QuerySet与惰性机制：
所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。
QuerySet特点：
（1）可迭代的
-
（2）可切片
#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...] #QuerySet: 可迭代 # for obj in objs:#每一obj就是一个行对象
# print("obj:",obj)
# QuerySet: 可切片 # print(objs[1])
# print(objs[1:4])
# print(objs[::-1])
QuerySet的高效使用：
<1>Django的queryset是惰性的
Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），通过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得
到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数，
这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。
<2>要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql.
为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式)
obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i)
# if obj:
# print("ok")
<3>queryset是具有cache的
当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行
（evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset，
你不需要重复运行通用的查询。
obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i)
## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")
## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i) #LOGGING只会打印一次
<4>
简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些
数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：
obj = Book.objects.filter(id=4)
# exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。
if obj.exists():
print("hello world!")
<5>当queryset非常巨大时，cache会成为问题
处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统
进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法
来获取数据，处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
for obj in objs:
print(obj.name)
#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
print(obj.name)
#当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使
#用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询
总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。
使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能
会造成额外的数据库查询。
这里需要了解的是Django的日志功能：
下面是我的自己常用到的日志文件，ORM封装好的sql语句对应的执行过程都会在编译器显示，需要在settings加上日志记录部分：
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console':{
'level':'DEBUG',
'class':'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'propagate': True,
'level':'DEBUG',
},
}
}
对象查询，单表条件查询，多表条件关联查询
#--------------------对象形式的查找--------------------------
# 正向查找
ret1=models.Book.objects.first()
print(ret1.title)
print(ret1.price)
print(ret1.publisher)
print(ret1.publisher.name) #因为一对多的关系所以ret1.publisher是一个对象,而不是一个queryset集合
# 反向查找
ret2=models.Publish.objects.last()
print(ret2.name)
print(ret2.city)
#如何拿到与它绑定的Book对象呢?
print(ret2.book_set.all()) #ret2.book_set是一个queryset集合
#---------------了不起的双下划线(__)之单表条件查询----------------
# models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值
#
# models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 获取id等于11、22、33的数据
# 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大小写不敏感
#
# models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and
#
# startswith，istartswith, endswith, iendswith,
#----------------了不起的双下划线(__)之多表条件关联查询---------------
# 正向查找(条件)
# ret3=models.Book.objects.filter(title='Python').values('id')
# print(ret3)#[{'id': 1}]
#正向查找(条件)之一对多
ret4=models.Book.objects.filter(title='Python').values('publisher__city')
print(ret4) #[{'publisher__city': '北京'}]
#正向查找(条件)之多对多
ret5=models.Book.objects.filter(title='Python').values('author__name')
print(ret5)
ret6=models.Book.objects.filter(author__name="alex").values('title')
print(ret6)
#注意
#正向查找的publisher__city或者author__name中的publisher,author是book表中绑定的字段
#一对多和多对多在这里用法没区别
# 反向查找(条件)
#反向查找之一对多:
ret8=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('name')
print(ret8)#[{'name': '人大出版社'}] 注意,book__title中的book就是Publisher的关联表名
ret9=models.Publisher.objects.filter(book__title='Python').values('book__authors')
print(ret9)#[{'book__authors': 1}, {'book__authors': 2}]
#反向查找之多对多:
ret10=models.Author.objects.filter(book__title='Python').values('name')
print(ret10)#[{'name': 'alex'}, {'name': 'alvin'}]
#注意
#正向查找的book__title中的book是表名Book
#一对多和多对多在这里用法没区别
注意：条件查询即与对象查询对应，是指在filter，values等方法中的通过__来明确查询条件。
聚合查询和分组查询
(1) aggregate(*args,**kwargs):
通过对QuerySet进行计算，返回一个聚合值的字典。aggregate()中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值。即在查询集上生成聚合。
from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max
从整个查询集生成统计值。比如，你想要计算所有在售书的平均价钱。Django的查询语法提供了一种方式描述所有
图书的集合。
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
aggregate()子句的参数描述了我们想要计算的聚合值，在这个例子中，是Book模型中price字段的平均值
aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的
标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定
一个名称，可以向聚合子句提供它:
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}
如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
(2) annotate(*args, **kwargs):
可以通过计算查询结果中每一个对象所关联的对象集合，从而得出总计值(也可以是平均值或总和)，即为查询集的每一项生成聚合。
1.查询某个作者出的书的总价格
2.查询各个作者出的书的总价格,这里就涉及到分组了，分组条件是authors__name
3.查询各个出版社最便宜的书价是多少
F查询和Q查询
仅仅靠单一的关键字参数查询已经很难满足查询要求。此时Django为我们提供了F和Q查询：
# F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作
# from django.db.models import F
# models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1)
# Q 构建搜索条件
from django.db.models import Q
#1 Q对象(django.db.models.Q)可以对关键字参数进行封装，从而更好地应用多个查询
q1=models.Book.objects.filter(Q(title__startswith='P')).all()
print(q1)#[<Book: Python>, <Book: Perl>]
# 2、可以组合使用&,|操作符，当一个操作符是用于两个Q的对象,它产生一个新的Q对象。
Q(title__startswith='P') | Q(title__startswith='J')
# 3、Q对象可以用~操作符放在前面表示否定，也可允许否定与不否定形式的组合
Q(title__startswith='P') | ~Q(pub_date__year=2005)
# 4、应用范围：
# Each lookup function that takes keyword-arguments (e.g. filter(),
# exclude(), get()) can also be passed one or more Q objects as
# positional (not-named) arguments. If you provide multiple Q object
# arguments to a lookup function, the arguments will be “AND”ed
# together. For example:
Book.objects.get(
Q(title__startswith='P'),
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
)
#sql:
# SELECT * from polls WHERE question LIKE 'P%'
# AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
# import datetime
# e=datetime.date(2005,5,6) #2005-05-06
# 5、Q对象可以与关键字参数查询一起使用，不过一定要把Q对象放在关键字参数查询的前面。
# 正确：
Book.objects.get(
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
title__startswith='P')
# 错误：
Book.objects.get(
question__startswith='P',
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))
admin的配置
admin是django强大功能之一，它能够从数据库中读取数据，呈现在页面中，进行管理。默认情况下，它的功能已经非常强大，如果你不需要复杂的功能，它已经够用，但是有时候，一些特殊的功能还需要定制，比如搜索功能，下面这一系列文章就逐步深入介绍如何定制适合自己的admin应用。
如果你觉得英文界面不好用，可以在setting.py 文件中修改以下选项
LANGUAGE_CODE = 'en-us' #LANGUAGE_CODE = 'zh-hans'
一 认识ModelAdmin
管理界面的定制类，如需扩展特定的model界面需从该类继承。
二 注册medel类到admin的两种方式
<1> 使用register的方法
admin.site.register(Book,MyAdmin)
<2> 使用register的装饰器
@admin.register(Book)
三 掌握一些常用的设置技巧
list_display: 指定要显示的字段
search_fields: 指定搜索的字段
list_filter: 指定列表过滤器
-
ordering： 指定排序字段
from django.contrib import admin
from app01.models import *
# Register your models here. # @admin.register(Book)#----->单给某个表加一个定制
class MyAdmin(admin.ModelAdmin):
list_display = ("title","price","publisher")
search_fields = ("title","publisher")
list_filter = ("publisher",)
ordering = ("price",)
fieldsets =[
(None, {'fields': ['title']}),
('price information', {'fields': ['price',"publisher"], 'classes': ['collapse']}),
] admin.site.register(Book,MyAdmin)
admin.site.register(Publish)
admin.site.register(Author)