一旦创建 数据模型 后，Django 自动给予你一套数据库抽象 API，允许你创建，检索，更新和删除对象。本页介绍如何使用这些 API。参考 数据模型参考 获取所有查询选项的完整细节。
\n在本指南中（以及在参考资料中），我们将提及以下模型，它们构成了一个博客应用程序：
\nfrom datetime import date\n\nfrom django.db import models\n\nclass Blog(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=100)\n tagline = models.TextField()\n\n def __str__(self):\n return self.name\n\nclass Author(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=200)\n email = models.EmailField()\n\n def __str__(self):\n return self.name\n\nclass Entry(models.Model):\n blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE)\n headline = models.CharField(max_length=255)\n body_text = models.TextField()\n pub_date = models.DateField()\n mod_date = models.DateField(default=date.today)\n authors = models.ManyToManyField(Author)\n number_of_comments = models.IntegerField(default=0)\n number_of_pingbacks = models.IntegerField(default=0)\n rating = models.IntegerField(default=5)\n\n def __str__(self):\n return self.headline\n为了用 Python 对象展示数据表对象，Django 使用了一套直观的系统：一个模型类代表一张数据表，一个模型类的实例代表数据库表中的一行记录。
\n要创建一个对象，用关键字参数初始化它，然后调用 save() 将其存入数据库。
假设模型都位于文件 mysite/blog/models.py 中，这是一个例子:
>>> from blog.models import Blog\n>>> b = Blog(name='Beatles Blog', tagline='All the latest Beatles news.')\n>>> b.save()\n这在幕后执行了 INSERT SQL 语句。Django 在你显式调用 save() 才操作数据库。
save() 方法没有返回值。
要将修改保存至数据库中已有的某个对象，使用 save()。
有一个已被存入数据库中的 Blog 实例 b5，本例将其改名，并在数据库中更新其记录:
>>> b5.name = 'New name'\n>>> b5.save()\n这在幕后执行了 UPDATE SQL 语句。Django 在你显示调用 save() 后才操作数据库。
ForeignKey 和 ManyToManyField 字段Link to this heading#更新 ForeignKey 字段的方式与保存普通字段的方式相同——只需将正确类型的实例分配给相关字段。本例为 Entry 类的实例 entry 更新了 blog 属性，假设 Entry 和 Blog 的实例均已保存在数据库中（因此能在下面检索它们）：
>>> from blog.models import Blog, Entry\n>>> entry = Entry.objects.get(pk=1)\n>>> cheese_blog = Blog.objects.get(name="Cheddar Talk")\n>>> entry.blog = cheese_blog\n>>> entry.save()\n更新 ManyToManyField 字段有点不同——在字段上使用 add() 方法为关联关系添加一条记录。本例将 Author 实例 joe 添加至 entry 对象:
>>> from blog.models import Author\n>>> joe = Author.objects.create(name="Joe")\n>>> entry.authors.add(joe)\n要一次添加多行记录至 ManyToManyField 字段，在一次调用 add() 时传入多个参数，像这样:
>>> john = Author.objects.create(name="John")\n>>> paul = Author.objects.create(name="Paul")\n>>> george = Author.objects.create(name="George")\n>>> ringo = Author.objects.create(name="Ringo")\n>>> entry.authors.add(john, paul, george, ringo)\nDjango 会在添加或指定错误类型的对象时报错。
\n要从数据库检索对象，要通过模型类的 Manager 构建一个 QuerySet。
一个 QuerySet 代表来自数据库中对象的一个集合。它可以有 0 个，1 个或者多个 filters. Filters，可以根据给定参数缩小查询结果量。在 SQL 的层面上， QuerySet 对应 SELECT 语句，而*filters*对应类似 WHERE 或 LIMIT 的限制子句。
