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《Django model update的各種用法介紹》文章介紹了Django model的各種update操作，這篇文章就是她的姊妹篇，詳細介紹Django model select的用法，配以對應MySQL的查詢語句，理解起來更輕松。
基本操作
# 獲取所有數據，對應SQL：select * from User User.objects.all() # 匹配，對應SQL：select * from User where name = '運維咖啡吧' User.objects.filter(name='運維咖啡吧') # 不匹配，對應SQL：select * from User where name != '運維咖啡吧' User.objects.exclude(name='運維咖啡吧') # 獲取單條數據（有且僅有一條，id唯一），對應SQL：select * from User where id = 724 User.objects.get(id=123)
常用操作
# 獲取總數，對應SQL：select count(1) from User
User.objects.count()
# 獲取總數，對應SQL：select count(1) from User where name = '運維咖啡吧'
User.objects.filter(name='運維咖啡吧').count()
# 大于，>，對應SQL：select * from User where id > 724
User.objects.filter(id__gt=724)
# 大于等于，>=，對應SQL：select * from User where id >= 724
User.objects.filter(id__gte=724)
# 小于，<，對應SQL：select * from User where id < 724
User.objects.filter(id__lt=724)
# 小于等于，<=，對應SQL：select * from User where id <= 724
User.objects.filter(id__lte=724)
# 同時大于和小于， 1 < id < 10，對應SQL：select * from User where id > 1 and id < 10
User.objects.filter(id__gt=1, id__lt=10)
# 包含，in，對應SQL：select * from User where id in (11,22,33)
User.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])
# 不包含，not in，對應SQL：select * from User where id not in (11,22,33)
User.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])
# 為空：isnull=True，對應SQL：select * from User where pub_date is null
User.objects.filter(pub_date__isnull=True)
# 不為空：isnull=False，對應SQL：select * from User where pub_date is not null
User.objects.filter(pub_date__isnull=True)
# 匹配，like，大小寫敏感，對應SQL：select * from User where name like '%sre%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__contains="sre")
# 匹配，like，大小寫不敏感，對應SQL：select * from User where name like '%sre%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__icontains="sre")
# 不匹配，大小寫敏感，對應SQL：select * from User where name not like '%sre%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.exclude(name__contains="sre")
# 不匹配，大小寫不敏感，對應SQL：select * from User where name not like '%sre%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.exclude(name__icontains="sre")
# 范圍，between and，對應SQL：select * from User where id between 3 and 8
User.objects.filter(id__range=[3, 8])
# 以什么開頭，大小寫敏感，對應SQL：select * from User where name like 'sh%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__startswith='sre')
# 以什么開頭，大小寫不敏感，對應SQL：select * from User where name like 'sh%'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__istartswith='sre')
# 以什么結尾，大小寫敏感，對應SQL：select * from User where name like '%sre'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__endswith='sre')
# 以什么結尾，大小寫不敏感，對應SQL：select * from User where name like '%sre'，SQL中大小寫不敏感
User.objects.filter(name__iendswith='sre')
# 排序，order by，正序，對應SQL：select * from User where name = '運維咖啡吧' order by id
User.objects.filter(name='運維咖啡吧').order_by('id')
# 多級排序，order by，先按name進行正序排列，如果name一致則再按照id倒敘排列
User.objects.filter(name='運維咖啡吧').order_by('name','-id')
# 排序，order by，倒序，對應SQL：select * from User where name = '運維咖啡吧' order by id desc
User.objects.filter(name='運維咖啡吧').order_by('-id')
進階操作
# limit，對應SQL：select * from User limit 3;
User.objects.all()[:3]
