【1027 | Day54】Django之ORM字段及查询优化（部分）
目录
Django之ORM字段及查询优化
一：常用字段
（1）AutoFiled字段：
（1）作用：
（1）int自动递增字段，其必须传入primary_key = True
（2）如果模型表中没有自增列 会自动创建一个名为id的自增列
（3）类似于主键字段
（2）IntegerField：
（1）作用：
（1）整数类型 其范围在-2147483648 to 2147483647（手机号不会用其存储 位数不够 一般使用字符串存储手机号）
（2）相当于整形字段
（3）CharField：
（1）作用：
（1）字符类型 必须提供max_length参数
（2）相当于字符串类型
（3）其类似mysql中的varchar类型，在模型表中是没有char字段的
（3）DateField：
（1）作用：
（1）日期字段，年月日格式
（2）类似于python中datetime.time（）
（4）DateTimeField：
（1）作用：
（1）日期字段，年月日格式
（2）类似于python中datetime.datetime（）
（5）choice
（1）作用：
（1）存在某些对应关系
（2）例如:中文与英文对应 减少数据库的存储压力
（2）使用方式:
user_obj = models.User_info.objects.filter(pk=1).first()
print(user_obj.gender) # 直接点字段 获取还是数字
print(user_obj.get_gender_display()) # 男 get_gender_display() 固定使用方式
user_obj = models.User_info.objects.filter(pk=3).first()
print(user_obj.get_gender_display()) # 3 如果没有和数字对应关系 不会报错 直接返回数字
常见字段类型：
AutoField(Field)
- int自增列，必须填入参数 primary_key=True
BigAutoField(AutoField)
- bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True
注：当model中如果没有自增列，则自动会创建一个列名为id的列
from django.db import models
class UserInfo(models.Model):
# 自动创建一个列名为id的且为自增的整数列
username = models.CharField(max_length=32)
class Group(models.Model):
# 自定义自增列
nid = models.AutoField(primary_key=True)
name = models.CharField(max_length=32)
SmallIntegerField(IntegerField):
- 小整数 -32768 ～ 32767
PositiveSmallIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
- 正小整数 0 ～ 32767
IntegerField(Field)
- 整数列(有符号的) -2147483648 ～ 2147483647
PositiveIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
- 正整数 0 ～ 2147483647
BigIntegerField(IntegerField):
- 长整型(有符号的) -9223372036854775808 ～ 9223372036854775807
BooleanField(Field)
- 布尔值类型
NullBooleanField(Field):
- 可以为空的布尔值
CharField(Field)
- 字符类型
- 必须提供max_length参数， max_length表示字符长度
TextField(Field)
- 文本类型
EmailField(CharField)：
- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证机制
IPAddressField(Field)
- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 IPV4 机制
GenericIPAddressField(Field)
- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 Ipv4和Ipv6
- 参数：
protocol，用于指定Ipv4或Ipv6， 'both',"ipv4","ipv6"
unpack_ipv4， 如果指定为True，则输入::ffff:192.0.2.1时候，可解析为192.0.2.1，开启此功能，需要protocol="both"
URLField(CharField)
- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 URL
SlugField(CharField)
- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证支持 字母、数字、下划线、连接符（减号）
CommaSeparatedIntegerField(CharField)
- 字符串类型，格式必须为逗号分割的数字
UUIDField(Field)
- 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供对UUID格式的验证
FilePathField(Field)
- 字符串，Django Admin以及ModelForm中提供读取文件夹下文件的功能
- 参数：
path, 文件夹路径
match=None, 正则匹配
recursive=False, 递归下面的文件夹
allow_files=True, 允许文件
allow_folders=False, 允许文件夹
FileField(Field)
- 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录
- 参数：
upload_to = "" 上传文件的保存路径
storage = None 存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStorage
ImageField(FileField)
- 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录
- 参数：
upload_to = "" 上传文件的保存路径
storage = None 存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStorage
width_field=None, 上传图片的高度保存的数据库字段名（字符串）
height_field=None 上传图片的宽度保存的数据库字段名（字符串）
DateTimeField(DateField)
- 日期+时间格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]
DateField(DateTimeCheckMixin, Field)
- 日期格式 YYYY-MM-DD
TimeField(DateTimeCheckMixin, Field)
- 时间格式 HH:MM[:ss[.uuuuuu]]
DurationField(Field)
- 长整数，时间间隔，数据库中按照bigint存储，ORM中获取的值为datetime.timedelta类型
FloatField(Field)
- 浮点型
DecimalField(Field)
- 10进制小数
- 参数：
max_digits，小数总长度
decimal_places，小数位长度
BinaryField(Field)
