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一、查询的一般操作

下面有13个方法，是必须掌握的，根据查询返回的结果对这些方法分类：

返回特殊的QuerySet
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 字典列表 。
当不传入参数时，返回这个model的所有字段，如下图：
values_list(*field)
它与values()非常相似，它返回的是一个 元组序列 ，values返回的是一个字典列表。可以增加flat=True参数，返回某个字段的列表。例：

Case_images.objects.filter(case=case_id).order_by('-created_time').values_list('url',flat=True)
返回具体对象

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。

first()

返回第一条记录

last()

返回最后一条记录
返回布尔值

exists()

如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False
count()

返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。

补充：单表查询的双下划线作用
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")  # 获取name字段包含"ven"的
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3])      
# id范围是1到3的，等价于SQL的bettwen and
#类似的还有：startswith，istartswith, endswith, iendswith　
如：name__startwith
#date字段还可以：
models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)
二、ForeignKey操作
from django.db import models
# Create your models here.
class Publisher(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
class Book(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey('Publisher')
    #publisher = models.ForeignKey('Publisher', related_name='person_book')
正向查找（外键所在表去查另一张表）
对象查找（跨表）

语法：对象.关联字段.字段

book_obj = models.Book.objects.first()  # 第一本书对象
print(book_obj.publisher)  # 得到这本书关联的出版社对象
print(book_obj.publisher.name)  # 得到出版社对象的名称
字段查找（跨表）

利用双下划线跨表查询

语法：关联字段__字段

# 查询id是1的书的出版社的名字，一条双下划线就是跨一张表
models.Book.objects.filter(id=1).values('publisher__name')  
models.Book.objects.filter(id=1).values_list('publisher__name')  
models.Book.objects.values_list("publisher__name")
反向查找（普通表去查外键所在的表）

语法：obj.表名_set

publisher_obj = models.Publisher.objects.first()  # 找到第一个出版社对象
books = publisher_obj.book_set.all()  # 找到第一个出版社出版的所有书
titles = books.values_list("name")  # 找到第一个出版社出版的所有书的书名
#如果ForeignKey加上related_name参数的话，如改为这样：
publisher = models.ForeignKey('Publisher', related_name='person_book')
#那么上述代码就可以这样写，达到的效果是一样的：
books = publisher_obj.person_book.all()
titles = books.values_list('name')
语法：表名__字段

titles = models.Publisher.objects.values_list("book__name")
titles=models.Publisher.objects.filter(id=1).values_list('book__name')
三、ManyToManyField 操作
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：
外键关系的反向查询；
多对多关联关系；
简单来说就是当 点 后面的对象 可能存在多个的时候就可以使用以下的方法。
create()

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。
import datetime
models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today())
add()

把指定的model对象添加到关联对象集中。

author_objs = models.Author.objects.filter(id__lt=3)
models.Book.objects.first().authors.add(*author_objs)
models.Book.objects.first().authors.add(*[1, 2])
set()

更新model对象的关联对象。
book_obj = models.Book.objects.first()
book_obj.authors.set([2, 3])
remove()

从关联对象集中移除执行的model对象
book_obj = models.Book.objects.first()
book_obj.authors.remove(3)
clear()

从关联对象集中移除一切对象。
book_obj = models.Book.objects.first()
book_obj.authors.clear()
对于ForeignKey对象，clear()和remove()方法仅在null=True时存在。

举个例子：

ForeignKey字段没设置null=True时，

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey(to=Publisher)
没有clear()和remove()方法：
>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'RelatedManager' object has no attribute 'clear'
当ForeignKey字段设置null=True时，
class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey(to=Class, null=True)
此时就有clear()和remove()方法：
>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()
对于所有类型的关联字段，add()、create()、remove()和clear(),set()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。

四、聚合查询和分组查询
1、aggregate(*args,**kwargs)  聚合函数

通过对QuerySet进行计算，返回一个聚合值的字典。aggregate()中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值，即在查询集上生成聚合。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。

from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
求书籍的平时价格
models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
#输出结果：
{'price__avg': 13.233333}
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。
models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
#输出结果：
{'average_price': 13.233333}
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：
models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))
#输出结果：
{'price__avg': 13.233333, 'price__max': Decimal('19.90'), 'price__min': Decimal('9.90')}
2、annotate(*args,**kwargs)  分组函数

我们在这里对比SQL语句的分组和ORM分组有什么区别，

假设现在有一张公司职员表：

ORM查询:
from django.db.models import Avg
Employee.objects.values("dept").annotate(avg=Avg("salary").values(dept, "avg")
连表查询的分组：
SQL查询：
select dept.name,AVG(salary) from employee 
inner join dept on (employee.dept_id=dept.id) 
group by dept_id;
ORM查询：
from django.db.models import Avg
models.Dept.objects.annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")
更多示例：
示例1：统计每一本书的作者个数
>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
>>> for obj in book_list:
...     print(obj.author_num)
示例2：统计出每个出版社买的最便宜的书的价格
>>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))
>>> for obj in publisher_list:
...     print(obj.min_price)
19.90
>>> models.Book.objects.values("publisher__name").annotate(min_price=Min("price"))
<QuerySet [{'publisher__name': '沙河出版社', 'min_price': Decimal('9.90')}, {'publisher__name': '人民出版社', 'min_price': Decimal('19.90')}]>
示例3：统计不止一个作者的图书
>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)
<QuerySet [<Book: 番茄物语>]>
示例4：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序
>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num")
<QuerySet [<Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>, <Book: 番茄物语>]>
示例5：查询各个作者出的书的总价格
>>> models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")
<QuerySet [{'name': '小精灵', 'sum_price': Decimal('9.90')}, {'name': '小仙女', 'sum_price': Decimal('29.80')}, {'name': '小魔女', 'sum_price': Decimal('9.90')}]>
五、F查询和Q查询
1. 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。
查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import F
models.Book.objects.filter(commnet_num__gt=F('keep_num'))
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。
models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F('keep_num')*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
models.Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
如果要修改char字段咋办？

