浅谈Django QuerySet对象(模型.objects)的常用方法

准备工作：

新建一个项目，在项目中新家一个app，名字自取。将app添加值settings.py中，然后配置settings连接数据库。

在app中的models中新建模型：

 from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): """作者模型""" name = models.CharField(max_length=100) age = models.IntegerField() email = models.EmailField() class Meta: db_table = 'author' class Publisher(models.Model): """出版社模型""" name = models.CharField(max_length=300) class Meta: db_table = 'publisher' class Book(models.Model): """图书模型""" name = models.CharField(max_length=300) pages = models.IntegerField() price = models.FloatField()  #书的定价 rating = models.FloatField() author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE) publisher = models.ForeignKey(Publisher, on_delete=models.CASCADE) class Meta: db_table = 'book' class BookOrder(models.Model): """图书订单模型""" book = models.ForeignKey("Book", on_delete=models.CASCADE) price = models.FloatField()   #书卖出去的真正价格 class Meta: db_table = 'book_order' 

执行makemigrations后在migrate。

然后手动向表中添加数据，例如我添加的信息：

然后配置urls，直至项目运行成功。

1.filter：

过滤，将满足条件的数据提取出来，返回一个新的QuerySet。

2. exclude：

排除，排除满足条件的数据，返回一个新的QuerySet。

例如，取出book中id大于等于2的图书，并且id不能等于3的图书。示例代码：

books = models.Book.objects.filter(id__gt=1).exclude(id=3)

我们也可以使用Q表达式来实现，

from django.db.models import Q
books = models.Book.objects.filter(id__gt=1).filter(~Q(id=3))

3. annotate：

给QuerySet中的每个对象都添加一个使用查询表达式（聚合函数、F表达式、Q表达式、Func表达式等）的新字段。

例如 给每本图书都添加一个字段叫author_name

from django.db.models import F
books = models.Book.objects.annotate(author_name = F('author__name'))

注意：

Book模型下面最开始是没有author_name这个属性的。只有一个author属性连接的一个外键.

author__name是book下的author属性下的name，即book这个表通过外键访问到author这个表中的name值。

执行完上述代码之后就在book中创建了一个新的属性author_name，但是只在内存中，不会映射到数据库中去。

4.order_by:

指定将查询的结果根据某个字段进行排序。如果要倒叙排序，那么可以在这个字段的前面加一个负号。

示例

 def index2(request): # 1. 将book中的price属性按照从小到大进行排序 # books = models.Book.objects.order_by('price') # for book in books: #   print("%s-%s"%(book.name,book.price)) # 2. 将book中的price属性按照从大到小进行排序 books = models.Book.objects.order_by('-price') for book in books: print("%s-%s"%(book.name,book.price)) return HttpResponse('success') 

修改对应注释代码哪呢个查看到效果。

需求：对价格进行排序，价格一样的就按照页数来进行排序，价格从小到大，页数从大到小。为了方便查看效果，可以先去数据库中修改数据。

 def index2(request): # 1. 将book中的price属性按照从小到大进行排序 # books = models.Book.objects.order_by('price') # for book in books: #   print("%s-%s"%(book.name,book.price)) # 2. 将book中的price属性按照从大到小进行排序 # books = models.Book.objects.order_by('-price') # for book in books: #   print("%s-%s"%(book.name,book.price)) # 3. 对价格进行排序，价格一样的就按照页数来进行排序，价格从小到大，页数从大到小。 books = models.Book.objects.order_by('price','-pages') for book in books: print("%s-%s-%s"%(book.name,book.price,book.pages)) return HttpResponse('success') 

注意：

books = models.Book.objects.order_by('price','-pages')不等于books = models.Book.objects.order_by('price').order_by('-pages')

如果使用多个order_by，会把前面排序的规则给打乱，只会使用最后面的一个排序方式。

order_by方法并没有改变数据库中的信息位置，只是我们将数据取出来进行了排序。

那么如果我们对数据库中的信息进行了排序，这样我们就不用每次取数据都需要进行一次排序了。应该怎样做呢？

我们只需要在模型中添加点代码就可以了。

例如：我们在Book者恶搞模型中对价格进行排序，价格一样的就按照页数来进行排序，价格从小到大，页数从大到小。

修改Book中的class Meta中的代码：

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

这样就对数据库中的信息进行了排序，我们在去数据 的时候也不用使用order_by来进行排序了。但是这样需要重新makegrations和migrate一下，这里就不做演示了。

