Django的數據庫相關操作
對象關系映射（英語：(Object Relational Mapping，簡稱ORM），是一種程序技術，用於實現面向對象編程語言里不同類型系統的數據之間的轉換。從效果上說，它其實是創建了一個可在編程語言里使用的--“虛擬對象數據庫”。
ORM用來把對象模型表示的對象映射到基於SQL 的關系模型數據庫結構中去。這樣，我們在具體的操作實體對象的時候，就不需要再去和復雜的 SQL 語句打交道，只需簡單的操作實體對象的屬性和方法 。ORM 技術是在對象和關系之間提供了一條橋梁，前台的對象型數據和數據庫中的關系型的數據通過這個橋梁來相互轉化 。
Django是一個大而全的框架，它內部中集成了ORM，關於數據庫的操作主要是以類的形式出現，Django框架中models.py文件提供可自定義創建類的接口，用類與數據庫的表相映射，類中的靜態字段（屬性）相當於數據庫表的字段，每一個實例對象相當於數據庫中的表記錄。
model層映射關系：
表名 <－－－－－－－> 類名 字段 <－－－－－－－> 屬性 表記錄 <－－－－－－－> 類實例對象
Django創建表（定義類）
Django有關數據庫表的操作就是Python中類的操作，所以定義關系型數據庫的表的方式就是創建類的方式。表與表之間的外鍵關聯在Django中用Foreignkey（一對多或一對一）字段和ManyToMany（多對多）字段表示，外鍵應該建在多的一方。
下面我們用實例來說明：我們來假定下面這些概念，字段和關系
我們要建立四張表：作者表、作者詳情表、出版社表、圖書表。其中作者表與作者詳情表一對一關聯，作者表與圖書表多對多關聯，圖書表與出版社表多對多關聯。
- 作者模型：一個作者有姓名和年齡。
- 作者詳細模型：把作者的詳情放到詳情表，包含生日，手機號，家庭住址等信息。作者詳情模型和作者模型之間是一對一的關系（one-to-one）
- 出版商模型：出版商有名稱，所在城市以及email。
- 書籍模型： 書籍有書名和出版日期，一本書可能會有多個作者，一個作者也可以寫多本書，所以作者和書籍的關系就是多對多的關聯關系(many-to-many);一本書只應該由一個出版商出版，所以出版商和書籍是一對多關聯關系(one-to-many)。
模型建立如下：
class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) age=models.IntegerField() # 與AuthorDetail建立一對一的關系 authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail") 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) keepNum=models.IntegerField()<br> commentNum=models.IntegerField() # 與Publish建立一對多的關系,外鍵字段建立在多的一方 publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid") # 與Author表建立多對多的關系,ManyToManyField可以建在兩個模型中的任意一個，自動創建第三張表 authors=models.ManyToManyField(to='Author')
LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
注意事項：
- 表的名稱myapp_modelName是根據模型中的元數據自動生成的，也可以覆寫為別的名稱
- nid字段可以不定義，不定義時Django會自動增加一個id字段作為自增主鍵
- 對於外鍵字段，Django 會在字段名后面添加"_id" 來創建數據庫中的列名
- 這個例子中的CREATE TABLE SQL 語句使用PostgreSQL 語法格式，要注意的是Django 會根據settings 中指定的數據庫類型來使用相應的SQL 語句。
- 定義好模型之后，你需要告訴Django 使用這些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中設置，在其中添加models.py所在應用的名稱。
- 外鍵字段 ForeignKey 有一個 null=True 的設置(它允許外鍵接受空值 NULL)，你可以賦給它空值 None 。
注：Django默認鏈接的數據庫是sqlite，若想要鏈接MySQL需要在settings.py和app下的__init__.py中加一些配置
# 修改django默認的數據庫的sqlite3為mysql DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', #通過這個去鏈接mysql 'NAME': 'djangotsgl', #數據庫名 'USER':'root', #MySQL用戶名 'PASSWORD':'123456', #MySQL密碼 'HOST':'localhost', #默認本機 'PORT':'3306', } }
import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()
建立好數據模型之后，django會自動生成一套數據庫抽象的API，可以讓你執行關於表記錄的增刪改查的操作。
python manage.py makemigrations #創建腳本 python manage.py migrate #遷移
字段選項
每個字段有一些特有的參數，例如，CharField需要max_length參數來指定varchar數據庫字段的大小。還有一些適用於所有字段的通用參數。 這些參數在文檔中有詳細定義，這里列舉了一些最常用的：
