WEB框架-Django框架学习（二）- 模型层
今日份整理为模型层
1.ORM简介
MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分，就是ORM，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动ORM是“对象-关系-映射”的简称。
不过使用ORM也是有优缺点的
优点：
- 写python代码，实现对数据库的相关操作，提高开发效率
- 平滑切换数据库，在多表链接的时候是很明显的
缺点：
- python代码，转换SQL需要时间，效率相对会有影响
- SQL能力下降；
如果想要打印orm转换过程中的sql，需要在setting中进行如下配置
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
settings配置
2. ORM的单表操作
2.1 ORM的单表创建
2.1.1mysql数据库创建库
#在mysql客户端中新建库 create database 数据库名称 default charset=utf8;
2.1.2.在settings配置数据库
#在项目中的公共settings中设置 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 注意改为mysql 'NAME': "数据库名称", 'HOST': "127.0.0.1", 'PORT': 3306, 'USER': '用户名', 'PASSWORD': "密码"， } }
2.1.3.跟settings同级的init.py 配置
#在__init__中配置 import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()
2.1.4.在app下models.py 里写模型类
#在app中的models.py中创建类 class Book(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField(max_length=32) price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish = models.CharField(max_length=64) pub_date = models.DateField()
注意：在这里定义类的属性要和数据库中的属性一致，吃了太多因为一个字母错了，找了大半天的错。。。
2.1.5.在命令行，执行命令
#在命令行中输入命令 python manage.py makemigrations # 把models变更记录记录下来。注意：此时，数据还没数据。 python manage.py migrate # 将数据导入到数据。同步。
补充信息
每个字段有一些特有的参数，例如，CharField需要max_length参数来指定VARCHAR数据库字段的大小。还有一些适用于所有字段的通用参数。 这些参数在文档中有详细定义，这里我们只简单介绍一些最常用的：
更多字段：
<1> CharField 字符串字段, 用于较短的字符串. CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所允许的最大字符数. <2> IntegerField #用于保存一个整数. <3> FloatField 一个浮点数. 必须 提供两个参数: 参数 描述 max_digits 总位数(不包括小数点和符号) decimal_places 小数位数 举例来说, 要保存最大值为 999 (小数点后保存2位),你要这样定义字段: models.FloatField(..., max_digits=5, decimal_places=2) 要保存最大值一百万(小数点后保存10位)的话,你要这样定义: models.FloatField(..., max_digits=19, decimal_places=10) admin 用一个文本框(<input type="text">)表示该字段保存的数据. <4> AutoField 一个 IntegerField, 添加记录时它会自动增长. 你通常不需要直接使用这个字段; 自定义一个主键：my_id=models.AutoField(primary_key=True) 如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的 model. <5> BooleanField A true/false field. admin 用 checkbox 来表示此类字段. <6> TextField 一个容量很大的文本字段. admin 用一个 <textarea> (文本区域)表示该字段数据.(一个多行编辑框). <7> EmailField 一个带有检查Email合法性的 CharField,不接受 maxlength 参数. <8> DateField 一个日期字段. 共有下列额外的可选参数: Argument 描述 auto_now 当对象被保存时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示 "last-modified" 时间戳. auto_now_add 当对象首次被创建时,自动将该字段的值设置为当前时间.通常用于表示对象创建时间. （仅仅在admin中有意义...) <9> DateTimeField 一个日期时间字段. 