Django查询
Django查询
查询集
如果查的是一批数据，那么返回的是一个结果的集合
- 他是django.db.models.query.QuerySet的实例
- 他是可迭代对象
1、惰性求值
创建查询集不会带来任何对数据库的访问，直到调用方法使用数据时，才会访问数据库。
在迭代、序列化、if语句、切片、len()、repr()、bool()中都会立即求值
参考：
https://docs.djangoproject.com/en/3.2/ref/models/querysets/#when-querysets-are-evaluated
2、缓存
参考 https://docs.djangoproject.com/en/3.2/topics/db/queries/#caching-and-querysets
每一个查询集都包含一个缓存，来最小化对数据库的访问。
新建查询集，缓存为空。首次对查询集求值时，会发生数据库查询，Django会把查询的结果存在这个缓存中，并返回请求的结果，接下来对查询集求值将使用缓存的结果。
通过日志，观察下面的2个例子是要真正生成的语句了。
from employee.models import Employee
emps = Employee.objects.all() # 结果集，本句不发起查询
print(type(emps)) # QuerySet查询集
print(1, emps)
print(2, emps)
print(3, emps[0])
print(4, emps[0])
print(emps._result_cache) # None
# 上面需要查询4次数据库
#输出
1 Employee object (10001)
2 Employee object (10001)
3 <QuerySet [<E 10001 Facello Georgi>, <E 10002 Simmel Bezalel>, <E 10003 Bamford Parto>, <E 10004 Koblick Chirstian>, <E 10005 Maliniak Kyoichi>, <E 10006 Preusig Anneke>, <E 10007 Zielinski Tzvetan>, <E 10008 Kalloufi Saniya>, <E 10009 Peac Sumant>, <E 10010 Piveteau Duangkaew>, <E 10011 Sluis Mary>, <E 10012 Bridgland Patricio>, <E 10013 Terkki Eberhardt>, <E 10014 Genin Berni>, <E 10015 Nooteboom Guoxiang>, <E 10016 Cappelletti Kazuhito>, <E 10017 Bouloucos Cristinel>, <E 10018 Peha Kazuhide>, <E 10019 Haddadi Lillian>, <E 10020 Warwick Mayuko>]>
4 <QuerySet [<E 10001 Facello Georgi>, <E 10002 Simmel Bezalel>, <E 10003 Bamford Parto>, <E 10004 Koblick Chirstian>, <E 10005 Maliniak Kyoichi>, <E 10006 Preusig Anneke>, <E 10007 Zielinski Tzvetan>, <E 10008 Kalloufi Saniya>, <E 10009 Peac Sumant>, <E 10010 Piveteau Duangkaew>, <E 10011 Sluis Mary>, <E 10012 Bridgland Patricio>, <E 10013 Terkki Eberhardt>, <E 10014 Genin Berni>, <E 10015 Nooteboom Guoxiang>, <E 10016 Cappelletti Kazuhito>, <E 10017 Bouloucos Cristinel>, <E 10018 Peha Kazuhide>, <E 10019 Haddadi Lillian>, <E 10020 Warwick Mayuko>]>
Nonefrom employee.models import Employee
emps = Employee.objects.all() # 结果集，本句不发起查询
print(type(emps)) # QuerySet查询集
print(list(emps)) # print(*emps) 先遍历一遍，缓存住
print(1, emps)
print(2, emps)
print(3, emps[0])
print(4, emps[:])
print(emps._result_cache) # 结果集列表
#输出
1 Employee object (10001)
2 Employee object (10001)
3 <QuerySet [<E 10001 Facello Georgi>, <E 10002 Simmel Bezalel>, <E 10003 Bamford Parto>, <E 10004 Koblick Chirstian>, <E 10005 Maliniak Kyoichi>, <E 10006 Preusig Anneke>, <E 10007 Zielinski Tzvetan>, <E 10008 Kalloufi Saniya>, <E 10009 Peac Sumant>, <E 10010 Piveteau Duangkaew>, <E 10011 Sluis Mary>, <E 10012 Bridgland Patricio>, <E 10013 Terkki Eberhardt>, <E 10014 Genin Berni>, <E 10015 Nooteboom Guoxiang>, <E 10016 Cappelletti Kazuhito>, <E 10017 Bouloucos Cristinel>, <E 10018 Peha Kazuhide>, <E 10019 Haddadi Lillian>, <E 10020 Warwick Mayuko>]>
4 <QuerySet [<E 10001 Facello Georgi>, <E 10002 Simmel Bezalel>, <E 10003 Bamford Parto>, <E 10004 Koblick Chirstian>, <E 10005 Maliniak Kyoichi>, <E 10006 Preusig Anneke>, <E 10007 Zielinski Tzvetan>, <E 10008 Kalloufi Saniya>, <E 10009 Peac Sumant>, <E 10010 Piveteau Duangkaew>, <E 10011 Sluis Mary>, <E 10012 Bridgland Patricio>, <E 10013 Terkki Eberhardt>, <E 10014 Genin Berni>, <E 10015 Nooteboom Guoxiang>, <E 10016 Cappelletti Kazuhito>, <E 10017 Bouloucos Cristinel>, <E 10018 Peha Kazuhide>, <E 10019 Haddadi Lillian>, <E 10020 Warwick Mayuko>]>
