两张通过外键联系的表，如何在一张表上根据另一张表上的属性查找满足条件的对象集？
平常查找表中数据的条件是python中已有的数据类型，通过名字可以直接查找。如果条件是表中外键列所对应表的某一列，该如何查询数据？
表1是新闻表，是回复表中某一外键指向的表，表2是回复表。
问题1：根据表1的某些条件来查找表2的对象集。
class News(models.Model):
title = models.CharField(max_length=50);
summary = models.TextField();
url = models.CharField(max_length=150);
favorCount = models.IntegerField(default=0);
favorUsername = models.TextField(default="");
replyCount = models.IntegerField(default=0);
class Reply(models.Model):
content = models.TextField();
user = models.ForeignKey('User');
newID = models.ForeignKey('News');
replyTime = models.DateTimeField(auto_now_add=True);
def __unicode__(self):
return self.content;
像这样的数据表，想要查找对于新闻id是3的所有回复？
方法一、首先获得外键指向的表中对象，然后通过‘_set’这样的方法获得目标表中的数据。
obj = models.News.objects.get(id=3)
replys = obj.reply_set.all()
方法二、直接在目标表中通过双下划线来指定外键对应表中的域来查找符合条件的对象。
models.Reply.objects.filter(newID__id=3)
问题2： 根据表2的某些条件查找表1的对象集。此时需要将表2的名字小写加两个下划线，再加上查找条件。比如：查找回复内容中包含“new”的所有新闻
models.News.objects.filter(reply__content__contains='new');
在filter中可以这样用，在values方法中也可以这样使用，此时的值便是外键对应表中的数据。
2.在使用django中避免不了要跟前台进行数据交互，而python中的数据类型丰富，比如datetime模块的datetime类型就不可以json编码，如果想要继续json格式化，有两种方法可以解决，
1）使用django提供的格式化
2）自己编写编码器或默认处理函数。
注意：pyhton中json只会编码python中自己的数据类型，比如数字、字符串、元组、列表、字典等。在django中处理数据经常遇到queryset这类数据，需要先将他转化成列表再json编码。[list(queryset)]
方法二、自己编写编码器或者写默认处理函数
1)写自己的编码器类
class MyJSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime.datetime):
return (datetime.timedelta(hours=8)+obj).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S');
elif isinstance(obj, datetime.date):
return obj.strftime("%Y-%m-%d")
else:
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
2)写自己的默认处理函数
def myDumps(obj):
if isinstance(obj, datetime.datetime):
return (datetime.timedelta(hours=8)+obj).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S');
else:
return json.dumps(obj);
对其进行测试
t = datetime.datetime.utcnow();
a=[1,2,43,56];
print json.dumps(t,default=myDumps);
print json.dumps(a,default=myDumps);
a.extend([t,t+datetime.timedelta(hours=8)]);
print json.dumps(t,default=myDumps);
print json.dumps(a,cls=MyJSONEncoder);
测试结果
"2016-06-26 09:53:03"
[1, 2, 43, 56]
"2016-06-26 09:53:03"
[1, 2, 43, 56, "2016-06-26 09:53:03", "2016-06-26 17:53:03"]