类似 DateField 支持同样的附加选项. <10> ImageField 类似 FileField, 不过要校验上传对象是否是一个合法图片.#它有两个可选参数:height_field和width_field, 如果提供这两个参数,则图片将按提供的高度和宽度规格保存. <11> FileField 一个文件上传字段. 要求一个必须有的参数: upload_to, 一个用于保存上载文件的本地文件系统路径. 这个路径必须包含 strftime #formatting, 该格式将被上载文件的 date/time 替换(so that uploaded files don't fill up the given directory). admin 用一个<input type="file">部件表示该字段保存的数据(一个文件上传部件) . 注意：在一个 model 中使用 FileField 或 ImageField 需要以下步骤: （1）在你的 settings 文件中, 定义一个完整路径给 MEDIA_ROOT 以便让 Django在此处保存上传文件. (出于性能考虑,这些文件并不保存到数据库.) 定义MEDIA_URL 作为该目录的公共 URL. 要确保该目录对 WEB服务器用户帐号是可写的. （2） 在你的 model 中添加 FileField 或 ImageField, 并确保定义了 upload_to 选项,以告诉 Django 使用 MEDIA_ROOT 的哪个子目录保存上传文件.你的数据库中要保存的只是文件的路径(相对于 MEDIA_ROOT). 出于习惯你一定很想使用 Django 提供的 get_<#fieldname>_url 函数.举例来说,如果你的 ImageField 叫作 mug_shot, 你就可以在模板中以 {{ object.#get_mug_shot_url }} 这样的方式得到图像的绝对路径. <12> URLField 用于保存 URL. 若 verify_exists 参数为 True (默认), 给定的 URL 会预先检查是否存在( 即URL是否被有效装入且 没有返回404响应). admin 用一个 <input type="text"> 文本框表示该字段保存的数据(一个单行编辑框) <13> NullBooleanField 类似 BooleanField, 不过允许 NULL 作为其中一个选项. 推荐使用这个字段而不要用 BooleanField 加 null=True 选项 admin 用一个选择框 <select> (三个可选择的值: "Unknown", "Yes" 和 "No" ) 来表示这种字段数据. <14> SlugField "Slug" 是一个报纸术语. slug 是某个东西的小小标记(短签), 只包含字母,数字,下划线和连字符.#它们通常用于URLs 若你使用 Django 开发版本,你可以指定 maxlength. 若 maxlength 未指定, Django 会使用默认长度: 50. #在 以前的 Django 版本,没有任何办法改变50 这个长度. 这暗示了 db_index=True. 它接受一个额外的参数: prepopulate_from, which is a list of fields from which to auto-#populate the slug, via JavaScript,in the object's admin form: models.SlugField (prepopulate_from=("pre_name", "name"))prepopulate_from 不接受 DateTimeFields. <15> XMLField 一个校验值是否为合法XML的 TextField,必须提供参数: schema_path, 它是一个用来校验文本的 RelaxNG schema #的文件系统路径. <16> FilePathField 可选项目为某个特定目录下的文件名. 支持三个特殊的参数, 其中第一个是必须提供的. 参数 描述 path 必需参数. 一个目录的绝对文件系统路径. FilePathField 据此得到可选项目. Example: "/home/images". match 可选参数. 一个正则表达式, 作为一个字符串, FilePathField 将使用它过滤文件名. 注意这个正则表达式只会应用到 base filename 而不是 路径全名. Example: "foo.*\.txt^", 将匹配文件 foo23.txt 却不匹配 bar.txt 或 foo23.gif. recursive可选参数.要么 True 要么 False. 默认值是 False. 是否包括 path 下面的全部子目录. 这三个参数可以同时使用. match 仅应用于 base filename, 而不是路径全名. 那么,这个例子: FilePathField(path="/home/images", match="foo.*", recursive=True) ...会匹配 /home/images/foo.gif 而不匹配 /home/images/foo/bar.gif <17> IPAddressField 一个字符串形式的 IP 地址, (i.e. "24.124.1.30"). <18> CommaSeparatedIntegerField 用于存放逗号分隔的整数值. 类似 CharField, 必须要有maxlength参数.