你能通过模型的 Manager 获取 QuerySet。每个模型至少有一个 Manager，默认名称是 objects。像这样直接通过模型类使用它:
>>> Blog.objects\n<django.db.models.manager.Manager object at ...>\n>>> b = Blog(name='Foo', tagline='Bar')\n>>> b.objects\nTraceback:\n ...\nAttributeError: "Manager isn't accessible via Blog instances."\nManager 是模型的 QuerySets 主要来源。例如 Blog.objects.all() 返回了一个 QuerySet，后者包含了数据库中所有的 Blog 对象。
从数据库中检索对象最简单的方式就是检索全部。为此，在 Manager 上调用 all() 方法:
>>> all_entries = Entry.objects.all()\nall() 返回的 QuerySet 包含了数据表中所有的对象。虽然，大多数情况下，你只需要完整对象集合的一个子集。
要创建一个这样的子集，你需要通过添加过滤条件精炼原始 QuerySet。两种最常见的精炼 QuerySet 的方式是：
filter(**kwargs)返回一个新的 QuerySet，包含的对象满足给定查询参数。
exclude(**kwargs)返回一个新的 QuerySet，包含的对象 不 满足给定查询参数。
查询参数（**kwargs）应该符合下面的 Field lookups 的要求。
例如，要包含获取 2006 年的博客条目（entries blog）的 QuerySet，像这样使用 filter():
Entry.objects.filter(pub_date__year=2006)\n通过默认管理器类也一样:
\nEntry.objects.all().filter(pub_date__year=2006)\n精炼 QuerySet 的结果本身还是一个 QuerySet，所以能串联精炼过程。例子:
>>> Entry.objects.filter(\n... headline__startswith='What'\n... ).exclude(\n... pub_date__gte=datetime.date.today()\n... ).filter(\n... pub_date__gte=datetime.date(2005, 1, 30)\n... )\n这个先获取包含数据库所有条目（entry）的 QuerySet，然后排除一些，再进入另一个过滤器。最终的 QuerySet 包含标题以 "What" 开头的，发布日期介于 2005 年 1 月 30 日与今天之间的所有条目。
QuerySet 都是唯一的Link to this heading#每次精炼一个 QuerySet，你就会获得一个全新的 QuerySet，后者与前者毫无关联。每次精炼都会创建一个单独的、不同的 QuerySet，能被存储，使用和复用。
举例：
\n>>> q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")\n>>> q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.date.today())\n>>> q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.date.today())\n这三个 QuerySets 是独立的。第一个是基础 QuerySet，包含了所有标题以 "What" 开头的条目。第二个是第一个的子集，带有额外条件，排除了 pub_date 是今天和今天之后的所有记录。第三个是第一个的子集，带有额外条件，只筛选 pub_date 是今天或未来的所有记录。最初的 QuerySet (q1) 不受筛选操作影响。
QuerySet 是惰性的Link to this heading#QuerySet 是惰性的 —— 创建 QuerySet 并不会引发任何数据库活动。你可以将一整天的过滤器都堆积在一起，Django 只会在 QuerySet 被 计算 时执行查询操作。来瞄一眼这个例子:
>>> q = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")\n>>> q = q.filter(pub_date__lte=datetime.date.today())\n>>> q = q.exclude(body_text__icontains="food")\n>>> print(q)\n虽然这看起来像是三次数据库操作，实际上只在最后一行 (print(q)) 做了一次。一般来说， QuerySet 的结果直到你 “要使用” 时才会从数据库中拿出。当你要用时，才通过数据库 计算 出 QuerySet。关于何时才真的执行计算的更多细节，参考 什么时候 QuerySet 被执行。
get() 检索单个对象Link to this heading#filter() 总是返回一个 QuerySet，即便只有一个对象满足查询条件 —— 这种情况下， QuerySet 只包含了一个元素。
若你知道只会有一个对象满足查询条件，你可以在 Manager 上使用 get() 方法，它会直接返回这个对象:
>>> one_entry = Entry.objects.get(pk=1)\n你可以对 get() 使用与 filter() 类似的所有查询表达式 —— 同样的，参考下面的 Field lookups。