(1)null 如果為True，Django 將用NULL 來在數據庫中存儲空值。 默認值是 False. (1)blank 如果為True，該字段允許不填。默認為False。 要注意，這與 null 不同。null純粹是數據庫范疇的，而 blank 是數據驗證范疇的。 如果一個字段的blank=True，表單的驗證將允許該字段是空值。如果字段的blank=False，該字段就是必填的。 (2)default 字段的默認值。可以是一個值或者可調用對象。如果可調用 ，每有新對象被創建它都會被調用。 (3)primary_key 如果為True，那么這個字段就是模型的主鍵。如果你沒有指定任何一個字段的primary_key=True， Django 就會自動添加一個IntegerField字段做為主鍵，所以除非你想覆蓋默認的主鍵行為， 否則沒必要設置任何一個字段的primary_key=True。 (4)unique 如果該值設置為 True, 這個數據字段的值在整張表中必須是唯一的 (5)choices 由二元組組成的一個可迭代對象（例如，列表或元組），用來給字段提供選擇項。 如果設置了choices ，默認的表單將是一個選擇框而不是標准的文本框，而且這個選擇框的選項就是choices 中的選項。 這是一個關於 choices 列表的例子： YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = ( ('FR', 'Freshman'), ('SO', 'Sophomore'), ('JR', 'Junior'), ('SR', 'Senior'), ('GR', 'Graduate'), ) 每個元組中的第一個元素，是存儲在數據庫中的值；第二個元素是在管理界面或 ModelChoiceField 中用作顯示的內容。 在一個給定的 model 類的實例中，想得到某個 choices 字段的顯示值，就調用 get_FOO_display 方法(這里的 FOO 就是 choices 字段的名稱 )。例如： from django.db import models class Person(models.Model): SHIRT_SIZES = ( ('S', 'Small'), ('M', 'Medium'), ('L', 'Large'), ) name = models.CharField(max_length=60) shirt_size = models.CharField(max_length=1, choices=SHIRT_SIZES) >>> p = Person(name="Fred Flintstone", shirt_size="L") >>> p.save() >>> p.shirt_size 'L' >>> p.get_shirt_size_display() 'Large'
添加表記錄
Django中添加表記錄就是對類進行實例化的過程，可以有兩種方式（本人通常用方式二）
普通字段
#方式1 publish_obj=Publish(name="人民出版社",city="北京",email="renMin@163.com") publish_obj.save() # 將數據保存到數據庫的操作，必須有 #方式2 <br>返回值publish_obj是添加的記錄對象 publish_obj=Publish.objects.create(name="人民出版社",city="北京",email="renMin@163.com")<br><br>方式3<br>表.objects.create(**request.POST.dict())
外鍵字段
#方式1: publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=665,pageNum=334,publish=publish_obj) #方式2: Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=665,pageNum=334,publish_id=1)
多對多字段
創建方式一：
book_obj=Book.objects.create(title="紅樓夢",publishDate="2012-11-12",price=69,pageNum=314,publish_id=1) author_yuan=Author.objects.create(name="Damon",age=23,authorDetail_id=1) author_egon=Author.objects.create(name="Stefan",age=32,authorDetail_id=2) book_obj.authors.add(author_egon,author_yuan) # 將某個特定的 model 對象添加到被關聯對象集合中。 ======= book_obj.authors.add(*[]) book_obj.authors.create() #創建並保存一個新對象，然后將這個對象加被關聯對象的集合中，然后返回這個新對象。
解除關系方式一：
book_obj.authors.remove() # 將某個特定的對象從被關聯對象集合中去除。 ====== book_obj.authors.remove(*[]) book_obj.authors.clear() #清空被關聯對象集合。
上述操作略顯繁雜，Django中提供給了我們一個簡便操作的方法："關聯管理器"
"關聯管理器"是在一對多或者多對多的關聯上下文中使用的管理器。它存在於下面兩種情況：
ForeignKey關系的“另一邊”。像這樣：
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1
2
3
4
5
6
7
8
|
from
django.db
import
models
class
Reporter(models.Model):
# ...
pass
class
Article(models.Model):
reporter
=
models.ForeignKey(Reporter)
|
注意：ForeignKey字段創建在多的一方，這樣一來兩張表就以一對多的形式創建完了，從Article表查找Reporter的數據可以用Articl.reporter（多查詢一為正向查詢：表名.字段），從Reporter表查找Article的數據可以用Reporter.article_set（一查詢多為反向查詢：表名.表名_set）
ManyToManyField關系的兩邊：
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1
2
3
4
5
6
|
class
Topping(models.Model):
