一、配合字段查询使用的方法
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all()
all返回一个QuerySet，里面包含着是每一行的对象
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fittler()
fittler条件过滤使用，等同于sql中的where,返回的一个过滤后的QuerySet
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exclude()
exclude返回一个新的QuerySet，它包含不满足查询参数的对象
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get()
get只有一个对象满足你的查询,也就是查询必须且只有一个返回符合的查询语句
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values()
返回一个返回字典的QuerySet，而不是使用模型实例作为一个迭代。每个字典表示一个对象，键对应于模型对象的属性名称。
def index(request):
from cm import models
obj = models.Book.objects.all().values("name")
print(obj)
return HttpResponse('ok')
打印的结果是values放在最后
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values_list
只是在迭代时返回的是元组而不是字典
def index(request):
from cm import models
obj = models.Book.objects.all().values_list("name")
print(obj)
return HttpResponse('ok')
打印结果
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order_by()
用来进行升序降序排列使用，默认升序，加-降序
def index(request):
from cm import models
obj = models.Book.objects.order_by("-name")
for i in obj:
print(i.name)
return HttpResponse('ok')
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distinct
去重和values搭配使用
def index(request):
from cm import models
obj = models.Book.objects.values("name").distinct()
print(obj)
return HttpResponse('ok')
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count
查询条数
Entry.objects.filter(headline__contains='Lennon').count()
如果您想要count()中的项目数量，并且还要从中检索模型实例（例如，通过迭代它），使用len(queryset)更有效，这不会像QuerySet一样导致额外的数据库查询。
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annotate
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dates
通过日期排序'ASC'（默认为'ASC'）应为order或'DESC'
>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'year')
[datetime.date(2005, 1, 1)]
>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'month')
[datetime.date(2005, 2, 1), datetime.date(2005, 3, 1)]
>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'day')
[datetime.date(2005, 2, 20), datetime.date(2005, 3, 20)]
>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'day', order='DESC')
[datetime.date(2005, 3, 20), datetime.date(2005, 2, 20)]
>>> Entry.objects.filter(headline__contains='Lennon').dates('pub_date', 'day')
[datetime.date(2005, 3, 20)]
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datetimes
kind应为"hour"，"minute"，"month"，"year"，"second"或"day"。 结果列表中的每个datetime.datetime对象被“截断”到给定的type。
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first/last
返回第一个或者最后一个
二、Field查找双下划綫
__gt 大于
__gte 大于等于
__lt 小于
__lte 小于等于
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__exact精准匹配
Blog.objects.get(name__iexact='beatles blog')
Blog.objects.get(name__iexact=None)
SQL等价物：
SELECT ... WHERE name ILIKE 'beatles blog';
SELECT ... WHERE name IS NULL;
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__iexact不区分大小写精确匹配
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__contains大小写敏感的包含like模糊匹配关系测试
Entry.objects.get(headline__contains='Lennon')
SQL等效：
SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon%';
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__icontains测试是否包含，不区分大小写。
注：在SQLite中，使用LIKE子句进行查询时，Like子句并不会区分大小写
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__startswith 区分大小写，开始位置匹配
Entry.objects.filter(headline__startswith='Lennon')
SQL等效：
SELECT ... WHERE headline LIKE 'Lennon%'
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__istartswith 不区分大小写，开始位置匹配
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__endswith 以...结尾区分大小写
Entry.objects.filter(headline__endswith='Lennon')
SQL等效：
SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon';
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__iendswith 以...结尾，忽略大小写
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__in在给定的列表
存在于一个list范围内
Entry.objects.filter(id__in=[1, 3, 4])
等价sql:
SELECT ... WHERE id IN (1, 3, 4);
注：
values = Blog.objects.filter(
name__contains='Cheddar').values_list('pk', flat=True)
entries = Entry.objects.filter(blog__in=list(values))
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range包含于之中
import datetime
start_date = datetime.date(2005, 1, 1)
end_date = datetime.date(2005, 3, 31)
Entry.objects.filter(pub_date__range=(start_date, end_date))
SQL等效：
SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN '2005-01-01' and '2005-03-31';
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date/year/month/day
对于datetime字段，将值作为日期转换。 允许链接附加字段查找。 获取日期值。
Entry.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1))
Entry.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1))
对于日期和日期时间字段，确切的年匹配。 允许链接附加字段查找。 整数年
Entry.objects.filter(pub_date__year=2005)
Entry.objects.filter(pub_date__year__gte=2005)
SQL等效：
SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN '2005-01-01' AND '2005-12-31';
SELECT ... WHERE pub_date >= '2005-01-01';
对于日期和日期时间字段，确切的月份匹配。 允许链接附加字段查找。 取整数1（1月）至12（12月）。
Entry.objects.filter(pub_date__month=12)
Entry.objects.filter(pub_date__month__gte=6)
SQL等效：
SELECT ... WHERE EXTRACT('month' FROM pub_date) = '12';
SELECT ... WHERE EXTRACT('month' FROM pub_date) >= '6';
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regex
区分大小写的正则表达式匹配。
Entry.objects.get(title__regex=r'^(An?|The) +')
SQL等价物：
SELECT ... WHERE title REGEXP BINARY '^(An?|The) +'; -- MySQL
SELECT ... WHERE REGEXP_LIKE(title, '^(An?|The) +', 'c'); -- Oracle
SELECT ... WHERE title ~ '^(An?|The) +'; -- PostgreSQL
SELECT ... WHERE title REGEXP '^(An?|The) +'; -- SQLite
建议使用原始字符串（例如，r'foo'而不是'foo'）来传递正则表达式语法。
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iregex不区分大小写的正则表达式匹配
三、聚合函数
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aggregate(args,*kwargs)
def index(request):
from cm import models
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max,Count
obj1 = models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
print(obj1)
return HttpResponse('ok')
打印结果：
{'price__avg': 91.4}
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annotate(args,*kwargs):
可以通过计算查询结果中每一个对象所关联的对象集合，从而得出总计值(也可以是平均值或总和)，即为查询集的每一项生成聚合。