- 二进制类型
ORM字段与MySQL字段对应关系：
'AutoField': 'integer AUTO_INCREMENT',
'BigAutoField': 'bigint AUTO_INCREMENT',
'BinaryField': 'longblob',
'BooleanField': 'bool',
'CharField': 'varchar(%(max_length)s)',
'CommaSeparatedIntegerField': 'varchar(%(max_length)s)',
'DateField': 'date',
'DateTimeField': 'datetime',
'DecimalField': 'numeric(%(max_digits)s, %(decimal_places)s)',
'DurationField': 'bigint',
'FileField': 'varchar(%(max_length)s)',
'FilePathField': 'varchar(%(max_length)s)',
'FloatField': 'double precision',
'IntegerField': 'integer',
'BigIntegerField': 'bigint',
'IPAddressField': 'char(15)',
'GenericIPAddressField': 'char(39)',
'NullBooleanField': 'bool',
'OneToOneField': 'integer',
'PositiveIntegerField': 'integer UNSIGNED',
'PositiveSmallIntegerField': 'smallint UNSIGNED',
'SlugField': 'varchar(%(max_length)s)',
'SmallIntegerField': 'smallint',
'TextField': 'longtext',
'TimeField': 'time',
'UUIDField': 'char(32)',
自定义字段：
from django.db import models
# Create your models here.
#Django中没有对应的char类型字段，但是我们可以自己创建
class FixCharField(models.Field):
'''
自定义的char类型的字段类
'''
def __init__(self,max_length,*args,**kwargs):
self.max_length=max_length
super().__init__(max_length=max_length,*args,**kwargs)
def db_type(self, connection):
'''
限定生成的数据库表字段类型char，长度为max_length指定的值
:param connection:
:return:
'''
return 'char(%s)'%self.max_length
二：常用字段参数
（1）null
（1）作用：
（1）表示某个字段可以设置为空
（2）当给模型表新增字段的时候可以将给字段设置为空 进行新增
（2）使用方式：
email = models.EmailField(null=True) # 将该字段设置为空
（2）unique
（1）作用：表示某个字段唯一 不能重复
（2）使用方式：
email = models.EmailField(unique=True) # 将该字段设置唯一 只是演示使用方式
（3）default
（1）作用：给某个字段设置默认值
（2）使用方式：
email = models.EmailField(default='110@qq.com') # 只是演示使用方式
（4）auto_now_add
（1）作用：创建数据记录的时候 会把当前时间记录
（2）使用方式：
create_time = models.DateField(auto_now_add=True)
（5）auto_now
（1）作用：只要数据被更新 当前时间都会被记录
（2）使用方式
create_time = models.DateField(auto_now=True)
三：关系字段
（1）ForeignKey
（1）作用：
（1）外键类型在ORM中用来表示外键关联关系，一般把ForeignKey字段设置在 '一对多'中'多'的一方。
（2）ForeignKey可以和其他表做关联关系同时也可以和自身做关联关系。
（1）字段参数
（1）to
（1）作用：设置要关联的表
（1）to_field
（1）作用：设置要关联的表的字段
（1）on_delete
（1）作用：当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。
（1）models.CASCADE
（1）作用：删除关联数据，与之关联也删除
（1）db_constraint
（1）作用：是否在数据库中创建外键约束，默认为True。
其余字段参数：
models.DO_NOTHING
删除关联数据，引发错误IntegrityError
models.PROTECT
删除关联数据，引发错误ProtectedError
models.SET_NULL
删除关联数据，与之关联的值设置为null（前提FK字段需要设置为可空）
models.SET_DEFAULT
删除关联数据，与之关联的值设置为默认值（前提FK字段需要设置默认值）
models.SET
删除关联数据，
a. 与之关联的值设置为指定值，设置：models.SET(值)
b. 与之关联的值设置为可执行对象的返回值，设置：models.SET(可执行对象)
使用方式：
def func():
return 10
class MyModel(models.Model):
user = models.ForeignKey(
to="User",
to_field="id"，
on_delete=models.SET(func)
)
（2）OneToOneField
（1）作用：
（1）一对一字段
（2）通常一对一字段用来扩展已有字段。(通俗的说就是一个人的所有信息不是放在一张表里面的，简单的信息一张表，隐私的信息另一张表，之间通过一对一外键关联)
（2）字段参数
（1）to
（1）作用：设置要关联的表。
to_field
（1）作用：设置要关联的字段。
on_delete
（1）作用：当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。(参考上面的例子)
四：测试操作
（1）作用：在进行一般操作时先配置一下参数，使得我们可以直接在Django页面中运行我们的测试脚本
（2）在Python脚本中调用Django环境
这样就可以直接运行你的test.py文件来运行测试
（3）必知必会13条
操作下面的操作之前，我们实现创建好了数据表，这里主要演示下面的操作，不再细讲创建准备过程
<1> all(): 查询所有结果
<2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
<3> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。
<4> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
<5> values(*field): 返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列
<6> values_list(*field): 它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典序列
<7> order_by(*field): 对查询结果排序