更多参数：
(1)null 如果为True，Django 将用NULL 来在数据库中存储空值。 默认值是 False. (1)blank 如果为True，该字段允许不填。默认为False。 要注意，这与 null 不同。null纯粹是数据库范畴的，而 blank 是数据验证范畴的。 如果一个字段的blank=True，表单的验证将允许该字段是空值。如果字段的blank=False，该字段就是必填的。 (2)default 字段的默认值。可以是一个值或者可调用对象。如果可调用 ，每有新对象被创建它都会被调用。 (3)primary_key 如果为True，那么这个字段就是模型的主键。如果你没有指定任何一个字段的primary_key=True， Django 就会自动添加一个IntegerField字段做为主键，所以除非你想覆盖默认的主键行为， 否则没必要设置任何一个字段的primary_key=True。 (4)unique 如果该值设置为 True, 这个数据字段的值在整张表中必须是唯一的 (5)choices 由二元组组成的一个可迭代对象（例如，列表或元组），用来给字段提供选择项。 如果设置了choices ，默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框，<br>而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。
终于搞完上面这部分，头都晕了，现在开始数据库的增删改查
2.2 ORM的增删改查
2.2.1 ORM的增加
ORM增加其实就是类的实例化对象，然后添加进去
from app01.models import Book # 第一种实例化对象 def add_obj(request): # 实例化一个对象，但是必须加一个对象的save方法，才能同步 book_obj = Book(title="孤独九剑",price=180,publish='华山出版社',pub_data='2019-1-12') book_obj.save() # 第二种实例化方法 # 实例化一个对象，同时直接同步到数据库中 book=Book.objects.create(title="葵花宝典",price=200,publish='明教出版社',pub_data='2019-1-14') book=Book.objects.create(title="少林五棍",price=220,publish='少林出版社',pub_data='2019-1-20') book1=Book.objects.create(title="绣花针",price=190,publish='明教出版社',pub_data='2019-1-18') return HttpResponse("新增成功！")
2.2.2 ORM的查询
ORM查询就是在python中使用SQL的查询语句
按照查询获取到的数据类型，整理如下
#返回结果为QuerySet列表 1.all() #返回所有的数据以及对象 2.filter() #返回过滤满足条件的对象列表 3.order_by() #默认是升序，如果在条件前加入- 排序方式就更改为降序 4.values() #返回一个类似字典的的对象 5.reverse() #对对象排序进行反转 6.distinct() #去重，需要注意的是去重是去的重复的对象，单表就无法去重。 7.values_list() #生成一个类似的元祖 8.exclude() #跟filter相反，filter前面加上not和exclude()效果一致 #返回对象 1.get() 多个结果和没有结果会报错，有且只有一个才可以 2.first() 获取到最开始的一个 3.last() 获取到最后一个 #返回数据类型 1. exists() 返回布尔值，判断是一个表是否是空表 2. count() 返回int计数。
在这种指定对象的查询之外，还有一些是模糊查询
#所有的模糊查询 Book.objects.filter(price__in=[100,200,300])#双下方法之在列表内的数据 Book.objects.filter(price__gt=100)#双下方法之大于指定的值,gte为大于等于 Book.objects.filter(price__lt=100)#双下方法之小于指定的值，ite为小于等于 Book.objects.filter(price__range=[100,200])#双下方法之在100到200的范围，首尾都包含 Book.objects.filter(title__contains="python")#双下方法之包含 Book.objects.filter(title__icontains="python")#双下方法之非，不区分大小写 Book.objects.filter(title__startswith="py")#双下方法之以什么开始，区分大小写 Book.objects.filter(pub_date__year=2012)#双下方法之判断时间，例如年为2012
2.2.3 ORM的删除
（1）流程如下图
（2）删除表记录
删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。例如：
model_obj.delete()
也可以一次性删除多个对象。每个 QuerySet 都有一个 delete() 方法，它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。
Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()
在 Django 删除对象时，会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为，换句话说，删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。例如：
b = Blog.objects.get(pk=1) # This will delete the Blog and all of its Entry objects. b.delete()
要注意的是： delete() 方法是 QuerySet 上的方法，但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用 Entry.objects.delete() 方法导致 所有的 记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象，那么你必须显式地调用：
Entry.objects.all().delete()
#如果不想级联删除，可以设置为:
pubHouse = models.ForeignKey(to='Publisher', on_delete=models.SET_NULL, blank=True, null=True)
2.2.4 ORM的修改
对于ORM的修改可以有俩种方式
#第一种方式 Book.objects.filter(title__startswith="py").update(price=120)
不过如果是通过对象来修改属性，最后要save。
对于objects，则是使用提供的方法直接update更新 #第二种方式 先拿到一个dict，然后对对象传递整个字典 models.Book.objects.filter(pk=book_id).update(**data) # name和数据库字段保持一致
解释下对于前后端的修改或者新增的大致过程
3. 多表操作
上面的操作都是基于单表来操作，可以对于一个业务逻辑来说，单表是最单一的，最后都会归根于多表操作
3.1 创建模型
实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系
作者模型：一个作者有姓名和年龄。
作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）
出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。
书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。
模型建立如下：
from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) age=models.IntegerField() # 与AuthorDetail建立一对一的关系 authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE) class AuthorDetail(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) birthday=models.DateField() telephone=models.BigIntegerField() addr=models.CharField( max_length=64) class Publish(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) city=models.CharField( max_length=32) email=models.EmailField() class Book(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField( max_length=32) publishDate=models.DateField() price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方 publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表 authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
生成表如下：
注意事项：
- 表的名称myapp_modelName，是根据 模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称
- id 字段是自动添加的
- 对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
- 这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
- 定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。
- 外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。
3.2 添加数据
添加数据要不直接在数据库中添加数据，要不就是在代码中添加对象
补充 class RelatedManager 关系选择器，单独一节
3.3 基于对象的跨表查询
一对多查询（Publish 与 Book）
正向查询(按字段：publish)：
# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市 book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first() # book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象 print(book_obj.publish.city)
反向查询(按表名：book_set)：
publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社") #publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合 book_list=publish.book_set.all() for book_obj in book_list: print(book_obj.title)
一对一查询(Author 与 AuthorDetail)
