filter¶

filter(*args, **kwargs)¶

Возвращает новый QuerySet содержащий объекты отвечающие параметрам фильтрации.

Параметры фильтрации (**kwargs) должны отвечать формату описанному в соответствующем разделе. Несколько параметров объединяются оператором SQL AND.

Если вам нужно выполнить более сложные запросы (например, запросы с операторами OR), вы можете использовать объекты Q (*args).

exclude¶

exclude(*args, **kwargs)¶

Возвращает новый QuerySet содержащий объекты не отвечающие параметрам фильтрации.

Параметры фильтрации (**kwargs) должны отвечать формату описанному в соответствующем разделе. Несколько параметров объединяются оператором SQL AND и все это замыкается оператором NOT().

Этот пример исключает все записи с pub_date раньше 3.01.2005 И с headline равным «Hello»:

Entry.objects.exclude(pub_date__gt=datetime.date(2005, 1, 3), headline='Hello')

Это эквивалентно запросу SQL:

SELECT ...
WHERE NOT (pub_date > '2005-1-3' AND headline = 'Hello')

Этот пример исключает все записи с pub_date раньше 3.01.2005 ИЛИ с headline равным «Hello»:

Entry.objects.exclude(pub_date__gt=datetime.date(2005, 1, 3)).exclude(headline='Hello')

Это эквивалентно запросу SQL:

SELECT ...
WHERE NOT pub_date > '2005-1-3'
AND NOT headline = 'Hello'

Обратите внимание на второй пример, который больше ограничивает выборку.

Если вам нужно выполнить более сложные запросы (например, запросы с операторами OR), вы можете использовать объекты Q (*args).

annotate¶

annotate(*args, **kwargs)¶

Добавляет к каждому объекту QuerySet результаты указанных выражений. Выражение может содержать простое значение, указатель на другое поле модели (или связанных моделей), или функции агрегации (среднее, сумма и прочие), которые вычисляются над объектами, связанными с объектами из QuerySet.

Каждый аргумент annotate() добавит аннотацию для каждого объекта, возвращаемого QuerySet.

Функции агрегации описаны в соответствующем разделе ниже.

Аннотация, определенная именованными аргументами, будет использовать имя аргумента, как название аннотации. Для позиционного аргумента будет использовано имя, созданное с названия функции агрегации и используемого поля модели. В позиционных аргументах можно указывать агрегирующее выражение, которое использует только одно поле. Все остальные должны передаваться через именованные аргументы.

For example, if you were manipulating a list of blogs, you may want to determine how many entries have been made in each blog:

>>> from django.db.models import Count
>>> q = Blog.objects.annotate(Count('entry'))
# The name of the first blog
>>> q[0].name
'Blogasaurus'
# The number of entries on the first blog
>>> q[0].entry__count
42

The Blog model doesn’t define an entry__count attribute by itself, but by using a keyword argument to specify the aggregate function, you can control the name of the annotation:

>>> q = Blog.objects.annotate(number_of_entries=Count('entry'))
# The number of entries on the first blog, using the name provided
>>> q[0].number_of_entries
42

Для углубленного изучения агрегации смотрите раздел про агрегацию.

псевдоним()¶

alias(*args, **kwargs)¶

То же, что и annotate(), но вместо аннотирования объектов в QuerySet сохраняет выражение для последующего повторного использования с другими методами QuerySet. Это полезно, когда результат самого выражения не нужен, но используется для фильтрации, упорядочивания или как часть сложного выражения. Если не выбрать неиспользуемое значение, из базы данных будет удалена избыточная работа, что должно привести к повышению производительности.

