《Django model update的各种用法介绍》文章介绍了Django model的各种update操作，这篇文章就是她的姊妹篇，详细介绍Django model select的用法，配以对应MySQL的查询语句，理解起来更轻松。
基本操作
# 获取所有数据，对应SQL：select * from User User.objects.all() # 匹配，对应SQL：select * from User where name = '运维咖啡吧' User.objects.filter(name='运维咖啡吧') # 不匹配，对应SQL：select * from User where name != '运维咖啡吧' User.objects.exclude(name='运维咖啡吧') # 获取单条数据（有且仅有一条，id唯一），对应SQL：select * from User where id = 724 User.objects.get(id=123)
常用操作
# 获取总数，对应SQL：select count(1) from User
User.objects.count()
# 获取总数，对应SQL：select count(1) from User where name = '运维咖啡吧'
User.objects.filter(name='运维咖啡吧').count()
# 大于，>，对应SQL：select * from User where id > 724
User.objects.filter(id__gt=724)
# 大于等于，>=，对应SQL：select * from User where id >= 724
User.objects.filter(id__gte=724)
# 小于，<，对应SQL：select * from User where id < 724
User.objects.filter(id__lt=724)
# 小于等于，<=，对应SQL：select * from User where id <= 724
User.objects.filter(id__lte=724)
# 同时大于和小于， 1 < id < 10，对应SQL：select * from User where id > 1 and id < 10
User.objects.filter(id__gt=1, id__lt=10)
# 包含，in，对应SQL：select * from User where id in (11,22,33)
User.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])
# 不包含，not in，对应SQL：select * from User where id not in (11,22,33)
User.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])
# 为空：isnull=True，对应SQL：select * from User where pub_date is null
User.objects.filter(pub_date__isnull=True)
# 不为空：isnull=False，对应SQL：select * from User where pub_date is not null
User.objects.filter(pub_date__isnull=True)
# 匹配，like，大小写敏感，对应SQL：select * from User where name like '%sre%'，SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__contains="sre")
# 匹配，like，大小写不敏感，对应SQL：select * from User where name like '%sre%'，SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__icontains="sre")
# 不匹配，大小写敏感，对应SQL：select * from User where name not like '%sre%'，SQL中大小写不敏感
User.objects.exclude(name__contains="sre")
# 不匹配，大小写不敏感，对应SQL：select * from User where name not like '%sre%'，SQL中大小写不敏感
User.objects.exclude(name__icontains="sre")
# 范围，between and，对应SQL：select * from User where id between 3 and 8
User.objects.filter(id__range=[3, 8])
# 以什么开头，大小写敏感，对应SQL：select * from User where name like 'sh%'，SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__startswith='sre')
# 以什么开头，大小写不敏感，对应SQL：select * from User where name like 'sh%'，SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__istartswith='sre')
# 以什么结尾，大小写敏感，对应SQL：select * from User where name like '%sre'，SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__endswith='sre')
# 以什么结尾，大小写不敏感，对应SQL：select * from User where name like '%sre'，SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__iendswith='sre')
# 排序，order by，正序，对应SQL：select * from User where name = '运维咖啡吧' order by id
User.objects.filter(name='运维咖啡吧').order_by('id')
# 多级排序，order by，先按name进行正序排列，如果name一致则再按照id倒叙排列
User.objects.filter(name='运维咖啡吧').order_by('name','-id')
# 排序，order by，倒序，对应SQL：select * from User where name = '运维咖啡吧' order by id desc
User.objects.filter(name='运维咖啡吧').order_by('-id')
进阶操作
# limit，对应SQL：select * from User limit 3;
User.objects.all()[:3]
# limit，取第三条以后的数据，没有对应的SQL，类似的如：select * from User limit 3,10000000，从第3条开始取数据，取10000000条（10000000大于表中数据条数）
User.objects.all()[3:]
# offset，取出结果的第10-20条数据（不包含10，包含20）,也没有对应SQL，参考上边的SQL写法
User.objects.all()[10:20]
# 分组，group by，对应SQL：select username,count(1) from User group by username;
from django.db.models import Count
User.objects.values_list('username').annotate(Count('id'))
# 去重distinct，对应SQL：select distinct(username) from User
User.objects.values('username').distinct().count()
# filter多列、查询多列，对应SQL：select username,fullname from accounts_user
User.objects.values_list('username', 'fullname')
# filter单列、查询单列，正常values_list给出的结果是个列表，里边里边的每条数据对应一个元组，当只查询一列时，可以使用flat标签去掉元组，将每条数据的结果以字符串的形式存储在列表中，从而避免解析元组的麻烦
User.objects.values_list('username', flat=True)
# int字段取最大值、最小值、综合、平均数
from django.db.models import Sum,Count,Max,Min,Avg
User.objects.aggregate(Count(‘id'))
User.objects.aggregate(Sum(‘age'))
时间字段
# 匹配日期，date
User.objects.filter(create_time__date=datetime.date(2018, 8, 1))
