = Article.objects.defer('title')

defer虽然能过滤字段，但是有些字段是不能过滤的，比如id，即使你过滤了，也会提取出来。

  1. only: 跟defer类似，只不过defer是过滤，而only是只提取指定的字段.
  2. get
  3. create
  4. get_or_create: 根据某个条件进行查找，如果找到了那么就返回这条数据，如果没有查找到，那么就创建一个。
obj, created = Category.objects.get_or_create(title='默认分类')

如果有标题等于默认分类的分类，那么就会查找出来，如果没有，则会创建并且存储到数据库中。
这个方法的返回值是一个元组，元组的第一个参数是obj这个对象，第二个参数created代表是否创建。

  1. bluk_create: 一次性创建多个数据。示例代码如下：
Tag.obejcts.bulk_create([
    Tag(name='111'),
    Tag(name='222'),
])
  1. count: 获取提取的数据的个数。
  2. first和last: 返回QuerySet中的第一条和最后一条数据。
  3. aggregate: 使用聚合函数。
  4. exists: 判断某个条件的数据是否存在。如果要判断某个条件的元素是否存在，那么建议使用exists,这比使用count或者直接判断QuerySet更高效得多。示例代码如下(判断某一条件下有无数据)：
if Article.objects.filter(title__contains='hello').exists():
    print(True)
# 比直接使用count更高效
if Article.objects.filter(title__contains='hello').count() > 0:
    print(True)
# 也比直接判断QuerySet更高效
if Article.objects.filter(title__contains='hello'):
    print(True)
  1. distinct: 去除掉那些重复的数据。这个方法如果底层数据库使用的是MySQL,那么不能传递任何参数。比如想要提取BookOrder表中所有的时间，并且删除掉那些重复的，那么可以使用distinct来帮我们实现,示例代码如下:
orders = BookOrder.objects.values('book_id').distinct()

需要注意的是，如果在distinct之前使用了order_by,那么因为order_by中会提取order_by中指定的字段，因此再使用distinct就会根据多个字段来进行唯一化，所以就不会把那些重复的数据删掉。示例代码如下：

orders = BookOrder.objects.order_by('create_time').values('book_id').distinct()

那么以上代码因为使用了order_by,即使使用了distinct，也会把重复的book_id提取出来。

  1. update: 执行更新操作，在SQL底层走的也是update命令。比如要将所有category为空的article的article字段都更新为默认的分类。示例代码如下：
Article.objects.filter(category__isnull=True).update(category_id=3)

注意这个方法走的是更新的逻辑。所以更新完成后保存到数据库中不会执行save方法，因此不会更新auto_now设置的字段.

  1. delete: 删除所有满足条件的数据。删除数据的时候，要注意on_delete指定的处理方式。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/nichengshishaonian/p/11523392.html