ot;SumPrice")
print(queryResult)
F查询与Q查询
F查询
在上面所有的例子中,我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较,那该怎么做呢?我们在book表里面加上两个字段:评论数:commentNum,收藏数:KeepNum
Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段,来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。
# 查询评论数大于收藏数的书籍
from django.db.models import F
Book.objects.filter(commentNum__lt=F('keepNum'))
Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。
# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
Book.objects.filter(commentNum__lt=F('keepNum')*2)
修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元:
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
Q查询
filter()
等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询(例如OR
语句),你可以使用Q 对象
。
from django.db.models import Q
Q(title__startswith='Py')
Q
对象可以使用&(与)
、|(或)、~(非)
操作符组合起来。当一个操作符在两个Q
对象上使用时,它产生一个新的Q
对象。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
等同于下面的SQL WHERE
子句:
WHERE name ="yuan" OR name ="egon"
你可以组合&
和|
操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q
对象。同时,Q
对象可以使用~
操作符取反,这允许组合正常的查询和取反(NOT
) 查询:
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")
bookList=Book.objects.filter(Q(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017))&Q(id__gt=6)).values_list("title") #可以进行Q嵌套,多层Q嵌套等,其实工作中比较常用
查询函数可以混合使用Q 对象
和关键字参数。所有提供给查询函数的参数(关键字参数或Q
对象)都将"AND”在一起。但是,如果出现Q
对象,它必须位于所有关键字参数的前面。例如:
bookList``=``Book.objects.``filter``(Q(publishDate__year``=``2016``) | Q(publishDate__year``=``2017``),
``title__icontains``=``"python" #也是and的关系,但是Q必须写在前面
``)
综合查询练习题
#1 查询每个作者的姓名以及出版的书的最高价格
ret = models.Author.objects.values('name').annotate(max_price=Max('book__price'))
print(ret) #注意:values写在annotate前面是作为分组依据用的,并且返回给你的值就是这个values里面的字段(name)和分组统计的结果字段数据(max_price)
# ret = models.Author.objects.annotate(max_price=Max('book__price')).values('name','max_price')#这种写法是按照Author表的id字段进行分组,返回给你的是这个表的所有model对象,这个对象里面包含着max_price这个属性,后面写values方法是获取的这些对象的属性的值,当然,可以加双下划线来连表获取其他关联表的数据,但是获取的其他关联表数据是你的这些model对象对应的数据,而关联获取的数据可能不是你想要的最大值对应的那些数据
# 2 查询作者id大于2作者的姓名以及出版的书的最高价格
ret = models.Author.objects.filter(id__gt=2).annotate(max_price=Max('book__price')).values('name','max_price')#记着,这个values取得是前面调用这个方法的表的所有字段值以及max_pirce的值,这也是为什么我们取关联数据的时候要加双划线的原因
print(ret)
#3 查询作者id大于2或者作者年龄大于等于20岁的女作者的姓名以及出版的书的最高价格
# ret = models.Author.objects.filter(Q(id__gt=2)|Q(age__gte=20),sex='female').annotate(max_price=Max('book__price')).values('name','max_price')
#4 查询每个作者出版的书的最高价格 的平均值
# ret = models.Author.objects.values('id').annotate(max_price=Max('book__price')).aggregate(Avg('max_price')) #{'max_price__avg': 555.0} 注意,aggregate是queryset的终止句,得到的是字典
# ret = models.Author.objects.annotate(max_price=Max('book__price')).aggregate(Avg('max_price')) #{'max_price__avg': 555.0} 注意,aggregate是queryset的终止句,得到的是字典
#5 每个作者出版的所有书的最高价格以及最高价格的那本书的名称(通过orm玩起来就是个死题,需要用原生sql)
'''
select title,price from (select app01_author.id,app01_book.title,app01_book.price from app01_author INNER JOIN app01_book_authors on app01_author.id=
app01_book_authors.author_id INNER JOIN app01_book on app01_book.id=
app01_book_authors.book_id ORDER BY app01_b