[<E 10001 Facello Georgi>, <E 10002 Simmel Bezalel>, <E 10003 Bamford Parto>, <E 10004 Koblick Chirstian>, <E 10005 Maliniak Kyoichi>, <E 10006 Preusig Anneke>, <E 10007 Zielinski Tzvetan>, <E 10008 Kalloufi Saniya>, <E 10009 Peac Sumant>, <E 10010 Piveteau Duangkaew>, <E 10011 Sluis Mary>, <E 10012 Bridgland Patricio>, <E 10013 Terkki Eberhardt>, <E 10014 Genin Berni>, <E 10015 Nooteboom Guoxiang>, <E 10016 Cappelletti Kazuhito>, <E 10017 Bouloucos Cristinel>, <E 10018 Peha Kazuhide>, <E 10019 Haddadi Lillian>, <E 10020 Warwick Mayuko>]
限制查询集（切片）
分页功能实现，使用限制查询集。
查询集对象可以直接使用索引下标的方式（不支持负索引），相当于SQL语句中的limit和offset子句。
注意：使用切片返回的新的结果集，依然是惰性求值，不会立即查询。但是使用了切片步长，会立即查询
qs = Employee.objects.all()[10:15]
# LIMIT 5 OFFSET 10
qs = Employee.objects.all()[20:30]
# LIMIT 10 OFFSET 20注意：在使用print函数打印结果集的时候，看到SQL语句又自动添加的LIMIT21，这是怕打印的太长了。使用for循环迭代就没了。
结果集方法
| 名称 | 返回值类型 | 说明 |
|---|---|---|
| all() | QuerySet | |
| filter() | QuerySet | 过滤，返回满足条件的数据 |
| exclude() | QuerySet | 排除，排除满足条件的数据 |
| order_by() | QuerySet | 排序，注意参数是字符串 |
| values() | QuerySet | 返回集合内的元素是字典，字典内是字段和值得键值对 |
返回值如果是QuerySet 类型，可以链式调用
filter(k1=v1).filter(k2=k2) 等价于filter(k1=v1,k2=v2)
filter(pk=10)这里pk指的就是主键，不用关心主键字段名，当然也可以使用主键名filter(emp_no=10)
from django.core.wsgi import get_wsgi_application
import django
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'solery.settings')
django.setup(set_prefix=False)
from employee.models import Employee
mgr = Employee.objects
print(mgr.all())
print(mgr.filter(pk=10001))
print(mgr.values())
print(mgr.exclude(emp_no=10010).order_by('-pk').values())
#输出
<QuerySet [<E 10001 Facello Georgi>, <E 10002 Simmel Bezalel>, <E 10003 Bamford Parto>, <E 10004 Koblick Chirstian>, <E 10005 Maliniak Kyoichi>, <E 10006 Preusig Anneke>, <E 10007 Zielinski Tzvetan>, <E 10008 Kalloufi Saniya>, <E 10009 Peac Sumant>, <E 10010 Piveteau Duangkaew>, <E 10011 Sluis Mary>, <E 10012 Bridgland Patricio>, <E 10013 Terkki Eberhardt>, <E 10014 Genin Berni>, <E 10015 Nooteboom Guoxiang>, <E 10016 Cappelletti Kazuhito>, <E 10017 Bouloucos Cristinel>, <E 10018 Peha Kazuhide>, <E 10019 Haddadi Lillian>, <E 10020 Warwick Mayuko>]>
<QuerySet [<E 10001 Facello Georgi>]>
<QuerySet [{'emp_no': 10001, 'birth_date': datetime.date(1953, 9, 2), 'first_name': 'Georgi', 'last_name': 'Facello', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1986, 6, 26)}, {'emp_no': 10002, 'birth_date': datetime.date(1964, 6, 2), 'first_name': 'Bezalel', 'last_name': 'Simmel', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1985, 11, 21)}, {'emp_no': 10003, 'birth_date': datetime.date(1959, 12, 3), 'first_name': 'Parto', 'last_name': 'Bamford', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1986, 8, 28)}, {'emp_no': 10004, 'birth_date': datetime.date(1954, 5, 1), 'first_name': 'Chirstian', 'last_name': 'Koblick', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1986, 12, 1)}, {'emp_no': 10005, 'birth_date': datetime.date(1955, 1, 21), 