<8> reverse(): 对查询结果反向排序，请注意reverse()通常只能在具有已定义顺序的QuerySet上调用(在model类的Meta中指定ordering或调用order_by()方法)。
<9> distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录(如果你查询跨越多个表，可能在计算QuerySet时得到重复的结果。此时可以使用distinct()，注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重。)
<10> count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
<11> first(): 返回第一条记录
<12> last(): 返回最后一条记录
<13> exists(): 如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False
（4）13个必会操作总结
返回QuerySet对象的方法有
（1）all()
（2）filter()
（3）exclude()
（4）order_by()
（5）reverse()
（6）distinct()
特殊的QuerySet
（1）values() 返回一个可迭代的字典序列
（2）values_list() 返回一个可迭代的元祖序列
返回具体对象的
（1）get()
（2）first()
last()
返回布尔值的方法有
exists()
返回数字的方法有
count()
将SQL语句打印到终端显示：
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
将SQL语句打印到终端显示
五：下划线单表查询
（1）表格数据
例如：
单表双下划线查询：
# 查询价格大于200的书籍
book_obj = models.Book.objects.filter(price__gt=200).first()
print(book_obj) # 水浒传
# 查询价格小于200的数据
book_obj1 = models.Book.objects.filter(price__lt=200).values('title','price')
print(book_obj1) # <QuerySet [{'title': '三国演义', 'price': Decimal('99.99')}, {'title': '红楼梦', 'price': Decimal('199.99')}]>
# 查询价格小于等于199.99的书籍
book_obj = models.Book.objects.filter(price__lte=199.99).values('title','price')
print(book_obj) # <QuerySet [{'title': '三国演义', 'price': Decimal('99.99')}, {'title': '红楼梦', 'price': Decimal('199.99')}]>
# 查询价格大于于等于199.99的书籍
book_obj = models.Book.objects.filter(price__gte=199.99).values('title','price')
print(book_obj) # <QuerySet [{'title': '水浒传', 'price': Decimal('1999.99')}, {'title': '西游记', 'price': Decimal('999.99')}]>
# 价格要么是199,999,1999 python对数字不敏感 所以此时写成整形
res = models.Book.objects.filter(price__in=[199,999,1999]).values('title','price')
print(res) # <QuerySet [{'title': '红楼梦', 'price': Decimal('199.00')}, {'title': '水浒传', 'price': Decimal('1999.00')}, {'title': '西游记', 'price': Decimal('999.00')}]>
# 价格范围在（99-199）顾头顾尾
res1 = models.Book.objects.filter(price__range=(99,199)).values('title','price')
print(res1) # <QuerySet [{'title': '三国演义', 'price': Decimal('99.00')}, {'title': '红楼梦', 'price': Decimal('199.00')}]>
# 拿书名包含sr的
res2 = models.Book.objects.filter(title__contains='sr')
print(res2) # <QuerySet [<Book: 水浒传sr>]> 仅仅只能去小写
res3 = models.Book.objects.filter(title__icontains='sr')
print(res3) # <QuerySet [<Book: 三国演义SR>, <Book: 水浒传sr>]> 忽略大小写
# 查询书名以什么开头
res4 = models.Book.objects.filter(title__startswith='三')
print(res4) # <QuerySet [<Book: 三国演义SR>]>
res5 = models.Book.objects.filter(title__endswith='r')
print(res5) # <QuerySet [<Book: 水浒传sr>]>
六：ForeignKey增删改查
（1）增加
例如：
# 方法一
models.Book.objects.create(title='聊斋',price=666.66,publish_id=2)
# 方法二
book_obj = models.Publish.objects.filter(pk=2).first()
models.Book.objects.create(title='你的名字',price=888.88,publish=book_obj)
PS：
（1）在方法一中 如果直接写表格中的字段 需要填写关联另外一张表的主键
（2）在方法二中 通过获取另外一张表生成的对象 然后在本地关联这个对象
（2）修改
例如：
# 数字版的
models.Book.objects.filter(pk=5).update(title='为了你 木子李')
# 传对象版本的
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='南方').first()
models.Book.objects.filter(title='为了你 木子李').update(publish=publish_obj)
（3）删除
models.Book.objects.filter(pk=5).delete()
（7）多对多增删改查
（1）增加
增加：
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=10).first()
res = book_obj.author # 跳到另外一张表
res.add(1,2) # 给book添加了两个作者
author1 = models.Author.objects.filter(pk=1).first()
author2 = models.Author.objects.filter(pk=2).first()
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
res = book_obj.author
