《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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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
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