User.objects.filter(create_time__date__gt=datetime.date(2018, 8, 2))
# 匹配年，year
User.objects.filter(create_time__year=2018)
User.objects.filter(create_time__year__gte=2018)
# 匹配月，month
User.objects.filter(create_time__month__gt=7)
User.objects.filter(create_time__month__gte=7)
# 匹配日，day
User.objects.filter(create_time__day=8)
User.objects.filter(create_time__day__gte=8)
# 匹配周，week_day
User.objects.filter(create_time__week_day=2)
User.objects.filter(create_time__week_day__gte=2)
# 匹配时，hour
User.objects.filter(create_time__hour=9)
User.objects.filter(create_time__hour__gte=9)
# 匹配分，minute
User.objects.filter(create_time__minute=15)
User.objects.filter(create_time__minute_gt=15)
# 匹配秒，second
User.objects.filter(create_time__second=15)
User.objects.filter(create_time__second__gte=15)
# 按天统计归档
today = datetime.date.today()
select = {'day': connection.ops.date_trunc_sql('day', 'create_time')}
deploy_date_count = Task.objects.filter(
create_time__range=(today - datetime.timedelta(days=7), today)
).extra(select=select).values('day').annotate(number=Count('id'))
Q 的使用
Q对象可以对关键字参数进行封装，从而更好的应用多个查询，可以组合&(and)、|(or)、~(not)操作符。
例如下边的语句
from django.db.models import Q User.objects.filter( Q(role__startswith='sre_'), Q(name='公众号') | Q(name='运维咖啡吧') )
转换成SQL语句如下：
select * from User where role like 'sre_%' and (name='公众号' or name='运维咖啡吧')
通常更多的时候我们用Q来做搜索逻辑，比如前台搜索框输入一个字符，后台去数据库中检索标题或内容中是否包含
_s = request.GET.get('search')
_t = Blog.objects.all()
if _s:
_t = _t.filter(
Q(title__icontains=_s) |
Q(content__icontains=_s)
)
return _t
外键：ForeignKey
表结构：
class Role(models.Model): name = models.CharField(max_length=16, unique=True) class User(models.Model): username = models.EmailField(max_length=255, unique=True) role = models.ForeignKey(Role, on_delete=models.CASCADE)
正向查询:
# 查询用户的角色名
_t = User.objects.get(username='运维咖啡吧')
_t.role.name
反向查询：
# 查询角色下包含的所有用户
_t = Role.objects.get(name='Role03')
_t.user_set.all()
另一种反向查询的方法：
_t = Role.objects.get(name='Role03')
# 这种方法比上一种_set的方法查询速度要快
User.objects.filter(role=_t)
第三种反向查询的方法：
如果外键字段有related_name属性，例如models如下：
class User(models.Model): username = models.EmailField(max_length=255, unique=True) role = models.ForeignKey(Role, on_delete=models.CASCADE,related_name='roleUsers')
那么可以直接用related_name属性取到某角色的所有用户
_t = Role.objects.get(name = 'Role03')
_t.roleUsers.all()
M2M：ManyToManyField
表结构：
class Group(models.Model):
name = models.CharField(max_length=16, unique=True)class User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=255, unique=True)
groups = models.ManyToManyField(Group, related_name='groupUsers')
正向查询:
# 查询用户隶属组
_t = User.objects.get(username = '运维咖啡吧')
_t.groups.all()
反向查询：
# 查询组包含用户
_t = Group.objects.get(name = 'groupC')
_t.user_set.all()
同样M2M字段如果有related_name属性，那么可以直接用下边的方式反查
_t = Group.objects.get(name = 'groupC')
_t.groupUsers.all()
get_object_or_404
正常如果我们要去数据库里搜索某一条数据时，通常使用下边的方法：
_t = User.objects.get(id=734)
但当id=724的数据不存在时，程序将会抛出一个错误
abcer.models.DoesNotExist: User matching query does not exist.
为了程序兼容和异常判断，我们可以使用下边两种方式:
方式一：get改为filter
_t = User.objects.filter(id=724)
# 取出_t之后再去判断_t是否存在
方式二：使用get_object_or_404
from django.shortcuts import get_object_or_404
_t = get_object_or_404(User, id=724)
# get_object_or_404方法，它会先调用django的get方法，如果查询的对象不存在的话，则抛出一个Http404的异常
实现方法类似于下边这样：
from django.http import Http404 try: _t = User.objects.get(id=724) except User.DoesNotExist: raise Http404 get_or_create
顾名思义，查找一个对象如果不存在则创建，如下：
object, created = User.objects.get_or_create(username='运维咖啡吧')
返回一个由object和created组成的元组，其中object就是一个查询到的或者是被创建的对象，created是一个表示是否创建了新对象的布尔值
实现方式类似于下边这样：
try: object = User.objects.get(username='运维咖啡吧') created = False exception User.DoesNoExist: object = User(username='运维咖啡吧') object.save() created = True returen object, created
执行原生SQL
Django中能用ORM的就用它ORM吧，不建议执行原生SQL，可能会有一些安全问题，如果实在是SQL太复杂ORM实现不了，那就看看下边执行原生SQL的方法，跟直接使用pymysql基本一致了
from django.db import connection
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute('select * from accounts_User')
row = cursor.fetchall()
return row
注意这里表名字要用app名+下划线+model名的方式
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