# ...
pass
class
Pizza(models.Model):
toppings
=
models.ManyToManyField(Topping)
|
注意：ManyToMany字段創建在任何一方都可以，因為任何一方都可以被稱為是多的一方。從Pizza表查找Topping表的數據可以用Pizza.Toppings（有外鍵一方查詢無外鍵一方為正向查詢：表名.字段），從Topping表查找Pizza的數據可以用Topping.Pizza_set（無外鍵一方查詢有外鍵一方：表名.表名_set）
解除關系方式二：remove()和clear()
remove()
從關聯對象集中移除執行的模型對象：
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1
2
3
|
>>> b
=
Author.objects.get(
id
=
1
)
>>> e
=
Book.objects.get(
id
=
234
)
>>> b.book_set.remove(e)
# Disassociates Entry e from Blog b.
|
對於ForeignKey對象，這個方法僅在null=True時存在。
clear()
從關聯對象集中移除一切對象。
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1
2
|
>>> b
=
Author.objects.get(
id
=
1
)
>>> b.book_set.clear()
|
注意這樣不會刪除對象 —— 只會刪除他們之間的關聯。就像 remove() 方法一樣，clear()只能在 null=True的ForeignKey上被調用。
注意：對於所有類型的關聯字段，remove()和clear()都會馬上更新數據庫。換句話說，在關聯的任何一端，都不需要再調用save()方法。
直接賦值的方式：
通過賦值一個新的可迭代的對象，關聯對象集可以被整體替換掉。
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1
2
|
>>> new_list
=
[obj1, obj2, obj3]
>>> e.related_set
=
new_list
|
如果外鍵關系滿足null=True，關聯管理器會在添加new_list中的內容之前，首先調用clear()方法來解除關聯集中一切已存在對象的關聯。否則， new_list中的對象會在已存在的關聯的基礎上被添加。
修改表記錄
#方式一： author=Author.object.get(id=5)#得到要被修改的對象 author.name='Elena' author.save() #方式二： Author.objects.filter(id=5).update(name='Elena')#這里要用filter不能用get
注意：
- 第二種方式修改不能用get的原因是：update是QuerySet對象的方法，get返回的是一個model對象，它沒有update方法，而filter返回的是一個QuerySet對象(filter里面的條件可能有多個條件符合，比如name＝'alvin',可能有兩個name＝'alvin'的行數據)。
- save()方法會更新一行里的所有列。 而某些情況下，我們只需要更新行里的某幾列。
- update()方法對於任何結果集（QuerySet）均有效，這意味着我們可以同時更新多條記錄update()方法會返回一個整型數值，表示受影響的記錄條數。注意，這里因為update返回的是一個整形，所以沒法用query屬性；對於每次創建一個對象，想顯示對應的raw sql，需要在settings加上日志記錄部分
刪除表記錄
刪除方法就是 delete()。它運行時立即刪除對象而不返回任何值。例如：
e.delete()
我們也可以一次性刪除多個對象。每個 QuerySet 都有一個 delete() 方法，它一次性刪除 QuerySet 中所有的對象。
例如，下面的代碼將刪除 pub_date 是2005年的 Entry 對象：
Book.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()
無論在什么情況下，QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一條 SQL 語句一次性刪除所有對象，而並不是分別刪除每個對象。如果想使用在 model 中自定義的 delete() 方法，就要自行調用每個對象的delete 方法。(例如，遍歷 QuerySet，在每個對象上調用 delete()方法)，而不是使用 QuerySet 中的 delete()方法。
在 Django 刪除對象時，會模仿 SQL 約束 ON DELETE CASCADE 的行為，換句話說，刪除一個對象時也會刪除與它相關聯的外鍵對象。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，但並不適用於 Manager 本身。這是一種保護機制，是為了避免意外地調用 Entry.objects.delete() 方法導致 所有的 記錄被誤刪除。如果你確認要刪除所有的對象，那么你必須顯式地調用：
Entry.objects.all().delete()
查詢表記錄
表記錄的查詢一直都是數據庫操作的重中之重，在Django中對表記錄的查詢也是涉及的知識點最多的內容。
表記錄的查詢主要分為：單表查詢（雙下划線引入邏輯）、跨表查詢、聚合與分組查詢、F查詢與Q查詢。其中跨表查詢又分為一對一、一對多、多對多三種情況
查詢相關的主要API
<1> all(): #查詢所有結果 <2> filter(**kwargs): #它包含了與所給篩選條件相匹配的對象 <3> get(**kwargs): #返回與所給篩選條件相匹配的對象，返回結果有且只有一個， #如果符合篩選條件的對象超過一個或者沒有都會報錯 <5> exclude(**kwargs): #它包含了與所給篩選條件不匹配的對象 <4> values(*field): #返回一個ValueQuerySet——一個特殊的QuerySet，運行后得到的並不是一系列 #model的實例化對象，而是一個可迭代的字典序列 <9> values_list(*field): #它與values()非常相似，它返回的是一個元組序列，values返回的是一個字典序列 <6> order_by(*field): #對查詢結果排序 <7> reverse(): #對查詢結果反向排序 <8> distinct(): #從返回結果中剔除重復紀錄 <10> count(): #返回數據庫中匹配查詢(QuerySet)的對象數量。 <11> first(): #返回第一條記錄 <12> last(): #返回最后一條記錄 <13> exists(): #如果QuerySet包含數據，就返回True，否則返回False
單表查詢中的雙下划線處理比較運算及邏輯運算
邏輯運算主要有>（gt）、<（lt）、<=（lte）、>=（gte）、包含（contains）、不包含（icontains）、bettwen and、startswith、istartswith、endwith、iendwith
下面進行簡單示例：
models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 獲取id大於1 且 小於10的值 models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 獲取id等於11、22、33的數據 models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # not in models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven") models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小寫不敏感 models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范圍bettwen and startswith，istartswith, endswith, iendswith
基於對象的跨表查詢
一對多查詢（Publish 與 Book）
正向查詢(按字段：publish)：
# 查詢nid=1的書籍的出版社所在的城市 book_obj=Book.objects.get(nid=1)#得到nid=1的書籍 print(book_obj.publish.city) # book_obj.publish 是nid=1的書籍對象關聯的出版社對象
反向查詢(按表名：book_set)：
# 查詢 人民出版社出版過的所有書籍 publish=Publish.objects.get(name="人民出版社") book_list=publish.book_set.all() # 與人民出版社關聯的所有書籍對象集合 for book_obj in book_list: print(book_obj.title)#得到的是每一個與人民出版社關聯的書籍的名字
一對一查詢(Author 與 AuthorDetail)
正向查詢(按字段：authorDetail)：
# 查詢Damon作者的手機號 author_Damon=Author.objects.get(name="Damon")#得到作者 print(author_Damon.authorDetail.telephone)
反向查詢(按表名：author)：
# 查詢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)
多對多查詢 (Author 與 Book)
正向查詢(按字段：authors)：
# 《鋼鐵是怎樣煉成的》所有作者的名字以及手機號 book_obj=Book.objects.filter(title="鋼鐵是怎樣煉成的").first() #因為filter得到的是Queryset（類似於列表），我們要取到對象必須用.first()得到第一個符合的對象 authors=book_obj.authors.all() for author_obj in authors: print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)
反向查詢(按表名：book_set)：
# 查詢Damon出過的所有書籍的名字 author_obj=Author.objects.get(name="Damon") book_list=author_obj.book_set.all() #與Damon作者相關的所有書籍 for book_obj in book_list: print(book_obj.title)
注意：
在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定義中設置 related_name 的值可以覆寫 FOO_set 的名稱，這樣我們在反向查詢時就可以直接用related_name的值來代替表名_set。例如，如果 Article model 中做一下更改： publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')，那么反向查詢時我們就可以：
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1
2
3
4
5
|
# 查詢 人民出版社出版過的所有書籍
publish
=
Publish.objects.get(name
=
"人民出版社"
)
book_list
=
publish.bookList.