'first_name': 'Kyoichi', 'last_name': 'Maliniak', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1989, 9, 12)}, {'emp_no': 10006, 'birth_date': datetime.date(1953, 4, 20), 'first_name': 'Anneke', 'last_name': 'Preusig', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1989, 6, 2)}, {'emp_no': 10007, 'birth_date': datetime.date(1957, 5, 23), 'first_name': 'Tzvetan', 'last_name': 'Zielinski', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1989, 2, 10)}, {'emp_no': 10008, 'birth_date': datetime.date(1958, 2, 19), 'first_name': 'Saniya', 'last_name': 'Kalloufi', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1994, 9, 15)}, {'emp_no': 10009, 'birth_date': datetime.date(1952, 4, 19), 'first_name': 'Sumant', 'last_name': 'Peac', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1985, 2, 18)}, {'emp_no': 10010, 'birth_date': datetime.date(1963, 6, 1), 'first_name': 'Duangkaew', 'last_name': 'Piveteau', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1989, 8, 24)}, {'emp_no': 10011, 'birth_date': datetime.date(1953, 11, 7), 'first_name': 'Mary', 'last_name': 'Sluis', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1990, 1, 22)}, {'emp_no': 10012, 'birth_date': datetime.date(1960, 10, 4), 'first_name': 'Patricio', 'last_name': 'Bridgland', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1992, 12, 18)}, {'emp_no': 10013, 'birth_date': datetime.date(1963, 6, 7), 'first_name': 'Eberhardt', 'last_name': 'Terkki', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1985, 10, 20)}, {'emp_no': 10014, 'birth_date': datetime.date(1956, 2, 12), 'first_name': 'Berni', 'last_name': 'Genin', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1987, 3, 11)}, {'emp_no': 10015, 'birth_date': datetime.date(1959, 8, 19), 'first_name': 'Guoxiang', 'last_name': 'Nooteboom', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1987, 7, 2)}, {'emp_no': 10016, 'birth_date': datetime.date(1961, 5, 2), 'first_name': 'Kazuhito', 'last_name': 'Cappelletti', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1995, 1, 27)}, {'emp_no': 10017, 'birth_date': datetime.date(1958, 7, 6), 'first_name': 'Cristinel', 'last_name': 'Bouloucos', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1993, 8, 3)}, {'emp_no': 10018, 'birth_date': datetime.date(1954, 6, 19), 'first_name': 'Kazuhide', 'last_name': 'Peha', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1987, 4, 3)}, {'emp_no': 10019, 'birth_date': datetime.date(1953, 1, 23), 'first_name': 'Lillian', 'last_name': 'Haddadi', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1999, 4, 30)}, {'emp_no': 10020, 'birth_date': datetime.date(1952, 12, 24), 'first_name': 'Mayuko', 'last_name': 'Warwick', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1991, 1, 26)}]>