For example, if you want to find blogs with more than 5 entries, but are not interested in the exact number of entries, you could do this:

>>> from django.db.models import Count
>>> blogs = Blog.objects.alias(entries=Count('entry')).filter(entries__gt=5)

alias() может использоваться в сочетании с annotate(), exclude(), filter(), order_by() и update(). Чтобы использовать выражение с псевдонимом с другими методами (например, aggregate()), вы должны преобразовать его в аннотацию:

Blog.objects.alias(entries=Count('entry')).annotate(
    entries=F('entries'),
).aggregate(Sum('entries'))

filter() и order_by() могут принимать выражения напрямую, но построение и использование выражений часто не происходят в одном и том же месте (например, метод QuerySet создает выражения для последующего использования в представлениях). alias() позволяет создавать сложные выражения постепенно, возможно, охватывая несколько методов и модулей, ссылаться на части выражения по их псевдонимам и использовать только annotate() для конечного результата.

order_by¶

order_by(*fields)¶

По-умолчанию, результат возвращаемый QuerySet, отсортирован по полям указанным в аргументе ordering класса Meta модели. Вы можете переопределить сортировку используя метод order_by.

Например:

Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).order_by('-pub_date', 'headline')

Результат выше будет отсортирован в обратном порядке по полю pub_date, далее по полю headline. Знак «минус» в "-pub_date" указывает на «нисходящую» сортировку. Сортировка по возрастанию подразумевается по-умолчанию. Чтобы отсортировать случайно используйте "?", например:

Entry.objects.order_by('?')

Заметка: запрос с order_by('?') может быть медленным и сильно нагружать базу данных, зависит от типа базы данных, которую вы используете.

Для сортировки по полю из другой модели, используйте синтаксис аналогичный тому, который используется при фильтрации по полям связанной модели. То есть, название поля, далее два нижних подчеркивания (__), и имя поля в новой модели, и так далее. Например:

Entry.objects.order_by('blog__name', 'headline')

Если вы пытаетесь отсортировать по полю, которое является связью на другую модель, Django будет использовать сортировку по-умолчанию связанной модели (или же сортировку по первичному ключу связанной модели если Meta.ordering не указан). Например, так как в модели Blog не указана сортировка по умолчанию:

Entry.objects.order_by('blog')

…идентично:

Entry.objects.order_by('blog__id')

Если Blog содержит ordering = ['name'], первый запрос будет аналогичен:

Entry.objects.order_by('blog__name')

Вы можете также сортировать по выражению, вызвав asc() или desc() для выражения:

Entry.objects.order_by(Coalesce('summary', 'headline').desc())

asc() и desc() имеют аргументы (nulls_first и nulls_last), которые управляют сортировкой нулевых значений.

Будьте осторожны используя по полю из связанной модели и метод distinct(). Смотрите описание метода distinct() для информации как сортировка по связанной модели может повлиять на ожидаемый результат.

class Event(Model):
   parent = models.ForeignKey(
       'self',
       on_delete=models.CASCADE,
       related_name='children',
   )
   date = models.DateField()

Event.objects.order_by('children__date')

Нет способа указать должна ли сортировка учитывать регистр. Поэтому Django возвращает результат в таком порядке, в каком его вернула используемая база данных.

Вы можете отсортировать по полю преобразовав значение в нижний регистр, используя Lower:

Entry.objects.order_by(Lower('headline').desc())

Если вы не хотите использовать сортировку, даже указанную по-умолчанию, выполните метод order_by() без аргументов.

Вы можете определить используется сортировка или нет проверив атрибут QuerySet.ordered, который будет равен True, если сортировка была применена для QuerySet каким-либо образом.

Каждый последующий вызов order_by() сбросит предыдущую сортировку. Например, следующий запрос будет отсортирован по pub_date, а не headline:

Entry.objects.order_by('headline').order_by('pub_date')

reverse¶

reverse()¶

Используйте метод reverse(), чтобы изменить порядок сортировки на обратный. Вызов reverse() повторно восстановит изначальную сортировку.

Чтобы получить «последние» пять объектов выполните:

my_queryset.reverse()[:5]

Обратите внимание, что это не совсем аналог среза Python с конца. Этот пример вернет сначала последний элемент, потом предпоследний и так далее. Используя список Python и сделав срез seq[-5:], мы увидим пятый элемент с конца первым. Django не поддерживает подобное (срез с конца), т.к. нет способа интерпретировать это в эффективный SQL.