注意， 使用切片 [0] 时的 get() 和 filter() 有点不同。如果没有满足查询条件的结果， get() 会抛出一个 DoesNotExist 异常。该异常是执行查询的模型类的一个属性 —— 所有，上述代码中，若没有哪个 Entry 对象的主键是 1，Django 会抛出 Entry.DoesNotExist。
类似了，Django 会在有不止一个记录满足 get() 查询条件时发出警告。这时，Django 会抛出 MultipleObjectsReturned，这同样也是模型类的一个属性。
QuerySet 方法Link to this heading#大多数情况下，你会在需要从数据库中检索对象时使用 all()， get()， filter() 和 exclude()。然而，这样远远不够；完整的各种 QuerySet 方法请参阅 QuerySet API 参考。
QuerySet 条目数Link to this heading#利用 Python 的数组切片语法将 QuerySet 切成指定长度。这等价于 SQL 的 LIMIT 和 OFFSET 子句。
例如，这将返回前 5 个对象 (LIMIT 5):
>>> Entry.objects.all()[:5]\n这会返回第 6 至第 10 个对象 (OFFSET 5 LIMIT 5):
>>> Entry.objects.all()[5:10]\n不支持负索引 (例如 Entry.objects.all()[-1])
一般情况下， QuerySet 的切片返回一个新的 QuerySet —— 其并未执行查询。一个特殊情况是使用了的 Python 切片语法的 “步长”。例如，这将会实际的执行查询命令，为了获取从前 10 个对象中，每隔一个抽取的对象组成的列表:
>>> Entry.objects.all()[:10:2]\n由于对 queryset 切片工作方式的模糊性，禁止对其进行进一步的排序或过滤。
\n要检索 单个 对象而不是一个列表时（例如 SELECT foo FROM bar LIMIT 1），请使用索引，而不是切片。例如，这会返回按标题字母排序后的第一个 Entry:
>>> Entry.objects.order_by('headline')[0]\n这大致等价于:
\n>>> Entry.objects.order_by('headline')[0:1].get()\n然而，注意一下，若没有对象满足给定条件，前者会抛出 IndexError，而后者会抛出 DoesNotExist。参考 get() 获取更多细节。
字段查询即你如何制定 SQL WHERE 子句。它们以关键字参数的形式传递给 QuerySet 方法 filter()， exclude() 和 get()。
基本的查询关键字参数遵照 field__lookuptype=value。（有个双下划线）。例如:
>>> Entry.objects.filter(pub_date__lte='2006-01-01')\n转换为 SQL 语句大致如下：
\nSELECT * FROM blog_entry WHERE pub_date <= '2006-01-01';\n查询子句中指定的字段必须是模型的一个字段名。不过也有个例外，在 ForeignKey 中，你可以指定以 _id 为后缀的字段名。这种情况下，value 参数需要包含 foreign 模型的主键的原始值。例子：
>>> Entry.objects.filter(blog_id=4)\n若你传入了无效的关键字参数，查询函数会抛出 TypeError。
数据库 API 支持两套查询类型；完整参考文档位于 字段查询参考。为了让你了解能干啥，以下是一些常见的查询：
\nexact一个 "exact" 匹配的例子:
\n>>> Entry.objects.get(headline__exact="Cat bites dog")\n会生成这些 SQL：
\nSELECT ... WHERE headline = 'Cat bites dog';\n若你为提供查询类型 —— 也就说，若关键字参数未包含双下划线 —— 查询类型会被指定为 exact。
例如，以下两条语句是等价的:
\n>>> Blog.objects.get(id__exact=14) # Explicit form\n>>> Blog.objects.get(id=14) # __exact is implied\n这是为了方便，因为 exact 查询是最常见的。
iexact不分大小写的匹配，查询语句:
\n>>> Blog.objects.get(name__iexact="beatles blog")\n会匹配标题为 "Beatles Blog"， "beatles blog"， 甚至 "BeAtlES blOG" 的 Blog。
contains大小写敏感的包含测试。例子:
\nEntry.objects.get(headline__contains='Lennon')\n粗略地转为 SQL：
\nSELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon%';\n注意这将匹配标题 'Today Lennon honored'，而不是 'today lennon honored'。
这也有个大小写不敏感的版本， icontains。
startswith, endswith以……开头和以……结尾的查找。当然也有大小写不敏感的版本，名为 istartswith 和 iendswith。
同样，这只介绍了皮毛。完整的参考能在 field 查询参考 找到。
\nDjango 提供了一种强大而直观的方式来“追踪”查询中的关系，在幕后自动为你处理 SQL JOIN 关系。为了跨越关系，跨模型使用关联字段名，字段名由双下划线分割，直到拿到想要的字段。
本例检索出所有的 Entry 对象，其 Blog 的 name 为 'Beatles Blog' ：
>>> Entry.objects.filter(blog__name='Beatles Blog')\n跨域的深度随你所想。
\n它也可以反向工作。虽然它 可以自定义，默认情况下，你在查找中使用模型的小写名称来引用一个 “反向” 关系。
本例检索的所有 Blog 对象均拥有少一个 标题 含有 'Lennon' 的条目:
>>> Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon')\n如果你在跨多个关系进行筛选，而某个中间模型的没有满足筛选条件的值，Django 会将它当做一个空的（所有值都是 NULL）但是有效的对象。这样就意味着不会抛出错误。例如，在这个过滤器中:
Blog.objects.filter(entry__authors__name='Lennon')\n（假设有个关联的 Author 模型），若某项条目没有任何关联的 author，它会被视作没有关联的 name，而不是因为缺失 author 而抛出错误。大多数情况下，这就是你期望的。唯一可能使你迷惑的场景是在使用 isnull 时。因此:
Blog.objects.filter(entry__authors__name__isnull=True)\n将会返回 Blog 对象，包含 author 的 name 为空的对象，以及那些 entry 的 author 为空的对象。若你不想要后面的对象，你可以这样写:
Blog.objects.filter(entry__authors__isnull=False, entry__authors__name__isnull=True)\n当跨越 ManyToManyField 或反查 ForeignKey （例如从 Blog 到 Entry ）时，对多个属性进行过滤会产生这样的问题：是否要求每个属性都在同一个相关对象中重合。我们可能会寻找那些在标题中含有 “Lennon” 的 2008 年的博客，或者我们可能会寻找那些仅有 2008 年的任何条目以及一些在标题中含有 “Lennon” 的较新或较早的条目。
要选择所有包含 2008 年至少一个标题中有 "Lennon" 的条目的博客（满足两个条件的同一条目），我们要写：
\nBlog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon', entry__pub_date__year=2008)\n否则，如果要执行一个更为宽松的查询，选择任何只在标题中带有 "Lennon" 的条目和 2008 年的条目的博客，我们将写：
\nBlog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon').filter(entry__pub_date__year=2008)\n假设只有一个博客既有包含 "Lennon" 的条目又有 2008 年的条目，但 2008 年的条目中没有包含 "Lennon" 。第一个查询不会返回任何博客，但第二个查询会返回那一个博客。（这是因为第二个过滤器选择的条目可能与第一个过滤器中的条目相同，也可能不相同）。我们是用每个过滤器语句来过滤 Blog 项，而不是 Entry 项）。简而言之，如果每个条件需要匹配相同的相关对象，那么每个条件应该包含在一个 filter() 调用中。
在之前的例子中，我们已经构建过的 filter 都是将模型字段值与常量做比较。但是，要怎么做才能将模型字段值与同一模型中的另一字段做比较呢？
Django 提供了 F 表达式 实现这种比较。 F() 的实例充当查询中的模型字段的引用。这些引用可在查询过滤器中用于在同一模型实例中比较两个不同的字段。
例如，要查出所有评论数大于 pingbacks 的博客条目，我们构建了一个 F() 对象，指代 pingback 的数量，然后在查询中使用该 F() 对象:
>>> from django.db.models import F\n>>> Entry.objects.filter(number_of_comments__gt=F('number_of_pingbacks'))\nDjango 支持对 F() 对象进行加、减、乘、除、求余和次方，另一操作数既可以是常量，也可以是其它 F() 对象。要找到那些评论数两倍于 pingbacks 的博客条目，我们这样修改查询条件:
>>> Entry.objects.filter(number_of_comments__gt=F('number_of_pingbacks') * 2)\n要找出所有评分低于 pingback 和评论总数之和的条目，修改查询条件:
\n>>> Entry.objects.filter(rating__lt=F('number_of_comments') + F('number_of_pingbacks'))\n你也能用双下划线在 F() 对象中通过关联关系查询。带有双下划线的 F() 对象将引入访问关联对象所需的任何连接。例如，要检索出所有作者名与博客名相同的博客，这样修改查询条件:
>>> Entry.objects.filter(authors__name=F('blog__name'))\n对于 date 和 date/time 字段，你可以加上或减去一个 timedelta 对象。以下会返回所有发布 3 天后被修改的条目:
>>> from datetime import timedelta\n>>> Entry.objects.filter(mod_date__gt=F('pub_date') + timedelta(days=3))\nF() 对象通过 .bitand()， .bitor()， .bitxor()，.bitrightshift() 和 .bitleftshift() 支持位操作。例子:
>>> F('somefield').bitand(16)\nDjango supports using transforms in expressions.
\nFor example, to find all Entry objects published in the same year as they\nwere last modified:
>>> Entry.objects.filter(pub_date__year=F('mod_date__year'))\nTo find the earliest year an entry was published, we can issue the query:
\n>>> Entry.objects.aggregate(first_published_year=Min('pub_date__year'))\nThis example finds the value of the highest rated entry and the total number\nof comments on all entries for each year:
\n>>> Entry.objects.values('pub_date__year').annotate(\n... top_rating=Subquery(\n... Entry.objects.filter(\n... pub_date__year=OuterRef('pub_date__year'),\n... ).order_by('-rating').values('rating')[:1]\n... ),\n... total_comments=Sum('number_of_comments'),\n... )\npk) 查询快捷方式Link to this heading#出于方便的目的，Django 提供了一种 pk 查询快捷方式， pk 表示主键 "primary key"。
示例 Blog 模型中，主键是 id 字段，所以这 3 个语句是等效的:
>>> Blog.objects.get(id__exact=14) # Explicit form\n>>> Blog.objects.get(id=14) # __exact is implied\n>>> Blog.objects.get(pk=14) # pk implies id__exact\npk 的使用并不仅限于 __exact 查询——任何的查询项都能接在 pk 后面，执行对模型主键的查询:
# Get blogs entries with id 1, 4 and 7\n>>> Blog.objects.filter(pk__in=[1,4,7])\n\n# Get all blog entries with id > 14\n>>> Blog.objects.filter(pk__gt=14)\npk 查找也支持跨连接。例如，以下 3 个语句是等效的:
>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=3) # Explicit form\n>>> Entry.objects.filter(blog__id=3) # __exact is implied\n>>> Entry.objects.filter(blog__pk=3) # __pk implies __id__exact\nLIKE 语句中转义百分号和下划线Link to this heading#等效于 LIKE SQL 语句的字段查询子句 (iexact， contains， icontains， startswith， istartswith， endswith 和 iendswith) 会将 LIKE 语句中有特殊用途的两个符号，即百分号和下划线自动转义。（在 LIKE 语句中，百分号匹配多个任意字符，而下划线匹配一个任意字符。）
这意味着事情应该直观地工作，这样抽象就不会泄露。例如，要检索所有包含百分号的条目，就像对待其它字符一样使用百分号：
\n>>> Entry.objects.filter(headline__contains='%')\nDjango 为你小心处理了引号；生成的 SQL 语句看起来像这样：
\nSELECT ... WHERE headline LIKE '%\\%%';\n同样的处理也包括下划线。百分号和下划线都为你自动处理，你无需担心。
\nQuerySetLink to this heading#每个 QuerySet 都带有缓存，尽量减少数据库访问。理解它是如何工作的能让你编写更高效的代码。
新创建的 QuerySet 缓存是空的。一旦要计算 QuerySet 的值，就会执行数据查询，随后，Django 就会将查询结果保存在 QuerySet 的缓存中，并返回这些显式请求的缓存（例如，下一个元素，若 QuerySet 正在被迭代）。后续针对 QuerySet 的计算会复用缓存结果。
牢记这种缓存行为，在你错误使用 QuerySet 时可能会被它咬一下。例如，以下会创建两个 QuerySet，计算它们，丢掉它们:
>>> print([e.headline for e in Entry.objects.all()])\n>>> print([e.pub_date for e in Entry.objects.all()])\n这意味着同样的数据库查询会被执行两次，实际加倍了数据库负载。同时，有可能这两个列表不包含同样的记录，因为在两次请求间，可能有 Entry 被添加或删除了。
要避免此问题，保存 QuerySet 并复用它:
>>> queryset = Entry.objects.all()\n>>> print([p.headline for p in queryset]) # Evaluate the query set.\n>>> print([p.pub_date for p in queryset]) # Re-use the cache from the evaluation.\nQuerySet 未被缓存时Link to this heading#查询结果集并不总是缓存结果。当仅计算查询结果集的 部分 时，会校验缓存，若没有填充缓存，则后续查询返回的项目不会被缓存。特别地说，这意味着使用数组切片或索引的 限制查询结果集 不会填充缓存。
\n例如，重复的从某个查询结果集对象中取指定索引的对象会每次都查询数据库:
\n>>> queryset = Entry.objects.all()\n>>> print(queryset[5]) # Queries the database\n>>> print(queryset[5]) # Queries the database again\n不过，若全部查询结果集已被检出，就会去检查缓存:
\n>>> queryset = Entry.objects.all()\n>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database\n>>> print(queryset[5]) # Uses cache\n>>> print(queryset[5]) # Uses cache\n以下展示一些例子，这些动作会触发计算全部的查询结果集，并填充缓存的过程:
\n>>> [entry for entry in queryset]\n>>> bool(queryset)\n>>> entry in queryset\n>>> list(queryset)\nJSONFieldLink to this heading#JSONField 里的查找实现是不一样的，主要因为存在键转换。为了演示，我们将使用下面这个例子：
from django.db import models\n\nclass Dog(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=200)\n data = models.JSONField(null=True)\n\n def __str__(self):\n return self.name\nNone 值Link to this heading#与其他字段一样，将 None 作为字段的值存储为 SQL 的 NULL。虽然不建议这样做，但可以使用 Value('null') 来存储 JSON 的 null 值。
无论存储哪种值，当从数据库检索时，JSON 标量 null 的 Python 表示法与 SQL 的 NULL 相同，即 None。因此，可能很难区分它们。
这只适用于 None 值作为字段的顶级值。如果 None 被保存在列表或字典中，它将始终被解释为 JSON 的 null 值。
当查询时，None 值将一直被解释为 JSON 的 null。要查询 SQL 的 NULL，请使用 isnull ：
>>> Dog.objects.create(name='Max', data=None) # SQL NULL.\n<Dog: Max>\n>>> Dog.objects.create(name='Archie', data=Value('null')) # JSON null.\n<Dog: Archie>\n>>> Dog.objects.filter(data=None)\n<QuerySet [<Dog: Archie>]>\n>>> Dog.objects.filter(data=Value('null'))\n<QuerySet [<Dog: Archie>]>\n>>> Dog.objects.filter(data__isnull=True)\n<QuerySet [<Dog: Max>]>\n>>> Dog.objects.filter(data__isnull=False)\n<QuerySet [<Dog: Archie>]>\n除非你确定要使用 SQL 的 NULL 值，否则请考虑设置 null=False 并为空值提供合适的默认值，例如 default=dict 。
为了查询给定的字典键，请将该键作为查询名：
\n>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={\n... 'breed': 'labrador',\n... 'owner': {\n... 'name': 'Bob',\n... 'other_pets': [{\n... 'name': 'Fishy',\n... }],\n... },\n... })\n<Dog: Rufus>\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': None})\n<Dog: Meg>\n>>> Dog.objects.filter(data__breed='collie')\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\n可以将多个键链接起来形成一个路径查询：
\n>>> Dog.objects.filter(data__owner__name='Bob')\n<QuerySet [<Dog: Rufus>]>\n如果键是个整型，那么它将在数组中被解释成一个索引：
\n>>> Dog.objects.filter(data__owner__other_pets__0__name='Fishy')\n<QuerySet [<Dog: Rufus>]>\n如果要查询的键与另一个查询的键名冲突，请改用 contains 来查询。
如果查询时缺少键名，请使用 isnull 查询：
>>> Dog.objects.create(name='Shep', data={'breed': 'collie'})\n<Dog: Shep>\n>>> Dog.objects.filter(data__owner__isnull=True)\n<QuerySet [<Dog: Shep>]>\ncontainsLink to this heading#JSONField 上的 contains 查找已被覆盖。返回的对象是那些给定的键值对都包含在顶级字段中的对象。例如：
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador', 'owner': 'Bob'})\n<Dog: Rufus>\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n<Dog: Meg>\n>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})\n<Dog: Fred>\n>>> Dog.objects.filter(data__contains={'owner': 'Bob'})\n<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>\n>>> Dog.objects.filter(data__contains={'breed': 'collie'})\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\ncontained_byLink to this heading#这是 contains 查找逆过程——返回的对象将是那些传递的值中的子集在对象上的键值对。例如：
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador', 'owner': 'Bob'})\n<Dog: Rufus>\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n<Dog: Meg>\n>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})\n<Dog: Fred>\n>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n<QuerySet [<Dog: Meg>, <Dog: Fred>]>\n>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'breed': 'collie'})\n<QuerySet [<Dog: Fred>]>\nhas_keyLink to this heading#返回给定的键位于数据顶层的对象。例如：
\n>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})\n<Dog: Rufus>\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n<Dog: Meg>\n>>> Dog.objects.filter(data__has_key='owner')\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\nhas_keysLink to this heading#返回所有给定的键位于数据顶层的对象。例如：
\n>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})\n<Dog: Rufus>\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n<Dog: Meg>\n>>> Dog.objects.filter(data__has_keys=['breed', 'owner'])\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\nhas_any_keysLink to this heading#返回任何给定的键位于数据顶层的对象。例如：
\n>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})\n<Dog: Rufus>\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'owner': 'Bob'})\n<Dog: Meg>\n>>> Dog.objects.filter(data__has_any_keys=['owner', 'breed'])\n<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>\nQ 对象完成复杂查询Link to this heading#在类似 filter() 中，查询使用的关键字参数是通过 "AND" 连接起来的。如果你要执行更复杂的查询（例如，由 OR 语句连接的查询），你可以使用 Q 对象。
一个 Q 对象 (django.db.models.Q) 用于压缩关键字参数集合。这些关键字参数由前文 "Field lookups" 指定。
例如，该 Q 对象压缩了一个 LIKE 查询:
from django.db.models import Q\nQ(question__startswith='What')\nQ 对象能通过 & 和 | 操作符连接起来。当操作符被用于两个 Q 对象之间时会生成一个新的 Q 对象。
例如，该语句生成一个 Q 对象，表示两个 "question_startswith" 查询语句之间的 "OR" 关系:
Q(question__startswith='Who') | Q(question__startswith='What')\n这等价于以下 SQL WHERE 字句:
WHERE question LIKE 'Who%' OR question LIKE 'What%'\n你能通过 & 和 | 操作符和括号分组，组合任意复杂度的语句。当然， Q 对象也可通过 ~ 操作符反转，允许在组合查询中组合普通查询或反向 (NOT) 查询:
Q(question__startswith='Who') | ~Q(pub_date__year=2005)\n每个接受关键字参数的查询函数 (例如 filter()， exclude()， get()) 也同时接受一个或多个 Q 对象作为位置（未命名的）参数。若你为查询函数提供了多个 Q 对象参数，这些参数会通过 "AND" 连接。例子:
Poll.objects.get(\n Q(question__startswith='Who'),\n Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))\n)\n...粗略地转为 SQL：
\nSELECT * from polls WHERE question LIKE 'Who%'\n AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')\n查询函数能混合使用 Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（即关键字参数或 Q 对象）均通过 "AND" 连接。然而，若提供了 Q 对象，那么它必须位于所有关键字参数之前。例子:
Poll.objects.get(\n Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),\n question__startswith='Who',\n)\n……会是一个有效的查询，等效于前文的例子；但是:
\n# INVALID QUERY\nPoll.objects.get(\n question__startswith='Who',\n Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))\n)\n……却是无效的。
\n\n要比较两个模型实例，使用标准的 Python 比较操作符，两个等号： ==。实际上，这比较了两个模型实例的主键值。
使用前文的 Entry，以下的两个语句是等效的:
>>> some_entry == other_entry\n>>> some_entry.id == other_entry.id\n若模型主键名不是 id，没问题。比较时总会使用主键，不管它叫啥。例如，若模型的主键字段名为 name，以下两个语句是等效的:
>>> some_obj == other_obj\n>>> some_obj.name == other_obj.name\n通常，删除方法被命名为 delete()。该方法立刻删除对象，并返回被删除的对象数量和一个包含了每个被删除对象类型的数量的字典。例子:
>>> e.delete()\n(1, {'blog.Entry': 1})\n你也能批量删除对象。所有 QuerySet 都有个 delete() 方法，它会删除 QuerySet 中的所有成员。
例如，这会删除 2005 发布的所有 Entry 对象:
>>> Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()\n(5, {'webapp.Entry': 5})\n请记住，只要有机会的话，这会通过纯 SQL 语句执行，所以就无需在过程中调用每个对象的删除方法了。若你为模型类提供了自定义的 delete() 方法，且希望确保调用了该方法，你需要 “手动” 删除该模型的实例（例如，如，遍历 QuerySet，在每个对象上分别调用 delete() 方法），而不是使用 QuerySet 的批量删除方法 delete()。
当 Django 删除某个对象时，默认会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为——换而言之，某个对象被删除时，关联对象也会被删除。例子:
