必知必会13条
all *** # 取出所有
Book.objects.all().delete() ##删除所有对象 删除数据记录
filter *** # 过滤
Book.objects.filter(pk=1).update(price=190)
修改主键为1的书籍对象,的字段price为190,可能是批量修改
get # 过滤 取出对象, 多个或没有会报错
Book.objects.filter(pk=1).update(price=190)
exclude # 取反 ,跟filter相反
books = models.Book.objects.exclude(id=3) # 返回QuerySet类型，取非
order_by # 排序 默认升序,降序加-
books = models.Book.objects.order_by("-price") # 默认使用升序， 降序在前面加-
reverse # 反转
books = models.Book.objects.order_by('price').reverse() # 反转
count *** # 计数
first *** # 取出第一个 搭配filter excude 使用,
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=pk).first()
last # 取出最后一个
exists # 判断是否存在
books = models.Book.objects.filter(id=8).exists() # 判断是否存在，返回布尔
values *** # 返回queryset 里面字典
books = models.Book.objects.values("title", "price") # QuerySet 里面是字典
##猜测:models.Book.objects.all().values('title','price')
#取出所有实例化化表对象, 然后只取出 title和price的数值
values_list *** # 返回里面元组
books = models.Book.objects.values_list("title", "price") #QuerySet 里面是元祖
distinct # 去重
books = models.Book.objects.values_list("price").distinct()
##可以通过print输出打印, 查看是什么数据类型
2.分组查询和聚合查询
books = models.Book.objects.aggregate(avg_price=Avg("price")) # 指定字典的key为avg_price 返回的是字典 搭配使用的还有
from django.db.models import Avg, Max, Min
查询每一个部门名称以及对应的员工数
models.Emp.objects.values('dep').annotate(c=Count('id'))
values()表示按照什么分组. 再搭配关键字匹配的内容是 c=count("id)
查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资
models.Emp.objects.values('dep').annotate(a=Avg('salary'))
3.F查询和Q查询
# 查询工资大于年龄的人
from django.db.models import F, Q
models.Emp.objects.filter(salary__gt=F('age'))
#首先拿出所有的表记录, 然后每条表记录的 salary字段的数值 和 F("age")字段的数值作比较
#F对象 F("age") 得到age字段的数值, 其目的是得到一个动态的数值, 之前的比较都是使用固定的常量, __gt= 这个是基于双下划线的模糊查询
Q 对象可以使用 & 、 | 和 ~（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。
# 查询价格大于300或者不是2019年三月份的书籍
models.Book.objects.filter(Q(price__gt=300)|~Q(Q(pub_date__year=2019)&Q(pub_date__month=3)))