res.add(author1,author2)
PS：
（1）在添加值中 既可以写数字也可以写对象
（2）同时支持一次性填写多个
（2）修改
多表修改：
# 将主键为3的书本 作者改成id为5
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
res = book_obj.author
res.set(5) # 报错 'int' object is not iterable 必须传入一个可迭代对象
res.set([5,]) #
# 将主键为10的书本 作者改成id为3和5
book_obj1 = models.Book.objects.filter(pk=10).first()
author3 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
author5 = models.Author.objects.filter(pk=5).first()
res = book_obj1.author
res.set([author3,author5])
PS：
（1）set()括号内 需要传一个可迭代对象
（2）可迭代对象中 可以是多个数字组合
（3）也可以是多个对象组合 但是不能混合使用
（3）删除
多表删除：
# 将主键为3的书籍作者删除
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
res = book_obj.author
res.remove(5)
# 将主键值为10的对应作者id为3与5删除
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=10).first()
author3 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
author5 = models.Author.objects.filter(pk=5).first()
res = book_obj.author
res.remove(author3,author5)
# 将主键值为3的书籍所对应的作者都删除
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
res = book_obj.author
res.clear()
PS：
（1）remove()括号内既可以传数字 也可以传对象
（2）并且支持传对个 逗号隔开即可
（3）clear括号内不需要传任何参数 直接清除所有
八：多对多三种表格创建方式
（1）方式一:
class Book(models.Model):
book_name = models.CharField(max_length=255)
authors = models.ManyToManyField(to='Author') # 字段创建表格
class Author(models.Model):
author_name = models.CharField(max_length=255)
PS：
（1）优点:第三张虚拟表不需要手动创建
（2）缺点:由于第三张表格自己无法操作 不能再虚拟表进行新的字段添加
（2）方式二
class Book(models.Model):
book_name = models.CharField(max_length=255)
class Author(models.Model):
author_name = models.CharField(max_length=255)
class Book2Author(models.Model):
book = models.ForeignKey(to='Book')
author = models.ForeignKey(to='Author')
create_time = models.DateField(auto_now_add=True)
PS：
（1）优点:第三张关联表 自己创建 可以进行操作 添加新的字段
（2）缺点:但是ORM查询不方便 模型表中没有关联字段
（3）方式三
class Book(models.Model):
book_name = models.CharField(max_length=255)
'''
through:与哪张虚拟表做关联
through_fields：与虚拟表那个字段做关联
'''
authors = models.ManyToManyField(to='Author', through='Book2Author', through_fields=('book', 'author'))
class Author(models.Model):
author_name = models.CharField(max_length=255)
class Book2Author(models.Model):
book = models.ForeignKey(to='Book')
author = models.ForeignKey(to='Author')
create_time = models.DateField(auto_now_add=True)
PS：
（1）优点:虚拟表可以在创建新的字段，同时有关联字段
九：跨表查询
（1）正向与反向的概念
正反向概念：
一对一
正向：author---关联字段在author表里--->authordetail 按字段
反向：authordetail---关联字段在author表里--->author 按表名小写
一对多
正向：book---关联字段在book表里--->publish 按字段
反向：publish---关联字段在book表里--->book 按表名小写_set.all() 因为一个出版社对应着多个图书
多对多
正向：book---关联字段在book表里--->author 按字段
反向：author---关联字段在book表里--->book 按表名小写_set.all() 因为一个作者对应着多个图书
PS：
（1）正向查询通过关联字段
（2）反向查询通过表名小写即可
基础班多表查询：
# 1.查询书籍id是3 的出版社名称
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
res = book_obj.publish # 关联字段 调到出版社表格
print(res.name) # 南方
# 2.查询书籍id是6 的作者姓名
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=6).first()
res = book_obj.author
# print(res) # app01.Author.None 当查询结果又多个的时候 会显示None
res1 = res.all()
print(res1) # <QuerySet [<Author: SR>]>
# 3.查询作者是SR的家庭住址
author_obj = models.Author.objects.filter(name='SR').first()
res = author_obj. author_detail
print(res.addr) # 南京
# 4.查询出版社是东方出版社出版的书籍
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='东方').first()
res = publish_obj.book_set
print(res) # app01.Book.None
print(res.all()) # <QuerySet [<Book: 三国演义SR>]>
PS：
（1）如果查询结果有多个的时候 需要用到_set
（2）否则直接表名小写即可
正反向查询：
# 查询SR这个作者的年龄和手机号
#正向查询