<QuerySet [{'emp_no': 10020, 'birth_date': datetime.date(1952, 12, 24), 'first_name': 'Mayuko', 'last_name': 'Warwick', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1991, 1, 26)}, {'emp_no': 10019, 'birth_date': datetime.date(1953, 1, 23), 'first_name': 'Lillian', 'last_name': 'Haddadi', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1999, 4, 30)}, {'emp_no': 10018, 'birth_date': datetime.date(1954, 6, 19), 'first_name': 'Kazuhide', 'last_name': 'Peha', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1987, 4, 3)}, {'emp_no': 10017, 'birth_date': datetime.date(1958, 7, 6), 'first_name': 'Cristinel', 'last_name': 'Bouloucos', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1993, 8, 3)}, {'emp_no': 10016, 'birth_date': datetime.date(1961, 5, 2), 'first_name': 'Kazuhito', 'last_name': 'Cappelletti', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1995, 1, 27)}, {'emp_no': 10015, 'birth_date': datetime.date(1959, 8, 19), 'first_name': 'Guoxiang', 'last_name': 'Nooteboom', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1987, 7, 2)}, {'emp_no': 10014, 'birth_date': datetime.date(1956, 2, 12), 'first_name': 'Berni', 'last_name': 'Genin', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1987, 3, 11)}, {'emp_no': 10013, 'birth_date': datetime.date(1963, 6, 7), 'first_name': 'Eberhardt', 'last_name': 'Terkki', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1985, 10, 20)}, {'emp_no': 10012, 'birth_date': datetime.date(1960, 10, 4), 'first_name': 'Patricio', 'last_name': 'Bridgland', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1992, 12, 18)}, {'emp_no': 10011, 'birth_date': datetime.date(1953, 11, 7), 'first_name': 'Mary', 'last_name': 'Sluis', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1990, 1, 22)}, {'emp_no': 10009, 'birth_date': datetime.date(1952, 4, 19), 'first_name': 'Sumant', 'last_name': 'Peac', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1985, 2, 18)}, {'emp_no': 10008, 'birth_date': datetime.date(1958, 2, 19), 'first_name': 'Saniya', 'last_name': 'Kalloufi', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1994, 9, 15)}, {'emp_no': 10007, 'birth_date': datetime.date(1957, 5, 23), 'first_name': 'Tzvetan', 'last_name': 'Zielinski', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1989, 2, 10)}, {'emp_no': 10006, 'birth_date': datetime.date(1953, 4, 20), 'first_name': 'Anneke', 'last_name': 'Preusig', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1989, 6, 2)}, {'emp_no': 10005, 'birth_date': datetime.date(1955, 1, 21), 'first_name': 'Kyoichi', 'last_name': 'Maliniak', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1989, 9, 12)}, {'emp_no': 10004, 'birth_date': datetime.date(1954, 5, 1), 'first_name': 'Chirstian', 'last_name': 'Koblick', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1986, 12, 1)}, {'emp_no': 10003, 'birth_date': datetime.date(1959, 12, 3), 'first_name': 'Parto', 'last_name': 'Bamford', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1986, 8, 28)}, {'emp_no': 10002, 'birth_date': datetime.date(1964, 6, 2), 'first_name': 'Bezalel', 'last_name': 'Simmel', 'gender': 2, 'hire_date': datetime.date(1985, 11, 21)}, {'emp_no': 10001, 'birth_date': datetime.date(1953, 9, 2), 'first_name': 'Georgi', 'last_name': 'Facello', 'gender': 1, 'hire_date': datetime.date(1986, 6, 26)}]>
(0.000)
SELECT VERSION(),
@@sql_mode,
@@default_storage_engine,
@@sql_auto_is_null,
@@lower_case_table_names,
CONVERT_TZ('2001-01-01 01:00:00', 'UTC', 'UTC') IS NOT NULL
; args=None; alias=default
