Django之Q()對(duì)象

一般,在Django的查詢數(shù)據(jù)庫的操作都是在QuerySet里進(jìn)行的脱吱,如下所示:

answersheet_objs = answersheet_objs.filter(
      message_from_xref_id__isnull=True,
      paper_id__in=paper_ids
).exclude(date_lte=datetime.date.today())

但是當(dāng)條件越來越多智政,篩選越來越復(fù)雜的時(shí)候,各種組合查詢糅雜在一起的時(shí)候箱蝠,filter就可能沒辦法滿足我們的查詢续捂。而 Q() 對(duì)象就是為了將這些條件組合起來的垦垂。以下來看個(gè)示例:

書籍表(建表語句在本文最后面):

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)
    author = models.CharField(max_length=255)
    press = models.CharField(max_length=255)
    pub_date = models.DateField(auto_now_add=True)
    update_time = models.DateField(auto_now=True)

    def __unicode__(self):
        return u'book_name={name} author={author}'.format(
            name=self.name,
            author=self.author
        )

表中的數(shù)據(jù):

image.png

操作

  • and (&)
# 查詢 "A作者" 的 "語文" 書籍
query = Q(name='語文') & Q(author='A作者')
query_a = Q(name='語文', author='A作者')    # 等同于上面的query
res_a = Book.objects.filter(query_a)
print res_a

# 輸出結(jié)果:
[<Book: book_name=語文 author=A作者>]
  • or ( | )
# 查詢 "A作者" 的 "語文"書  或者 “B作者”的書籍
query = Q(name='語文', author='A作者') | Q (author='B作者') 
res_a = Book.objects.filter(query)
print res_a

# 輸出結(jié)果:
[<Book: book_name=語文 author=A作者>, <Book: book_name=數(shù)學(xué) author=B作者>]
  • 非(~)
# 查詢不是 “B作者”的書籍
query = ~Q (author='B作者') 
res_a = Book.objects.filter(query)
print res_a

# 等同于
Book.objects.exclude(author='B作者')

# 輸出結(jié)果:
[<Book: book_name=語文 author=A作者>, <Book: book_name=英語 author=C作者>, <Book: book_name=化學(xué) author=A作者>]

建表SQL:

CREATE TABLE `myapp_book` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `author` varchar(255) NOT NULL,
  `press` varchar(255) NOT NULL,
  `pub_date` date NOT NULL,
  `update_time` date NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8

插入語句示例:
INSERT INTO `test`.`myapp_book` (`name`, `author`, `press`, `pub_date`, `update_time`) VALUES ('語文', 'A作者', '清華大學(xué)出版社', '2017-10-01', '2017-10-01');
最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市牙瓢,隨后出現(xiàn)的幾起案子劫拗,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖矾克,帶你破解...
    沈念sama閱讀 222,000評(píng)論 6 515
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件页慷,死亡現(xiàn)場離奇詭異,居然都是意外死亡胁附,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)酒繁,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 94,745評(píng)論 3 399
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來控妻,“玉大人州袒,你說我怎么就攤上這事」颍” “怎么了郎哭?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 168,561評(píng)論 0 360
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長弓叛。 經(jīng)常有香客問我彰居,道長,這世上最難降的妖魔是什么撰筷? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 59,782評(píng)論 1 298
  • 正文 為了忘掉前任陈惰,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上毕籽,老公的妹妹穿的比我還像新娘抬闯。我一直安慰自己,他們只是感情好关筒,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 68,798評(píng)論 6 397
  • 文/花漫 我一把揭開白布溶握。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般蒸播。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪睡榆。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 52,394評(píng)論 1 310
  • 那天袍榆,我揣著相機(jī)與錄音胀屿,去河邊找鬼。 笑死包雀,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛宿崭,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播才写,決...
    沈念sama閱讀 40,952評(píng)論 3 421
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼葡兑,長吁一口氣:“原來是場噩夢(mèng)啊……” “哼奖蔓!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起讹堤,我...
    開封第一講書人閱讀 39,852評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤吆鹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后蜕劝,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體檀头,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 46,409評(píng)論 1 318
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,483評(píng)論 3 341
  • 正文 我和宋清朗相戀三年岖沛,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了暑始。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,615評(píng)論 1 352
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡婴削,死狀恐怖廊镜,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情唉俗,我是刑警寧澤嗤朴,帶...
    沈念sama閱讀 36,303評(píng)論 5 350
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站虫溜,受9級(jí)特大地震影響雹姊,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜衡楞,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,979評(píng)論 3 334
  • 文/蒙蒙 一吱雏、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧瘾境,春花似錦歧杏、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 32,470評(píng)論 0 24
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至兑凿,卻和暖如春凯力,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背礼华。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,571評(píng)論 1 272
  • 我被黑心中介騙來泰國打工沮协, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人卓嫂。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 49,041評(píng)論 3 377
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像聘殖,于是被迫代替她去往敵國和親晨雳。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子行瑞,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 45,630評(píng)論 2 359

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容