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Django 模型查询2.3

Lansonli

发布于 2021-10-09 02:55:41

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简介

查询集表示从数据库中获取的对象集合
查询集可以含有零个、一个或多个过滤器
过滤器基于所给的参数限制查询的结果
从Sql的角度，查询集和select语句等价，过滤器像where和limit子句
接下来主要讨论如下知识点
- 查询集
- 字段查询：比较运算符，F对象，Q对象

查询集

在管理器上调用过滤器方法会返回查询集
查询集经过过滤器筛选后返回新的查询集，因此可以写成链式过滤
惰性执行：创建查询集不会带来任何数据库的访问，直到调用数据时，才会访问数据库
何时对查询集求值：迭代，序列化，与if合用
返回查询集的方法，称为过滤器
- all()
- filter()
- exclude()
- order_by()
- values()：一个对象构成一个字典，然后构成一个列表返回
写法：

filter(键1=值1,键2=值2)
等价于
filter(键1=值1).filter(键2=值2)

返回单个值的方法
- get()：返回单个满足条件的对象
  - 如果未找到会引发"模型类.DoesNotExist"异常
  - 如果多条被返回，会引发"模型类.MultipleObjectsReturned"异常
- count()：返回当前查询的总条数
- first()：返回第一个对象
- last()：返回最后一个对象
- exists()：判断查询集中是否有数据，如果有则返回True

限制查询集

查询集返回列表，可以使用下标的方式进行限制，等同于sql中的limit和offset子句
注意：不支持负数索引
使用下标后返回一个新的查询集，不会立即执行查询
如果获取一个对象，直接使用[0]，等同于[0:1].get()，但是如果没有数据，[0]引发IndexError异常，[0:1].get()引发DoesNotExist异常

查询集的缓存

每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问
在新建的查询集中，缓存为空，首次对查询集求值时，会发生数据库查询，django会将查询的结果存在查询集的缓存中，并返回请求的结果，接下来对查询集求值将重用缓存的结果
情况一：这构成了两个查询集，无法重用缓存，每次查询都会与数据库进行一次交互，增加了数据库的负载

print([e.title for e in Entry.objects.all()])
print([e.title for e in Entry.objects.all()])

情况二：两次循环使用同一个查询集，第二次使用缓存中的数据

querylist=Entry.objects.all()
print([e.title for e in querylist])
print([e.title for e in querylist])

何时查询集不会被缓存：当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存，但是如果这部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录将不会被缓存，这意味着使用索引来限制查询集将不会填充缓存，如果这部分数据已经被缓存，则直接使用缓存中的数据

字段查询

实现where子名，作为方法filter()、exclude()、get()的参数
语法：属性名称__比较运算符=值
表示两个下划线，左侧是属性名称，右侧是比较类型
对于外键，使用“属性名_id”表示外键的原始值
转义：like语句中使用了%与，匹配数据中的%与，在过滤器中直接写，例如：filter(title__contains="%")=>where title like '%\%%'，表示查找标题中包含%的

比较运算符

exact：表示判等，大小写敏感；如果没有写“ 比较运算符”，表示判等

filter(isDelete=False)

contains：是否包含，大小写敏感

exclude(btitle__contains='传')

startswith、endswith：以value开头或结尾，大小写敏感

exclude(btitle__endswith='传')

isnull、isnotnull：是否为null

filter(btitle__isnull=False)

在前面加个i表示不区分大小写，如iexact、icontains、istarswith、iendswith
in：是否包含在范围内

filter(pk__in=[1, 2, 3, 4, 5])

gt、gte、lt、lte：大于、大于等于、小于、小于等于

filter(id__gt=3)

year、month、day、week_day、hour、minute、second：对日期间类型的属性进行运算

filter(bpub_date__year=1980)
filter(bpub_date__gt=date(1980, 12, 31))

跨关联关系的查询：处理join查询
- 语法：模型类名 <属性名> <比较>
- 注：可以没有__<比较>部分，表示等于，结果同inner join
- 可返向使用，即在关联的两个模型中都可以使用

filter(heroinfo_ _hcontent_ _contains='八')

查询的快捷方式：pk，pk表示primary key，默认的主键是id

filter(pk__lt=6)

聚合函数

使用aggregate()函数返回聚合函数的值
函数：Avg，Count，Max，Min，Sum

from django.db.models import Max
maxDate = list.aggregate(Max('bpub_date'))

count的一般用法：

count = list.count()

F对象

可以使用模型的字段A与字段B进行比较，如果A写在了等号的左边，则B出现在等号的右边，需要通过F对象构造

list.filter(bread__gte=F('bcommet'))

django支持对F()对象使用算数运算

list.filter(bread__gte=F('bcommet') * 2)

F()对象中还可以写作“模型类__列名”进行关联查询

list.filter(isDelete=F('heroinfo__isDelete'))

对于date/time字段，可与timedelta()进行运算

list.filter(bpub_date__lt=F('bpub_date') + timedelta(days=1))

Q对象

过滤器的方法中关键字参数查询，会合并为And进行
需要进行or查询，使用Q()对象
Q对象(django.db.models.Q)用于封装一组关键字参数，这些关键字参数与“比较运算符”中的相同

from django.db.models import Q
list.filter(Q(pk_ _lt=6))

Q对象可以使用&（and）、|（or）操作符组合起来
当操作符应用在两个Q对象时，会产生一个新的Q对象

list.filter(pk_ _lt=6).filter(bcommet_ _gt=10)
list.filter(Q(pk_ _lt=6) | Q(bcommet_ _gt=10))

使用~（not）操作符在Q对象前表示取反

list.filter(~Q(pk__lt=6))

可以使用&|~结合括号进行分组，构造做生意复杂的Q对象
过滤器函数可以传递一个或多个Q对象作为位置参数，如果有多个Q对象，这些参数的逻辑为and
过滤器函数可以混合使用Q对象和关键字参数，所有参数都将and在一起，Q对象必须位于关键字参数的前面

自连接

对于地区信息，属于一对多关系，使用一张表，存储所有的信息
类似的表结构还应用于分类信息，可以实现无限级分类
新建模型AreaInfo，生成迁移

class AreaInfo(models.Model):
    atitle = models.CharField(max_length=20)
    aParent = models.ForeignKey('self', null=True, blank=True)

访问关联对象

上级对象：area.aParent
下级对象：area.areainfo_set.all()

加入测试数据（在workbench中，参见“省市区mysql.txt”）
在booktest/views.py中定义视图area

from models import AreaInfo
def area(request):
    area = AreaInfo.objects.get(pk=130100)
    return render(request, 'booktest/area.html', {'area': area})

定义模板area.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>地区</title>
</head>
<body>
当前地区：{{area.atitle}}
<hr/>
上级地区：{{area.aParent.atitle}}
<hr/>
下级地区：
<ul>
    { %for a in area.areainfo_set.all%}
    <li>{{a.atitle}}</li>
    { %endfor%}
</ul>
</body>
</html>

在booktest/urls.py中配置一个新的urlconf

urlpatterns = [
    url(r'^area/$', views.area, name='area')
]

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原始发表：2019/09/13 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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