all
()
# 與人民出版社關聯的所有書籍對象集合
|
基於雙下划線的跨表查詢
上述跨表查詢是以"."的形式進行庫表操作的，可以實現鏈式操作。在Django中還提供了一種直觀而高效的方式在查詢中表示關聯關系，它能自動確認 SQL JOIN 聯系。要做跨關系查詢，就使用兩個下划線來鏈接模型間關聯字段的名稱，直到最終鏈接到想要的 model 為止。
# 練習1: 查詢人民出版社出版過的所有書籍的名字與價格(一對多) # 正向查詢 按字段:publish queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","price") # 反向查詢 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__price") # 練習2: 查詢egon出過的所有書籍的名字(多對多) # 正向查詢 按字段:authors: queryResult=Book.objects .filter(authors__name="yuan") .values_list("title") # 反向查詢 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="yuan") .values_list("book__title","book__price") # 練習3: 查詢人民出版社出版過的所有書籍的名字以及作者的姓名 # 正向查詢 queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","authors__name") # 反向查詢 queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 練習4: 手機號以151開頭的作者出版過的所有書籍名稱以及出版社名稱 queryResult=Book.objects .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name")
注意：related_name的用法
聚合查詢與分組查詢
在查詢中我們會遇到需要聚合或分組的情況，Django給我們提供了兩個函數用來處理這兩種情況——聚合aggregate(*args,**kwargs)、分組annotate(*args,**kwargs)
聚合：aggregate(*args, **kwargs)
aggregate()是QuerySet 的一個終止子句，意思是說，它返回一個包含一些鍵值對的字典。鍵的名稱是聚合值的標識符，值是計算出來的聚合值。鍵的名稱是按照字段和聚合函數的名稱自動生成出來的。如果你想要為聚合值指定一個名稱，可以向聚合子句提供它。
# 計算所有圖書的平均價格 from django.db.models import Avg Book.objects.all().aggregate(average_price=Avg('price'))#{'average_price': 34.35}
如果希望生成不止一個聚合，可以向aggregate()子句中添加另一個參數。例如，如果你也想知道所有圖書價格的最大值和最小值，可以這樣查詢：
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')}
分組：annotate(*args, **kwargs)
為QuerySet中每一個對象都生成一個獨立的匯總值。
(1) 練習：統計每一本書的作者個數
|
1
2
3
|
bookList
=
Book.objects.annotate(authorsNum
=
Count(
'authors'
))
for
book_obj
in
bookList:
print
(book_obj.title,book_obj.authorsNum)
|
(2) 如果想對所查詢對象的關聯對象進行聚合：
練習：統計每一個出版社的最便宜的書
|
1
2
3
4
|
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，如果不想遍歷對象，可以用上valuelist：
#方式一： queryResult= Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")).values_list("name","MinPrice") print(queryResult) #方式二： queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price'))
注意：values和valuelist內的字段即group by的字段
(3) 統計每一本以py開頭的書籍的作者個數：
queryResult=Book.objects
.filter(title__startswith="Py")
.annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 統計不止一個作者的圖書：
queryResult=Book.objects
.annotate(num_authors=Count('authors'))
.filter(num_authors__gt=1)
(5) 根據一本圖書作者數量的多少對查詢集 QuerySet進行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
(6) 查詢各個作者出的書的總價格:
# 按author表的所有字段 group by queryResult=Author.objects .annotate(SumPrice=Sum("book__price")) .values_list("name","SumPrice") print(queryResult) #按authors__name group by queryResult2=Book.objects.values("authors__name") .annotate(SumPrice=Sum("price")) .values_list("authors__name","SumPrice") print(queryResult2)
F查詢與Q查詢
在上面所有的例子中，我們構造的過濾器都只是將字段值與某個常量做比較。如果我們要對兩個字段的值做比較，就需要用到F查詢。
當我們需要在查詢語句中引入與或非時，就需要用到Q查詢
引入F查詢和Q查詢我們需要導入一個Django的內置模塊
from django.db.models import F,Q
F查詢
Django 提供 F() 來做這樣的比較。F() 的實例可以在查詢中引用字段，來比較同一個 model 實例中兩個不同字段的值。
# 查詢評論數大於收藏數的書籍 from django.db.models import F Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')) #Django 支持 F() 對象之間以及 F() 對象和常數之間的加減乘除和取模的操作。 # 查詢評論數大於收藏數2倍的書籍 Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2) #修改操作也可以使用F函數,比如將每一本書的價格提高30元： Book.objects.all().update(price=F("price")+30
Q查詢
filter() 等方法中的關鍵字參數查詢都是一起進行“AND” 的。 如果需要執行更復雜的查詢（例如OR 語句），就可以使用Q對象。
from django.db.models import Q Q(title__startswith='Py')
Q 對象可以使用& 和| 操作符組合起來。當一個操作符在兩個Q 對象上使用時，它產生一個新的Q 對象。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="Stefan")|Q(authors__name="Damon")) #等同於SQL語句的條件where name ="Stefan" or name ="Damon" #可以組合& 和| 操作符以及使用括號進行分組來編寫任意復雜的Q 對象。同時，Q 對象可以使用~ 操作符取反，這允許組合正常的查詢和取反(NOT) 查詢： bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")
查詢函數可以混合使用Q 對象和關鍵字參數。所有提供給查詢函數的參數（關鍵字參數或Q 對象）都將"AND”在一起。但是，如果出現Q 對象，它必須位於所有關鍵字參數的前面。例如：
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
title__icontains="python"
)