需求：根据每本图书的销量来进行排序

from django.db.models import Q,F,Count

def index2(request):

 # 1. 将book中的price属性按照从小到大进行排序 # books = models.Book.objects.order_by('price') # for book in books: #   print("%s-%s"%(book.name,book.price)) # 2. 将book中的price属性按照从大到小进行排序 # books = models.Book.objects.order_by('-price') # for book in books: #   print("%s-%s"%(book.name,book.price)) # 3. 对价格进行排序，价格一样的就按照页数来进行排序，价格从小到大，页数从大到小。 # books = models.Book.objects.order_by('price','-pages') # for book in books: #   print("%s-%s-%s"%(book.name,book.price,book.pages)) # 4. 根据每本图书的销量来进行排序 results = models.Book.objects.annotate(sale_num=Count('bookorder__id')).order_by('sale_num') for result in results: print("%s-%s"%(result.name,result.sale_num)) return HttpResponse('success') 

因为Book这个模型中没有sale_num这个属性，所以我们需要使用annotate这个方法来创建一个sale_num属性，然后使用Count方法进行赋值，然后使用order_by 进行排序。就实现了这个需求。

5. values：

用来指定在提取数据出来，需要提取哪些字段。默认情况下会把表中所有的字段全部都提取出来，可以使用values来进行指定，并且使用了values方法后，提取出的QuerySet中的数据类型不是模型，而是在values方法中指定的字段和值形成的字典。

需求: 只需要提取Book中的id 和 name

示例：

def index3(request):

 # 1. 只需要提取Book中的id 和 name books = models.Book.objects.values('id','name') for book in books: print(book) return HttpResponse('success')

注意： 返回的是一个字典类型。字典的key就是属性名，value是属性值。

需求：提取Book中的name和author__name，并且字典中的key自己指定，不使用默认的。字典的key分别为bookName和authorNmae

def index3(request):

 # 1. 只需要提取Book中的id 和 name # books = models.Book.objects.values('id','name') # for book in books: #   print(book) # 需求：提取Book中的name和author__name，并且字典中的key自己指定，不使用默认的。 # 字典的key分别为`bookName`和`authorNmae` books = models.Book.objects.values(bookName=F('name'),authorName=F('author__name')) for book in books: print(book) return HttpResponse('success') 

注意：

自己取名字不能取该模型的属性名，否则会报错。

如果在value中不传递任何参数，那么会获取这个模型所有的值。返回的还是一个字典。

6：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。操作和values是一样的，只是返回类型不一样。

注意： 当我们使用此方法只返回一个值的时候，那么这个元祖中只有一个值，我们可以添加一个参数flat=True，将元祖去掉，从而得到一个字符窜。只有当values_list中只有一个值的时候才能使用这个方法：

示例：

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

7. all：

获取这个ORM模型的QuerySet对象。即获取所有的数据。

获取Book中所有数据

示例：

books = models.Book.objects.all()

8.select_related:

在提取某个模型的数据的同时，也提前将相关联的数据提取出来。比如提取文章数据，可以使用select_related将author信息提取出来，以后再次使用article.author的时候就不需要再次去访问数据库了。可以减少数据库查询的次数。

 def index4(request): books = models.Book.objects.select_related('author') for book in books: print(book.author.name) return HttpResponse('succrss')

注意： select_related只能使用在设置了外键的模型中（即只能在一对多模型上,不能多对一，多对多等），比如我们只在Book设置了author外键和publisher外键。那么select_related里面只能传如这两个参数，而不能传入别的参数，如BookOrder，因为我们是在BookOrder中设置的外键连接到Book，并没有在Book中设置外键连接到BookOrder这个模型。

9. prefetch_related：

这个方法和select_related非常的类似，就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。

需求：从book中通过prefetch_related查询BookOrder中的信息。

示例代码

 def index5(request): books = models.Book.objects.prefetch_related("bookorder_set") for book in books: print('*'*30) print(book.name) orders = book.bookorder_set.all() for order in orders: print(order.id) return HttpResponse('success')

prefetch_related方法也能办到select_related方法能办到的事情，只是select_related方法效率比prefetch_related方法效率高一点。所以能使用select_related方法的话就是用这个方法。但是这两种方法的执行效率都比传统的方法执行效率高。传统的方法就是先返回book对象，再通过book去查询对应的外键的相关信息。