Метод reverse() должен быть вызван для QuerySet с определенной сортировкой (например, при запросе модели с сортировкой по-умолчанию или после использования метода order_by()). Если сортировка не определена , вызов reverse() не будет иметь никакого эффекта.

distinct¶

distinct(*fields)¶

Возвращает QuerySet с добавленным SELECT DISTINCT в SQL запрос. Повторяющиеся записи будут исключены из результатов запроса.

По-умолчанию, QuerySet не исключает повторяющиеся записи. На практике, это редко является проблемой, простые запросы вроде Blog.objects.all() не создают повторяющиеся записи. Однако, если запрос использует несколько таблиц, возможно что QuerySet вернет повторяющиеся записи. И здесь вам пригодится distinct().

Только для PostgreSQL можно указать позиционный аргумент (*fields) определяющий для каких полей применять DISTINCT. Они будут добавлены в SELECT DISTINCT ON часть SQL запроса. Вот в чем разница. При обычном вызове distinct(), база данных сравнивает каждое поле каждой строки для определения уникальности записи. При передаче полей в distinct(), база данных будет сравнивать только указанные поля.

Examples (those after the first will only work on PostgreSQL):

>>> Author.objects.distinct()
[...]

>>> Entry.objects.order_by('pub_date').distinct('pub_date')
[...]

>>> Entry.objects.order_by('blog').distinct('blog')
[...]

>>> Entry.objects.order_by('author', 'pub_date').distinct('author', 'pub_date')
[...]

>>> Entry.objects.order_by('blog__name', 'mod_date').distinct('blog__name', 'mod_date')
[...]

>>> Entry.objects.order_by('author', 'pub_date').distinct('author')
[...]

Entry.objects.order_by('blog').distinct('blog')

values¶

values(*fields, **expressions)¶

Возвращает QuerySet , который возвращает словари с результатом вместо объектов моделей.

Каждый словарь представляет объект, ключи которого соответствуют полям модели.

This example compares the dictionaries of values() with the normal model objects:

# This list contains a Blog object.
>>> Blog.objects.filter(name__startswith='Beatles')
<QuerySet [<Blog: Beatles Blog>]>

# This list contains a dictionary.
>>> Blog.objects.filter(name__startswith='Beatles').values()
<QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog', 'tagline': 'All the latest Beatles news.'}]>

Метод values() принимает дополнительные позиционные аргументы, *fields, которые определяют какие поля будут получены через SELECT. Каждый словарь будет содержать только указанные поля. Если поля не указаны, каждый словарь будет содержать все данные из таблицы в базе данных.

Например:

>>> Blog.objects.values()
<QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog', 'tagline': 'All the latest Beatles news.'}]>
>>> Blog.objects.values('id', 'name')
<QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog'}]>

The values() method also takes optional keyword arguments, **expressions, which are passed through to annotate():

>>> from django.db.models.functions import Lower
>>> Blog.objects.values(lower_name=Lower('name'))
<QuerySet [{'lower_name': 'beatles blog'}]>

You can use built-in and custom lookups in ordering. For example:

>>> from django.db.models import CharField
>>> from django.db.models.functions import Lower
>>> CharField.register_lookup(Lower)
>>> Blog.objects.values('name__lower')
<QuerySet [{'name__lower': 'beatles blog'}]>

An aggregate within a values() clause is applied before other arguments within the same values() clause. If you need to group by another value, add it to an earlier values() clause instead. For example:

>>> from django.db.models import Count
>>> Blog.objects.values('entry__authors', entries=Count('entry'))
<QuerySet [{'entry__authors': 1, 'entries': 20}, {'entry__authors': 1, 'entries': 13}]>
>>> Blog.objects.values('entry__authors').annotate(entries=Count('entry'))
<QuerySet [{'entry__authors': 1, 'entries': 33}]>

Следует упомянуть несколько тонкостей:

• Если модель содержит поле foo типа ForeignKey, по-умолчанию values() вернет словарь с ключом foo_id, т.к. это названия скрытого поля, которое на самом деле хранит значение (атрибут foo отображает связанную модель). