上一篇写到MakingQuey中的filter，本篇接着来。
10）-扩展多值的关系
如果对一个ManyToManyField或ForeignKey的表进行filter过滤查询的话，有2中方法可以用。分别是：
#
Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon',
entry__pub_date__year=2008) #
Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon').filter(
entry__pub_date__year=2008)
假设，现有一个blog表，它对应了很多的entry的表，而且这个blog既有含有“Lennon”的entry，也有含有2008的entry，但是没有那种2者都有的entry，那么第一个方法过滤的是2者都有的entry，所以没有符合条件的blog返回。第一种方法可以理解为“并且”的意思。第二种是第一个filter返回含有“Lennon”的blog，然后在这个blog集合中，再选有2008的，所以会有blog返回。开始理解起来很费劲，抓住特点：一个blog对应多个entry。例如，blog1对应了entry1，entry2，entry3，其中entry1只有“Lennon”，没有2008；entry2只有2008，没有“Lennon”；entry3则什么都没有。那么用第一种方法来filter的时候，则没有满足既有Lennon又有2008的entry；第二种方法的第一个filter，因为entry1有Lennon，所以blog1为返回值，然后对返回值blog1进行filter，条件为有2008，而blog1中的entry2是有2008的，所以blog1作为返回值。
这个也适用于exlude().
11）-filters可以引用model中的fields
class F
目前为止的例子中，都是用field中的值来作为filter的条件来进行数据查询。但是如果需要把一个field的值与他所在的model的其他field的值呢？
django提供F()表达式来实现这种比较。F()的实例是在一个query中来对model中的field进行引用。这些引用可以作为filter的条件来进行过滤。
例如，要查询blog的entry，comments满足的数量比pingbacks的多，可以用F()来作用在pingbacks上，然后把结果作为filter的条件：
>>> from django.db.models import F
>>> Entry.objects.filter(n_comments__gt=F('n_pingbacks'))
注意：F()表达式中是n_comments比大n_pingbacks。所以，也有倍数、加、减这样的操作可以来比较：
>>> Entry.objects.filter(n_comments__gt=F('n_pingbacks') * 2)#
n_comments比n_pingbacks的2倍多
>>> Entry.objects.filter(rating__lt=F('n_comments') + F('n_pingbacks'))#n_comments与n_pingbacks的和比rating多
gt是多理解为>,lt理解为<.
而下面的例子则是两个字符串一样：
>>> Entry.objects.filter(authors__name=F('blog__name'))
12）-pk
是primary key的意思：
>>> Blog.objects.get(id__exact=14) # Explicit form
>>> Blog.objects.get(id=14) # __exact is implied
>>> Blog.objects.get(pk=14) # pk implies id__exact
# Get blogs entries with id 1, 4 and 7
>>> Blog.objects.filter(pk__in=[1,4,7]) # Get all blog entries with id > 14
>>> Blog.objects.filter(pk__gt=14)
同样应该有这些符号的组合，分别是__双下划线，lt，gt，exact等等。
如果查询含有%符号的，下例给出：
>>> Entry.objects.filter(headline__contains='%')
同样的_下划线符号也是，django会自动来处理的，就像上边这行程序这样写就行了。
5-QuerySet的缓存
每个QuerySet都有缓存来降低对数据库database的访问。弄明白了之后，可以写出高效率的代码。
在新创建的QuerySet中，缓存是空的。当QuerySet第一次 被计算的时候，django把QuerySet放在其缓存中，然后把具体要查询的数据项作为结果返回。把QuerySet这种缓存的行为时刻记住，有的时候很容易使用不当的。例如下面，建立了2个QuerySet，分别使用后，就丢掉了，这样造成了2次访问database，而且第二个e很可能不是第一个e，因为在第二个发生之前，database很可能已经被写入新数据或删除什么东西了：
>>> print([e.headline for e in Entry.objects.all()])
>>> print([e.pub_date for e in Entry.objects.all()])
正确的做法如下，建立个变量来存放QuerySet，让它一直放在内存中，然后每次用的时候从内存中去读取：
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print([p.headline for p in queryset]) # Evaluate the query set.
>>> print([p.pub_date for p in queryset]) # Re-use the cache from the evaluation.
