django（8）QuerySet API

模型.objects：

这个对象是django.db.models.manager.Manager的对象，这个类是一个空壳类，他上面的所有方法都是从QuerySet这个类上面拷贝过来的。因此我们只要学会了QuerySet，这个objects也就知道该如何使用了。
Manager源码解析：

class_name = "BaseManagerFromQuerySet"

class_dict = {
    '_queryset_class': QuerySet
}

class_dict.update(cls._get_queryset_methods(QuerySet))

# type动态的时候创建类
# 第一个参数是用来指定创建的类的名字。创建的类名是：BaseManagerFromQuerySet
# 第二个参数是用来指定这个类的父类。
# 第三个参数是用来指定这个类的一些属性和方法
return type(class_name,(cls,),class_dict)

_get_queryset_methods：这个方法就是将QuerySet中的一些方法拷贝出来

filter/exclude/annotate：过滤/排除满足条件的/给模型添加新的字段。

order_by：

# 根据创建的时间正序排序
articles = Article.objects.order_by("create_time")
# 根据创建的时间倒序排序
articles = Article.objects.order_by("-create_time")
# 根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by("author__name")
# 首先根据创建的时间进行排序，如果时间相同，则根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by("create_time",'author__name')

一定要注意的一点是，多个order_by，会把前面排序的规则给打乱，而使用后面的排序方式。比如以下代码：

articles = Article.objects.order_by("create_time").order_by("author__name")

他会根据作者的名字进行排序，而不是使用文章的创建时间。
当然，也可以在模型定义的在Meta类中定义ordering来指定默认的排序方式。示例代码如下：

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

还可以根据annotate定义的字段进行排序。比如要实现图书的销量进行排序，那么示例代码如下：

books = Book.objects.annotate(order_nums=Count("bookorder")).order_by("-order_nums")
    for book in books:
        print('%s/%s'%(book.name,book.order_nums))

values：

有时候我们在表中查找数据的时候，并不是想把所有的字段都提取出来。我们有可能只想要其中的几个字段，这时候就可以使用values来实现，需要几个字段，就把这几个字段的名字传递到这个方法中，示例代码如下：

books = Book.objects.values('id', 'name')

values的返回值同样是一个QuerySet对象，但其中不在是模型，而是字典。

如果我们想要提取的是这个模型上关联的对象属性，那么也是可以的，查找顺序跟filter的用法是一样的，示例代码如下：

books = Book.objects.values('id', 'name', 'author__name')

以上将会提取author的name字段，如果我们不想使用这个名字。那么可以使用关键字 参数，示例代码如下：

books = Book.objects.values("id", "name", "author_name=F('author__name')")

注意：自定义的名字，不能和模型本身拥有的字段一样，比如以上author_name取名author就会报错，因为Book上本身就有author字段名字。

在values中，也可以使用聚合函数来形成一个新的字段，比如我想要获取每本图书的销量，那么示例代码如下：

books = Book.objects.values('id', 'name', order_nums=Count('bookorder'))

如果调用values方法时，没有传递任何参数，那么会获取这个模型上的所有的字段以及对应的值形成的字典，示例代码如下：

books = Book.objects.values()

那么books中的值如下：

{'id': 1, 'name': '三国演义', 'pages': 987, 'price': 108.0, 'rating': 3.9, 'author_id': 3, 'publisher_id': 1}

values_list

跟values是一样的作用，只不过这个方法返回的QuerySet中，装的不是字典，而是元组，示例代码如下：

 books = Book.objects.values_list('id', 'name')

那么以上代码返回的结果时：

(1, '三国i演义')

如果给values_list只指定一个字段，那我们可以指定flat=True，这样返回回来的结果就不在是一个元组，而是这个字段的值，示例代码如下：

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

那么以上返回的结果是：

'三国演义'

一点要注意的是，flat只能用在一个字段的情况下，否则就会报错。

all：

这个方法简单的返回一个QuerySet对象，这个QuerySet对象没有经过任何的修改（比如：过滤等）

select_related：

在查找某个表的数据的时候，可以一次性把相关联的其他表的数据都提取出来，这样可以在以后访问相关联的表的数据的时候，不用再次查询数据库，可以节省一些开销。示例代码如下：

books = Book.objects.select_related("author", ''publisher")
for book in books:
    print(book.author.name)
    # 因为在提取book时后，使用了select_related，
    # 那么以后再访问book.author的时候，不会再次项数据库重新发起查询