正向查询(按字段：authorDetail)：
egon=Author.objects.filter(name="egon").first() print(egon.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名：author)：
# 查询所有住址在北京的作者的姓名 authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing") for obj in authorDetail_list: print(obj.author.name)
多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段：authors)：
# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号 book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first() authors=book_obj.authors.all() for author_obj in authors: print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名：book_set)：
# 查询egon出过的所有书籍的名字 author_obj=Author.objects.get(name="egon") book_list=author_obj.book_set.all() #与egon作者相关的所有书籍 for book_obj in book_list: print(book_obj.title)
注意：
你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改：
publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')
那么接下来就会如我们看到这般：
# 查询 人民出版社出版过的所有书籍 publish=Publish.objects.get(name="人民出版社") book_list=publish.bookList.all() # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合
3.4基于双下划线的跨表查询
Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的 model 为止。
关键点：正向查询按字段，反向查询按表名。
一对多查询
# 练习1: 查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多) # 正向查询 按字段:publish queryResult=Book.objects .filter(publish__name="苹果出版社") .values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="苹果出版社") .values_list("book__title","book__price")
多对多查询
# 练习2: 查询alex出过的所有书籍的名字(多对多) # 正向查询 按字段:authors: queryResult=Book.objects .filter(authors__name="yuan") .values_list("title") # 反向查询 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="yuan") .values_list("book__title","book__price")
混合使用
# 练习3: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名 # 正向查询 queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","authors__name") # 反向查询 queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 练习4: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称 queryResult=Book.objects .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name")
注意：
反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
练习1: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)
#反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("bookList__title","bookList__price")
注意：正向查询按字段，反向查询按小写表名4.聚合查询与分组查询
4.1 聚合查询
聚合 aggregate(*args, **kwargs)
# 计算所有图书的平均价格
>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}
如果你希望生成不止一个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
4.2 分组查询
需求如下：
###################################－－单表分组查询－－####################################################### 查询每一个部门名称以及对应的员工数 emp: id name age salary dep 1 alex 12 2000 销售部 2 egon 22 3000 人事部 3 wen 22 5000 人事部 sql语句: select dep,Count(*) from emp group by dep; ORM: emp.objects.all().values("dep").annotate(Count("id") ###################################－－多表分组查询－－####################################################### 多表分组查询： 查询每一个部门名称以及对应的员工数 emp: id name age salary dep_id 1 alex 12 2000 1 2 egon 22 3000 2 3 wen 22 5000 2 dep id name 1 销售部 2 人事部 emp－dep: id name age salary dep_id id name 1 alex 12 2000 1 1 销售部 2 egon 22 3000 2 2 人事部 3 wen 22 5000 2 2 人事部 sql语句: select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by emp.dep_id select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id,dep.name ORM: dep.objetcs.all().annotate(c=Count("emp")).values("name","c")
annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。
(1) 练习：统计每一本书的作者个数
bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors')) for book_obj in bookList: print(book_obj.title,book_obj.authorsNum) ################################################### SELECT "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id", COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum" FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors" ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id") GROUP BY "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id"
(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合：
练习：统计每一个出版社的最便宜的书
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")) for publish_obj in publishList: print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)
annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：
queryResult= Publish.objects .annotate(MinPrice=Min("book__price")) .values_list("name","MinPrice") print(queryResult)
方式2:
queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price'))
(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：
queryResult=Book.objects .filter(title__startswith="Py") .annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 统计不止一个作者的图书：
queryResult=Book.objects .annotate(num_authors=Count('authors')) .filter(num_authors__gt=1)
(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group by queryResult=Author.objects .annotate(SumPrice=Sum("book__price")) .values_list("name","SumPrice") print(queryResult)
5.F查询与Q查询
5.1 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？
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(commnetNum__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(commnetNum__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)
5.2 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& 和| 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")
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" )
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