注意，第一行并没有touch the database，访问数据库发生在第二行代码。
QuerySet也并不是总缓存结果的，当计算queryset的一部分的时候，要缓存，但是如果只是用一个下一层的queryset来访问结果的时候，并没有缓存。这也意味着，可以用数组分片或者一个索引来限制queryset而不产生缓存，例如下面的例子，显示只定义了一个queryset来存放objects，然后用数组来访问其中的某一个，这样就没有缓存，每次都要重新访问数据库：
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print queryset[5] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Queries the database again
然而，如果整个queryset都被计算了，那么就会产生缓存：
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Uses cache
>>> print queryset[5] # Uses cache
还有一些例子也是整个querset都被计算了，当然产生了缓存：
>>> [entry for entry in queryset]
>>> bool(queryset)
>>> entry in queryset
>>> list(queryset)
6-用Q对象来进行复杂的查询
在filter()方法中，用关键字来查询，这些关键字是AND的关系，即”并且“，如果需要进行更复杂的查询，例如OR关系，可以用Q对象这种方法。
Q对象（django.db.models.Q）是用来封装关键字的集合的。这些关键字包括上文的lookup查询中所提到的关键字。例如，下面这个Q对象封装了LIKE查询：
from django.db.models import Q
Q(question__startswith='What')
Q对象可以用逻辑符号&或者|来连接，结果返回一个Q对象：
Q(question__startswith='Who') | Q(question__startswith='What')
同等于SQL语句：
WHERE question LIKE 'Who%' OR question LIKE 'What%'
可以把Q对象组合成复杂的表达，也可以用~符号，代表”NOT，非“的意思：
Q(question__startswith='Who') | ~Q(pub_date__year=2005)
每个查询函数（filter(), get(), exclude()）都需要有关键字，Q对象就可以作为这些查询函数的关键字：
Poll.objects.get(
Q(question__startswith='Who'),
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
)
翻译成SQL语句就相当痛苦了：
SELECT * from polls WHERE question LIKE 'Who%'
AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
查询函数也可以混合使用keywords和Q object，但是要注意，Q object必须在keyword之前定义：
#正确的
Poll.objects.get(
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
question__startswith='Who')
#错误的
Poll.objects.get(
question__startswith='Who',
Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))
7-比较对象
用python标准的比较操作符==就可以进行model实例的比较。而这实际上实在比较primarykey的值：
>>> some_entry == other_entry
>>> some_entry.id == other_entry.id#实际上
如果model的primarykey不叫id，没关系，照样还是在比较primarykey，例如一个model的primarykey是name，则下面2行代码是同样意思的：
>>> some_obj == other_obj
>>> some_obj.name == other_obj.name
8-删除对象
delete()用来进行对象的删除，而且是立即生效，并且没有返回值：
e.delete()
也可以批量来进行删除操作，每个QuerySet都有delete()操作，可以把QuerySet中的所有对象都删掉：
Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()
delete是Manager的一个方法，但是由于怕用户误操作而没有显式的显现出来。因为delete是纯粹的在SQL中执行的方法，所以不需要用户在过程中去认为的调用。如果你在一个model的class定义中自己定义了一个delete()的话，那么就相当于覆盖掉了Manager提供的delete，这样就需要用户自己去调用了，而且这种自己定义的delete()还不能批量的来操作，也就是不能作为QuerySet中的参数来调用，而是需要自己对每个object单独进行delete一次。
django提供的delete()方法，会删除由foreignkey来关联到一起的object：
b = Blog.objects.get(pk=1)
# This will delete the Blog and all of its Entry objects.
b.delete()
这种串联的用法是通过 on_delete 参数传递给Foreignkey的。
delete是Manager的一个方法，为了防止用户误操作，所以不用显式调用，但是如果确实需要调用delete()来删除所有的objects的话，应该明确的指出来这个QuerySet：
Entry.objects.all().delete()
9-复制model实例
尽管没有built-in的方法来实现model 实例的复制，但是可以用model的所有的fields的值来创建一个新的实例，最简单的情况就是，先把pk设置成None,然后再save：
blog = Blog(name='My blog', tagline='Blogging is easy')
blog.save() # blog.pk == 1 blog.pk = None
blog.save() # blog.pk == 2
思考：也就是，第1行代码只是把Blog内容放在了blog这个变量中，并没写进去数据库，只有调用save()方法时，才发生写的操作。而且每当调用save()，都相当于要把这个数据（blog）写进数据库。而数据库的pk是唯一而不能重复的，所有先要把blog.pk设成None，然后再操作，由SQL语句把pk由依次递增为2了。
如果有model的继承时，会略复杂一些：
class ThemeBlog(Blog):
theme = models.CharField(max_length=200) django_blog = ThemeBlog(name='Django', tagline='Django is easy', theme='python')
django_blog.save() # django_blog.pk == 3
因为继承的工作原理，这次需要把pk和id都设成None了：
django_blog.pk = None
django_blog.id = None
django_blog.save() # django_blog.pk == 4
这个过程并没有复制相关联的objects，如果想要复制这种关系，需要多写一些代码了。在本文的例子中，Entry和Author是多对多的关系（ManyToManyField):
entry = Entry.objects.all()[0] # some previous entry
old_authors = entry.authors.all()
entry.pk = None
entry.save()
entry.authors = old_authors # saves new many2many relations
今天到这，明天继续！