如：把所有书名后面加上(第一版)

>>> from django.db.models.functions import Concat
>>> from django.db.models import Value
>>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("第一版"), Value(")")))
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。
fifter（Q（查询条件1）| Q（查询条件2））

fifter（Q（查询条件2）& Q（查询条件3））

fifter（Q（查询条件4）& ~Q（查询条件5））

fifter（Q（查询条件6）| Q（Q（查询条件4）& ~ Q（Q（查询条件5）& Q（查询条件3）））

查询作者名是小仙女或小魔女的

models.Book.objects.filter(Q(authors__name="小仙女")|Q(authors__name="小魔女"))
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。
示例：查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。
>>> models.Book.objects.filter(Q(author__name="小仙女") & ~Q(publish_date__year=2018)).values_list("title")
<QuerySet [('番茄物语',)]>
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：查询出版年份是2017或2018，书名中带物语的所有书。
>>> models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2018) | Q(publish_date__year=2017), title__icontains="物语")
<QuerySet [<Book: 番茄物语>, <Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>]>
注意：Q查询条件和非Q查询条件混合使用注意，不包Q（）的查询条件一点要放在Q（查询条件）后面
select_for_update(nowait=False, skip_locked=False)

返回一个锁住行直到事务结束的查询集，如果数据库支持，它将生成一个 SELECT ... FOR UPDATE 语句。

举个例子:

entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)

所有匹配的行将被锁定，直到事务结束。这意味着可以通过锁防止数据被其它事务修改。

一般情况下如果其他事务锁定了相关行，那么本查询将被阻塞，直到锁被释放。 如果这不想要使查询阻塞的话，使用select_for_update(nowait=True)。 如果其它事务持有冲突的锁, 那么查询将引发 DatabaseError 异常。你也可以使用select_for_update(skip_locked=True)忽略锁定的行。 nowait和skip_locked是互斥的，同时设置会导致ValueError。
目前，postgresql，oracle和mysql数据库后端支持select_for_update()。 但是，MySQL不支持nowait和skip_locked参数。
使用不支持这些选项的数据库后端（如MySQL）将nowait=True或skip_locked=True转换为select_for_update()将导致抛出DatabaseError异常，这可以防止代码意外终止。
2. 事务
import os
if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()
    import datetime
    from app01 import models
        from django.db import transaction
        with transaction.atomic():
            new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="火星出版社")
            models.Book.objects.create(title="橘子物语", publish_date=datetime.date.today(), publisher_id=10)  
# 指定一个不存在的出版社id
    except Exception as e:
        print(str(e))
六、Django ORM的骚操作（有印象即可）
1. Django ORM执行原生SQL

在模型查询API不够用的情况下，我们还可以使用原始的SQL语句进行查询。
Django 提供两种方法使用原始SQL进行查询：一种是使用raw()方法，进行原始SQL查询并返回模型实例；另一种是完全避开模型层，直接执行自定义的SQL语句。
执行原生查询

raw()管理器方法用于原始的SQL查询，并返回模型的实例：

注意：raw()语法查询必须包含主键。
这个方法执行原始的SQL查询，并返回一个django.db.models.query.RawQuerySet 实例。 这个RawQuerySet 实例可以像一般的QuerySet那样，通过迭代来提供对象实例。
举个例子：
class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(...)
    last_name = models.CharField(...)
    birth_date = models.DateField(...)
可以像下面这样执行原生SQL语句
>>> for p in Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person'):
...     print(p)
raw()查询可以查询其他表的数据。

举个例子：
ret = models.Student.objects.raw('select id, tname as hehe from app02_teacher')
    for i in ret:
        print(i.id, i.hehe)
raw()方法自动将查询字段映射到模型字段。还可以通过translations参数指定一个把查询的字段名和ORM对象实例的字段名互相对应的字典
d = {'tname': 'haha'}
    ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher', translations=d)
    for i in ret:
        print(i.id, i.sname, i.haha)
原生SQL还可以使用参数，注意不要自己使用字符串格式化拼接SQL语句，防止SQL注入！
d = {'tname': 'haha'}
    ret = models.Student.objects.raw('select * from app02_teacher where id > %s', translations=d, params=[1,])
    for i in ret:
        print(i.id, i.sname, i.haha)
直接执行自定义SQL

有时候raw()方法并不十分好用，很多情况下我们不需要将查询结果映射成模型，或者我们需要执行DELETE、 INSERT以及UPDATE操作。在这些情况下，我们可以直接访问数据库，完全避开模型层。
我们可以直接从django提供的接口中获取数据库连接，然后像使用pymysql模块一样操作数据库。
from django.db import connection, connections
cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
ret = cursor.fetchone()
2. Django终端打印SQL语句

在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码：
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
3. 在Python脚本中调用Django环境
import os
if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()