10. 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。

需求：过滤掉book 的name字段

 def index6(request): # 过滤掉book的name字段 books = models.Book.objects.defer('name') for book in books: print(book.id) return HttpResponse('sucdess') 

注意： 我们在使用defer过滤掉name字段之后，我们还是可以访问到name属性，是因为当我们访问name属性的时候，Django又去执行了一遍sql语句查询的代码。所以在我们开发的过程中，除非我们确定不会使用到此属性，否则不要去过滤它。

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。

11. only：

跟defer类似，只不过defer是过滤掉指定的字段，而only是只提取指定的字段。

需求：只提取name属性

 # 只提取name属性 books = models.Book.objects.only('name') for book in books: print(book.id,book.name)

注意： id这个字段我们是不能操作的，像上面一样，我们没有提取id属性，但是还是给我们提取出来了。所以id属性是一定会被提取出来的。

和defer一样，就算我们没有提取某个属性出来，我们还是可以访问到的，只是会重新执行一遍sql代码而已。

12. get：

获取满足条件的数据。这个函数只能返回一条数据，并且如果给的条件有多条数据，那么这个方法会抛出MultipleObjectsReturned错误，如果给的条件没有任何数据，那么就会抛出DoesNotExit错误。所以这个方法在获取数据的只能，只能有且只有一条。

# 获取id为1的数据
book = models.Book.objects.get(id=1)

13. create：

创建一条数据，并且保存到数据库中。这个方法相当于先用指定的模型创建一个对象，然后再调用这个对象的save方法。

publusher = models.Publisher.objects.create(name='知了出版社')

14. 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。

result = models.Publisher.objects.get_or_create(name='知了出版社')
print(result)

会返回一个元祖

查找的对象以及是否创建了这条数据。False就是没有创建这条数据。

15. bulk_create：

和create方法类似，只是这个方法可以一次性创建多个数据。

publusher = models.Publisher.objects.bulk_create([models.Publisher(name='123出版社'),
models.Publisher(name='abc出版社'),])

16. count：

获取提取的数据的个数。如果想要知道总共有多少条数据，那么建议使用count，而不是使用len(articles)这种。因为count在底层是使用select count(*)来实现的，这种方式比使用len函数更加的高效。

count = models.Book.objects.filter(name='xxx').count()

17. first和last：

返回QuerySet中的第一条和最后一条数据。如果为空则返回none。

18. aggregate：

使用聚合函数。

19. 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更有效得多。

示例代码如下：

 # 最高效的判断值是否存在的方法 if Article.objects.filter(name='三国演义').exists(): print(True) # 比上面的方法效率低一点 if Article.objects.filter(name='三国演义').count() > 0: print(True) # 还要比上面的效率低 if Article.objects.filter(name='三国演义'): print(True)

20. distinct：

去除掉那些重复的数据。这个方法如果底层数据库用的是MySQL，那么不能传递任何的参数。

需求：提取所有销售的价格超过80元的图书，并且删掉那些重复的，那么可以使用distinct来帮我们实现，示例代码如下：

 books = models.Book.objects.filter(bookorder__price__gte=80).distinct() for book in books: print(book.name)

并且distinct只会剔除那些完全相同的数据，如果有一个字段不相同，都不会剔除的。

如果在distinct之前使用了order_by，那么因为order_by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：

orders = models.BookOrder.objects.order_by("pages").values("book_id").distinct()

21. update：

执行更新操作，在SQL底层走的也是update命令。比如要将所有图书的价格都提高10元。

book = models.Book.objects.update(price=F('price')+5)

22. 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。

例如删除作者id大于等于3的数据

result = models.Author.objects.get(id__gte=4).delete()

删除数据时一定要对你的表了如指掌，因为可能会牵连到很多其他数据。像在这个地方将这个作者删除了之后，那么这个作者对应的图书也将会被删除。

23. 切片操作：

有时候我们查找数据，有可能只需要其中的一部分。那么这时候可以使用切片操作来帮我们完成。QuerySet使用切片操作就跟列表使用切片操作是一样的。

 # 获取1,2两条数据 books = models.Book.objects.all()[1:3] for book in books: print(book)