========关于Django查询知识点总结======= models.Book.objects.filter(**kwargs): querySet [obj1,obj2] models.Book.objects.filter(**kwargs).values(*args) : querySet [{},{},{}] models.Book.objects.filter(**kwargs).values_list(title) : querySet [(),(),()] 跨表查询总结 - 创建表 class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=32) publish=models.ForeignKey("Publish") # 创建一对多的外键字段 authorList=models.ManyToManyField("Author") # 多对多的关系，自动创建关系表 class Publish(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) addr = models.CharField(max_length=32) class Author(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) age=models.IntegerField() ad=models.models.OneToOneField("AuthorDetail") #创建一对一的关系 class AuthorDetail(models.Model): tel=models.IntegerField() - 基于对象关联查询 - 一对多查询（Book-Publish） - 正向查询，按字段 - book_obj.publish:与这本书关联的出版社对象 - book_obj.publish.addr:与这本书关联的出版社地址 - 反向查询，按表名_set - publish_obj.book_set:与这个出版社关联的书籍对象集合 - publish_obj.book_set.all():[obj1, obj2, ...] - 一对一查询（Author-AuthorDetail） - 正向查询，按字段 - author_obj.ad:与这个作者关联的作者详细信息对象 - 反向查询，按表名 - author_detail_obj.author:与这个作者详细对象关联的作者对象 - 多对多（Book-Author） - 正向查询，按字段 - book_obj.authorList.all():与这本书关联的所有这作者对象的集合[obj1,obj2,...] - book_obj.authorList.all().values("name"):如果想查单个值得时候可以这样查 - 反向查询，按表名_set - author_obj.book_set.all():与这个作者关联的所有书籍对象的集合 - author_obj.book_set.all().values("name"):如果想查单个值得时候可以这样查 - 基于双下滑线的跨表查询 - 一对多查询（Book-Publish） - 正向查询，按字段 - # 查询python这本书的出版社的名字 - models.Book.objects.all().filter(title='python').values("publish__name") - 反向查询，按表名 - #查询人民出版社出版过的所有书籍的名字 － models.Publish.objects.filter(name='人民出版社').values("book__title") - 一对一查询（Author-AuthorDetail） - 正向查询，按字段 - #查询ward的手机号 - models.Author.objects.filter(name='ward')values('ad__tel') - 反向查询，按表名 - #查询手机号是10086的作者 - models.AuthorDetail.objects.filter(tel='10086').values('author__name') - 多对多 - 正向查询，按字段 - #查询python这本书的作者的名字 - models.Book.objects.filter(title="pytohon").values("authorList__name") [{},{},{},{},...] - 反向查询，按表名 - #查询ward出版过的书的价格 - models.Author.objects.filter(name='ward').values("book__price") - 注意： publish=models.ForeignKey("Publish",related_name="bookList") authorlist=models.ManyToManyField("Author",related_name="bookList") ad=models.models.OneToOneField("AuthorDetail"，related_name="authorInfo") 反向查询的时候都用：related_name的值 - 聚合查询 querySet().aggregate(聚合函数)------返回的是一个字典，不再是一个querySet Book.objects.all().aggregate(average_price=Avg('price')) - 分组查询 querySet().annotate() --- 返回的是querySet #统计每一个出版社中最便宜的书籍的价格 sql: select Min(price) from book group by publish_id; ORM: models.Book.objects.values("publish__name").annotate(Min("price"))
聚合查询与分组查询（很重要！！！！！！） 聚合查询：aggregate(*args, **kwargs)，只对一个组进行聚合 from django.db.models import Avg,Sum,Count,Max,Min # 1、查询所有图书的平均价格 print(models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))) aggregate()是QuerySet 的一个终止子句（也就是返回的不再是一个QuerySet集合的时候），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。 from django.db.models import Avg,Sum,Count,Max,Min # 1、查询所有图书的平均价格 print(models.Book.objects.all().aggregate(avgprice = Avg("price"))) 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： print(models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"),Max("price"),Min("price"))) #打印的结果是： {'price__avg': 174.33333333333334, 'price__max': Decimal('366.00'), 'price__min': Decimal('12.00')} 分组查询 :annotate()：为QuerySet中每一个对象都生成一个独立的汇总值。 是对分组完之后的结果进行的聚合 1、统计每一本书的作者个数 # 方式一： print(models.Book.objects.all().annotate(authorNum = Count("authorlist__name")).values("authorNum")) # 方式二： booklist =models.Book.objects.all().annotate(authorNum=Count("authorlist__name")) for book_obj in booklist: print(book_obj.title,book_obj.authorNum) 2、统计每一个出版社最便宜的书 # 2、统计每一个出版社的最便宜的书 # 方式一： print(models.Book.objects.values("publish__name").annotate(nMinPrice=Min('price'))) 注意：values内的字段即group by的字段，，也就是分组条件 # 方式二： print(models.Publish.objects.all().annotate(minprice=Min("book__price")).values("name","minprice")) # 方式三 publishlist = models.Publish.objects.annotate(minprice = Min("book__price")) for publish_obj in publishlist: print(publish_obj.name,publish_obj.minprice) 3、统计每一本以py开头的书籍的作者个数： print(models.Book.objects.filter(title__startswith="py").annotate(authNum = Count("authorlist__name")).values("authNum")) (4)统计不止一个作者的图书： print(models.Book.objects.annotate(num_authors=Count('authorlist__name')).filter(num_authors__gt=1).values("title","num_authors")) (5)根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerySet进行排序: print(models.Book.objects.all().annotate(authorsNum=Count("authorlist__name")).order_by("authorsNum")) (6)查询各个作者出的书的总价格: # 方式一 print(models.Author.objects.all().annotate(priceSum = Sum("book__price")).values("name","priceSum")) # 方式二 print(models.Book.objects.values("authorlist__name").annotate(priceSum=Sum("price")).values("authorlist__name","priceSum")) F查询和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。 1、查看评论数大于阅读数的书 from django.db.models import F,Q print(models.Book.objects.filter(commentNum__gt=F("readNum"))) 2、修改操作也可以使用F函数,比如将id大于1的所有的书的价格涨价100元 print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1).update(price=F("price")+100)) 3、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。 # 查询评论数大于收藏数2倍的书籍 models.Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2) 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、查询id大于1并且评论数大于100的书 print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1,commentNum__gt=100)) print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1).filter(commentNum__gt=100)) print(models.Book.objects.filter(Q(nid__gt=1)&Q(commentNum__gt=100))) 2、查询评论数大于100或者阅读数小于200的书 print(models.Book.objects.filter(Q(commentNum__gt=100)|Q(readNum__lt=200))) 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。 3、查询年份等于2017年或者价格大于200的书 print(models.Book.objects.filter(Q(publishDdata__year=2017)|Q(price__gt=200))) 4、查询年份不是2017年或者价格大于200的书 print(models.Book.objects.filter(~Q(publishDdata__year=2017)&Q(price__gt=200))) 注意： 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=models.Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python" )