author_obj = models.Author.objects.filter(name='SR').first()
res = author_obj.author_detail
print(res.addr) # 南京
print(res.phone) # 110
# 反向查询
res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='SR').values('addr','phone')
print(res) # <QuerySet [{'addr': '南京', 'phone': 110}]>
# 查询手机号是130的作者年龄
# 正向
author_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=130).first()
res = author_obj.author
print(res.age) # 18
# 反向
res = models.Author.objects.filter(author_detail__phone=130).values('age')
print(res) # <QuerySet [{'age': 18}]>
# 查询书籍id是6 的作者的电话号码
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=6).values('author__author_detail__phone')
print(book_obj) # <QuerySet [{'author__author_detail__phone': 110}]>
# 1.查询出版社为北方出版社的所有图书的名字和价格
res = models.Publish.objects.filter(name='北方出版社').values('book__title','book__price')
print(res)
# 2.查询北方出版社出版的价格大于19的书
res = models.Book.objects.filter(price__gt=19,publish__name='北方出版社').values('title','publish__name')
print(res)
（2）聚合查询/分组查询:
聚合查询：
# 聚合查询(aggregate)
from django.db.models import Max,Min,Count,Avg,Sum
# res = models.Book.objects.aggregate(Sum('price'))
res1 = models.Book.objects.aggregate(Avg('price'))
res2 = models.Book.objects.aggregate(Count('price'))
res3 = models.Book.objects.aggregate(Max('price'))
res4 = models.Book.objects.aggregate(Min('price'))
res5 = models.Book.objects.aggregate(Max('price'),Min('price'),Count('pk'),Avg('price'),Sum('price'))
分组查询：
# 统计每一本书的作者个数
from django.db.models import Max, Min, Count, Avg, Sum
res = models.Book.objects.annotate(author_num = Count('authors')).values('author_num','title') # author_num 其别名
print(res)
# 统计出每个出版社卖的最便宜的书的价格
res = models.Publish.objects.annotate(mmp = Min('book__price')).values('name','mmp')
print(res)
# 统计不止一个作者的图书
res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors')).filter(author_num__gt=1)
print(res)
（3）F/Q查询
（1）F查询:
（1）可以进行多个字段的比较
（2）本质就是从数据库获取某个字段的值
F查询：
# 查询库存数大于卖出数的书籍
res = models.Book.objects.filter(kucun__gt=F('maichu'))
print(res)
# 将书籍库存数全部增加1000
models.Book.objects.update(kucun=F('kucun')+1000)
# 把所有书名后面加上'新款'
from django.db.models.functions import Concat
from django.db.models import Value
ret3 = models.Book.objects.update(title=Concat(F('title'), Value('新款')))
models.Book.objects.update(title = F('title')+'新款') # 不能这么写
（2）Q查询
（1）filter() 等方法中逗号隔开的条件是与的关系。
（2）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。
Q查询：
from django.db.models import Q
# 查询书籍名称是三国演义或者价格是444.44
res = models.Book.objects.filter(title='三国演义',price=444.44) # filter只支持and关系
res1 = models.Book.objects.filter(Q(title='三国演义'),Q(price=444)) # 如果用逗号 那么还是and关系
res2 = models.Book.objects.filter(Q(title='三国演义')|Q(price=444))
res3 = models.Book.objects.filter(~Q(title='三国演义')|Q(price=444))
print(res2)
Q高阶用法：
q = Q()
q.connector = 'or' # 修改查询条件的关系 默认是and
q.children.append(('title__contains','三国演义')) # 往列表中添加筛选条件
q.children.append(('price__gt',444)) # 往列表中添加筛选条件
res = models.Book.objects.filter(q) # filter支持你直接传q对象 但是默认还是and关系
print(res)
十：事务
（1）作用：
（1）将多个sql操作变成原子性操作，要么同时成功 如果有一条数据失败了 则回滚
（2）保证数据的一致性
（2）使用方式：
# 事务
# 买一本 跟老男孩学Linux 书
# 在数据库层面要做的事儿
# 1. 创建一条订单数据
# 2. 去产品表 将卖出数+1， 库存数-1
from django.db.models import F
from django.db import transaction
# 开启事务处理
try:
with transaction.atomic():
# 创建一条订单数据
models.Order.objects.create(num="110110111", product_id=1, count=1)
# 能执行成功
models.Product.objects.filter(id=1).update(kucun=F("kucun")-1, maichu=F("maichu")+1)
except Exception as e:
print(e)