注意：这个方法只能用在外键关联的对象上，对于那种多对多、或者多对一的情况，不能使用它来实现，而应该使用prefetch_related来实现。

prefetch_related：

这个方法类似于select_related方法，也是用来在查询语句的时候，提前将指定的数据找出来，只不过这个方法用来解决多对多，或者多对一的情况，这个方法产生两个查询语句。所以，若果在这个方法中查询使用外键关联的模型时，也会产生两个查询语句，因此如果查询的是外键关联的模型建议使用select_related方法。在查询多对多或者多对一的关联对象的时候，在使用模型怎么访问这个多对多，那么就在这个方法中传递什么字符串，比如要获取图书上的所有订单，那么示例代码如下：

books = Book.objects.preftch_related(''bookorder_set")

需要注意的是：在使用preftch_related查找出来的bookorder_ser，建议不要再对他进行任何操作，不如filter，不然又会产生N多查询语句，比如以下代码是不对的：

books = Book.objects.preftch_related(''bookorder_set")
for book in books:
    print('='*30)
    print(book.name)
    orders = book.bookorder_set.filter(price__gte=90)
    for order in orders:
        print(order.id)

那么如果确实像要对预先查找的集合进行操作，那么我们可以使用django.db.models.Prefetch来完成，示例代码如下：

form django.db.models import Prefetch
# 先使用Prefetch把查找的条件写好，再放到prefetch_related中
prefetch = Prefetch("bookorder_set", queryset=BookOrder.objects.filter(price__gte=90))
books = Book.objects.preftch_related(prefetch)
for book in books:
    print('='*30)
    print(book.name)
    orders = book.bookorder_set.all()
    for order in orders:
        print(order.id)

defer和only：

这个方法都会返回一个QuerySet对象，并且这个QuerySet中装的都是模型，而不是字典。
1、defer: 这个方法用来告诉ORM, 在查询某个模型的时候，过滤掉某些字段。
2、only: 这个方法用来告诉ORM,在查询某个模型的时候，只提取某几个字段。
注意：使用defer或者only，如果没有提取这个字段，那么后面使用这个字段，会重新发起一次请求，因此要谨慎使用。

get：

获取满足条件的值，这个方法给定的条件只能匹配到一条数据，如果匹配到多条数据或者没有数据，它都会报错，因此使用时，都是根据主键为条件来匹配的。

create：

可以创建一条数据，并且将这条数据保存到数据库中，以下代码是等价的。

publisher = Publisher(name='xxxx出版社')
publisher.save()
# 等价于下面这句
Publisher.objects.create(name='xxxx出版社')

get_or_create：

如果给定的条件有数据，那么就会把这个数据给提取出来，如果给定的条件没有数据，就会先创建数据，然后把数据给返回回来。

bulk_creat：

一次性创建多个数据，示例代码如下：

publisher = Publisher.objects.bulk_create([
    Publisher(name='123出版社'),
    Publisher(name='456出版社')
])

count：

获取提取的数据个数，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(books)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函数更加高效。

first 和 last

返回QuerySet中第一和最后一条数据

exists：

判断某个条件的数据是否存在，如果判断某个条件的元素是否存在，建议使用exists，这个比使用count或者直接判断QuerySet更有效的多。示例代码如下：

if Article.objects.filter(title__contains='hello').exists():
    print(True)
# 比使用count更高效
if Article.objects.filter(title__contains='hello').count() > 0:
    print(True)
# 也比直接判断QuerySet更高效
if Article.objects.filter(title__contains='hello'):
    print(True)

distinct：

去掉那些重复的数据，这个方法如果底层数据库使用的是MySQL，那么不能传递任何参数，比如想要提取所有销售价格超过80元的图书，并且删除掉那些重复的，那么可以使用distinct来帮我们实现，示例代码如下：

books = Book.objects.filter(bookorder__price__gte=80).distinct()

需要注意的是，如果distinct之前使用了order_by，那么order_by会提取order_by中指定的字段，因此，再使用distinct1就会根据多个字段来进行唯一化，就不会把那些重复的数据删除掉，示例代码如下：

orders = BookOrder.objects.order_by('create_time').values('book_id').distinct()
# 那么以上代码因为使用了order_by，即使使用了distinct，也会把重复的book_id提取出来

update和delete：

一次性可以把所有的数据都更新，
一次性可以把满足条件的数据都删除掉，但需要注意的删除数据的时候，要注意on_delete指定的处理方式。

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助我们完成。QuerySet使用切片操作就跟列表使用切片操作一样，示例代码如下：

books = Book.objects.all()[1:3]
for book in books:
    print(book)

切片操作并不是把所有的数据从数据库中提取出来再做切片操作，而是在数据库层面使用LIMIT和OFFSET来帮助我们完成。

什么时候 Django 会将 QuerySet 转换为 SQL 去执行：

1、迭代
2、使用步长做切片操作
3、调用len函数
4、调用list函数：将一个QuerySet对象转换为list对象也会立即执行SQL语句。
5、判断：如果对某个QuerySet进行片段，也会立马执行 SQL 语句。