b = Blog.objects.get(pk=1)\n# This will delete the Blog and all of its Entry objects.\nb.delete()\n这种约束行为由 ForeignKey 的 on_delete 参数指定。
注意 delete() 是唯一未在 Manager 上暴漏的 QuerySet 方法。这是一种安全机制，避免你不小心调用了 Entry.objects.delete()，删除了 所有的 条目。若你 确实 想要删除所有对象，你必须显示请求完整结果集合:
Entry.objects.all().delete()\nAlthough there is no built-in method for copying model instances, it is\npossible to easily create new instance with all fields' values copied. In the\nsimplest case, you can set pk to None and\n_state.adding to True. Using our\nblog example:
blog = Blog(name='My blog', tagline='Blogging is easy')\nblog.save() # blog.pk == 1\n\nblog.pk = None\nblog._state.adding = True\nblog.save() # blog.pk == 2\n若你使用了集成，事情会更复杂。考虑下 Blog 的一个子类:
class ThemeBlog(Blog):\n theme = models.CharField(max_length=200)\n\ndjango_blog = ThemeBlog(name='Django', tagline='Django is easy', theme='python')\ndjango_blog.save() # django_blog.pk == 3\nDue to how inheritance works, you have to set both pk and id to\nNone, and _state.adding to True:
django_blog.pk = None\ndjango_blog.id = None\ndjango_blog._state.adding = True\ndjango_blog.save() # django_blog.pk == 4\n该方法不会拷贝不是模型数据表中的关联关系。例如， Entry 有一个对 Author 的 ManyToManyField 关联关系。在复制条目后，你必须为新条目设置多对多关联关系。
entry = Entry.objects.all()[0] # some previous entry\nold_authors = entry.authors.all()\nentry.pk = None\nentry._state.adding = True\nentry.save()\nentry.authors.set(old_authors)\n对于 OneToOneField 关联，你必须拷贝关联对象，并将其指定给新对象的关联字段，避免违反一对一唯一性约束。例如，指定前文复制的 entry:
detail = EntryDetail.objects.all()[0]\ndetail.pk = None\ndetail._state.adding = True\ndetail.entry = entry\ndetail.save()\n有时候，你想统一设置 QuerySet 中的所有对象的某个字段。你可以通过 update() 达到目的。例子:
# Update all the headlines with pub_date in 2007.\nEntry.objects.filter(pub_date__year=2007).update(headline='Everything is the same')\n你仅能用此方法设置非关联字段和 ForeignKey 字段。要修改非关联字段，需要用常量提供新值。要修改 ForeignKey 字段，将新值置为目标模型的新实例。例子:
>>> b = Blog.objects.get(pk=1)\n\n# Change every Entry so that it belongs to this Blog.\n>>> Entry.objects.all().update(blog=b)\n方法 update() 立刻被运行，并返回匹配查询调节的行数（若某些行早已是新值，则可能不等于实际匹配的行数）。更新 QuerySet 的唯一限制即它只能操作一个数据表：该模型的主表。你可以基于关联字段进行筛选，但你只能更新模型主表中的列。例子:
>>> b = Blog.objects.get(pk=1)\n\n# Update all the headlines belonging to this Blog.\n>>> Entry.objects.filter(blog=b).update(headline='Everything is the same')\n要认识到 update() 方法是直接转为 SQL 语句的。这是一种用于直接更新的批量操作。它并不会调用模型的 save() 方法，或发射 pre_save 或 post_save 信号（调用 save() 会触发信号），或使用 auto_now 字段选项。若想保存 QuerySet 中的每项，并确保调用了每个实例的 save() 方法，你并不需要任何特殊的函数来处理此问题。迭代它们，并调用它们的 save() 方法:
for item in my_queryset:\n item.save()\n调用更新方法时也能使用 F 表达式 基于同一模型另一个字段的值更新某个字段。这在基于计数器的当前值增加其值时特别有用。例如，要增加针对博客中每项条目的 pingback 技术:
>>> Entry.objects.all().update(number_of_pingbacks=F('number_of_pingbacks') + 1)\n然而，与过滤器中的 F() 对象和排除字句不同，你不能在更新方法中使用 F() 对象的同时使用 join——你只能引用被更新模型的内部字段。若你试着在使用 join 字句时使用 F() 对象，会抛出一个 FieldError():
# This will raise a FieldError\n>>> Entry.objects.update(headline=F('blog__name'))\n若你发现需要编写的 SQL 查询语句太过复杂，以至于 Django 的数据库映射无法处理，你可以回归手动编写 SQL。Django 针对编写原生 SQL 有几个选项；参考 执行原生 SQL 查询。
\n最后，Django 数据库层只是一种访问数据库的接口，理解这点非常重要。你也可以通过其它工具，编程语言或数据库框架访问数据库；Django 并没有对数据库数据库做啥独有的操作。
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