(0.000) SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED; args=None; alias=default
(0.000) SELECT `employees`.`emp_no`, `employees`.`birth_date`, `employees`.`first_name`, `employees`.`last_name`, `employees`.`gender`, `employees`.`hire_date` FROM `employees` LIMIT 21; args=(); alias=default
(0.000) SELECT `employees`.`emp_no`, `employees`.`birth_date`, `employees`.`first_name`, `employees`.`last_name`, `employees`.`gender`, `employees`.`hire_date` FROM `employees` WHERE `employees`.`emp_no` = 10001 LIMIT 21; args=(10001,); alias=default
(0.000) SELECT `employees`.`emp_no`, `employees`.`birth_date`, `employees`.`first_name`, `employees`.`last_name`, `employees`.`gender`, `employees`.`hire_date` FROM `employees` LIMIT 21; args=(); alias=default
(0.000) SELECT `employees`.`emp_no`, `employees`.`birth_date`, `employees`.`first_name`, `employees`.`last_name`, `employees`.`gender`, `employees`.`hire_date` FROM `employees` WHERE NOT (`employees`.`emp_no` = 10010) ORDER BY `employees`.`emp_no` DESC LIMIT 21; args=(10010,); alias=default
返回单个值的方法
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| get() | 严格返回满足条件的单个对象 |
| count() | 返回当前查询的总条数 |
| first() | 返回第一个对象 |
| last() | 返回最后一个对象 |
| exist() | 判断查询集中是否有数据，如果有则返回True |
mgr = Employee.objects
# print(mgr.all())
# print(mgr.filter(pk=10001))
# print(mgr.values())
# print(mgr.exclude(emp_no=10010).order_by('-pk').values())
print(mgr.filter(pk=10010).get())
print(mgr.get(pk=10011))
# print(mgr.exclude(pk=10010).get()) #报错，因为get严格要求一个，返回的是employee对象
print(mgr.first())
print(mgr.last())
print(mgr.filter(pk=10001,gender=1).first())
print(mgr.count())
print(mgr.exclude(pk=10010).count())
#输出
Employee object (10010)
Employee object (10011)
Employee object (10001)
Employee object (10020)
Employee object (10001)
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字段查询（Field Lookup） 表达式
参考 https://docs.djangoproject.com/en/3.2/ref/models/querysets/#field-lookups
字段查询表达式可以作为filter()、exclude()、get()的参数，实现where子句
语法：属性名称__比较运算符=值。注意：属性名和运算符之间使用双下划线
| 名称 | 举例 | 说明 |
|---|---|---|
| exact | filter(isdeleted=False) filter(isdeleted__exact=False) |
严格等于，可省略不写 |
| contains | exclude(title__contains=’天’) | 是否包含，大小写敏感，等价于like binary ‘%天%’，模糊匹配效率很低 |
| startswith endswith |
filter(title__startswith=’天’) | 以什么开头或结尾，大小写敏感 |
| isnull isnotnull |
filter(title__isnull=False) | 是否为空 |
| iexact icontains istartswith iendswith |
i的意思是忽略大小写 | |
| in | filter(pk__in=[1,2,3,100]) | 是否在指定范围数据中 |
| gt、gte lt、lte |
filter(id__gt=3) filter(id__lte=6) filter(pub_date__gt=date(2000,1,1)) |
大于、小于等于 |
| year month day week_day hour minute second |
filter(pub_date__year=2000) | 对日期类型属性处理 |
print(mgr.filter(first_name__contains='P'))
print(mgr.filter(last_name__startswith='P'))
print(mgr.filter(pk__gt=10010))
#输出
<QuerySet [<E 10003 Bamford Parto>, <E 10012 Bridgland Patricio>]>
<QuerySet [<E 10006 Preusig Anneke>, <E 10009 Peac Sumant>, <E 10010 Piveteau Duangkaew>, <E 10018 Peha Kazuhide>]>
<QuerySet [<E 10011 Sluis Mary>, <E 10012 Bridgland Patricio>, <E 10013 Terkki Eberhardt>, <E 10014 Genin Berni>, <E 10015 Nooteboom Guoxiang>, <E 10016 Cappelletti Kazuhito>, <E 10017 Bouloucos Cristinel>, <E 10018 Peha Kazuhide>, <E 10019 Haddadi Lillian>, <E 10020 Warwick Mayuko>]>