# limit，取第三條以后的數據，沒有對應的SQL，類似的如：select * from User limit 3,10000000，從第3條開始取數據，取10000000條（10000000大于表中數據條數）
User.objects.all()[3:]
# offset，取出結果的第10-20條數據（不包含10，包含20）,也沒有對應SQL，參考上邊的SQL寫法
User.objects.all()[10:20]
# 分組，group by，對應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，對應SQL：select distinct(username) from User
User.objects.values('username').distinct().count()
# filter多列、查詢多列，對應SQL：select username,fullname from accounts_user
User.objects.values_list('username', 'fullname')
# filter單列、查詢單列，正常values_list給出的結果是個列表，里邊里邊的每條數據對應一個元組，當只查詢一列時，可以使用flat標簽去掉元組，將每條數據的結果以字符串的形式存儲在列表中，從而避免解析元組的麻煩
User.objects.values_list('username', flat=True)
# int字段取最大值、最小值、綜合、平均數
from django.db.models import Sum,Count,Max,Min,Avg
User.objects.aggregate(Count(‘id'))
User.objects.aggregate(Sum(‘age'))
時間字段
# 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)
# 匹配時，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)
# 按天統計歸檔
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對象可以對關鍵字參數進行封裝，從而更好的應用多個查詢，可以組合&(and)、|(or)、~(not)操作符。
例如下邊的語句
from django.db.models import Q User.objects.filter( Q(role__startswith='sre_'), Q(name='公眾號') | Q(name='運維咖啡吧') )
轉換成SQL語句如下：
select * from User where role like 'sre_%' and (name='公眾號' or name='運維咖啡吧')
通常更多的時候我們用Q來做搜索邏輯，比如前臺搜索框輸入一個字符，后臺去數據庫中檢索標題或內容中是否包含
_s = request.GET.get('search')
_t = Blog.objects.all()
if _s:
_t = _t.filter(
Q(title__icontains=_s) |
Q(content__icontains=_s)
)
return _t
外鍵：ForeignKey
表結構：
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)
正向查詢:
# 查詢用戶的角色名
_t = User.objects.get(username='運維咖啡吧')
_t.role.name
反向查詢：
# 查詢角色下包含的所有用戶
_t = Role.objects.get(name='Role03')
_t.user_set.all()
另一種反向查詢的方法：
_t = Role.objects.get(name='Role03')
# 這種方法比上一種_set的方法查詢速度要快
User.objects.filter(role=_t)
第三種反向查詢的方法：
如果外鍵字段有related_name屬性，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屬性取到某角色的所有用戶
_t = Role.objects.get(name = 'Role03')
_t.roleUsers.all()
M2M：ManyToManyField
表結構：
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')
正向查詢:
# 查詢用戶隸屬組
_t = User.objects.get(username = '運維咖啡吧')
_t.groups.all()
反向查詢：
# 查詢組包含用戶
_t = Group.objects.get(name = 'groupC')
_t.user_set.all()
同樣M2M字段如果有related_name屬性，那么可以直接用下邊的方式反查
_t = Group.objects.get(name = 'groupC')
_t.groupUsers.all()
get_object_or_404
正常如果我們要去數據庫里搜索某一條數據時，通常使用下邊的方法：
_t = User.objects.get(id=734)
但當id=724的數據不存在時，程序將會拋出一個錯誤
abcer.models.DoesNotExist: User matching query does not exist.
為了程序兼容和異常判斷，我們可以使用下邊兩種方式:
方式一：get改為filter
_t = User.objects.filter(id=724)
# 取出_t之后再去判斷_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，它會先調用django的get方法，如果查詢的對象不存在的話，則拋出一個Http404的異常
實現方法類似于下邊這樣：
from django.http import Http404 try: _t = User.objects.get(id=724) except User.DoesNotExist: raise Http404 get_or_create
顧名思義，查找一個對象如果不存在則創建，如下：
object, created = User.objects.get_or_create(username='運維咖啡吧')
返回一個由object和created組成的元組，其中object就是一個查詢到的或者是被創建的對象，created是一個表示是否創建了新對象的布爾值
實現方式類似于下邊這樣：
try: object = User.objects.get(username='運維咖啡吧') created = False exception User.DoesNoExist: object = User(username='運維咖啡吧') object.save() created = True returen object, created
執行原生SQL
Django中能用ORM的就用它ORM吧，不建議執行原生SQL，可能會有一些安全問題，如果實在是SQL太復雜ORM實現不了，那就看看下邊執行原生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
注意這里表名字要用app名+下劃線+model名的方式
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