Q对象
虽然Django提供传入条件的方式，但是不方便，它还提供了Q对象来解决。
Q对象是django.db.models.Q，可以使用&、|操作符来组成逻辑表达式。~表示not。
print(mgr.filter(Q(pk__gt=10006) & Q(pk__lt=10008))) #emp_no大于6且小于8
print(mgr.filter(pk__gt=10006).filter(pk__lt=10008))
print(mgr.filter(pk__gt=10006,pk__lt=10008))
print(mgr.filter(Q(pk__gt=10006),Q(pk__lt=10008)))
print(mgr.filter(pk__gt=10006) & mgr.filter(pk__lt=10008))
print(mgr.filter(pk__in=[10003,10008]))
print(mgr.filter(Q(pk=10003) | Q(pk=10008)))
print(mgr.filter(pk=10003) | mgr.filter(pk=10008))
print(mgr.filter(~Q(pk=10003) & ~Q(pk=10008)))
#输出
<QuerySet [<E 10007 Zielinski Tzvetan>]>
<QuerySet [<E 10007 Zielinski Tzvetan>]>
<QuerySet [<E 10007 Zielinski Tzvetan>]>
<QuerySet [<E 10007 Zielinski Tzvetan>]>
<QuerySet [<E 10007 Zielinski Tzvetan>]>
<QuerySet [<E 10003 Bamford Parto>, <E 10008 Kalloufi Saniya>]>
<QuerySet [<E 10003 Bamford Parto>, <E 10008 Kalloufi Saniya>]>
<QuerySet [<E 10003 Bamford Parto>, <E 10008 Kalloufi Saniya>]>
<QuerySet [<E 10001 Facello Georgi>, <E 10002 Simmel Bezalel>, <E 10004 Koblick Chirstian>, <E 10005 Maliniak Kyoichi>, <E 10006 Preusig Anneke>, <E 10007 Zielinski Tzvetan>, <E 10009 Peac Sumant>, <E 10010 Piveteau Duangkaew>, <E 10011 Sluis Mary>, <E 10012 Bridgland Patricio>, <E 10013 Terkki Eberhardt>, <E 10014 Genin Berni>, <E 10015 Nooteboom Guoxiang>, <E 10016 Cappelletti Kazuhito>, <E 10017 Bouloucos Cristinel>, <E 10018 Peha Kazuhide>, <E 10019 Haddadi Lillian>, <E 10020 Warwick Mayuko>]>
(0.000) 可使用&|和Q对象来构造复杂的逻辑表达式，可以使用一个或多个Q对象。
如果混用关键字参数和Q对象，那么Q对象必须位于关键字参数的前面
聚合、分组
aggregate()返回字典，方便使用
print(mgr.filter(pk__gt=10010).count())#单值
print(mgr.filter(pk__gt=10010).aggregate(Count('pk'),Max('pk'))) #字典
print(mgr.filter(pk__lte=10010).aggregate(Avg('pk')))
print(mgr.aggregate(Max('pk'),min=Min('pk'))) #别名annotate()方法用来分组聚合，返回查询集
print(mgr.filter(pk__gt=10010).aggregate(Count('pk'))) #字典
x = mgr.filter(pk__gt=10010).annotate(countS=Count('pk')) #返回查询集，没指定分组字段
#使用主键分组
for n in x:
print(n)
print(n.__dict__)#里面多了个countS别名属性
print(mgr.filter(pk__gt=10010).values('emp_no').annotate(Count('pk')))values方法，放在annotate前面就是指定分组字段，之后就是取结果中的字段
s = mgr.filter(pk__gt=10010).values('gender').annotate(Count('pk'))
for n in s:
print(s)
#输出
<QuerySet [{'gender': 2, 'pk__count': 3}, {'gender': 1, 'pk__count': 7}]>
mgr = Employee.objects
s = mgr.filter(pk__gt=10010).values('gender').annotate(c=Count('pk')).order_by('-c') # 查询集
print(s)
for x in s:
print(x) # 字典
# 运行结果如下
<QuerySet [{'gender': 1, 'c': 7}, {'gender': 2, 'c': 3}]> {'gender': 1, 'c': 7} {'gender': 2, 'c': 3}mgr = Employee.objects
s = mgr.filter(pk__gt=10010).values('gender').annotate(
Avg('pk'), c=Count('pk')
).order_by('-c').values('pk__avg', 'c') # 查询集,但后面的values过滤了每个对象字典的key
print(s)
for x in s:
print(x) # 字典
# 运行结果如下
<QuerySet [{'pk__avg': 10015.5714, 'c': 7}, {'pk__avg': 10015.3333, 'c':
3}]> {'pk__avg': 10015.5714, 'c': 7} {'pk__avg': 10015.3333, 'c': 3}本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 J.のblog！
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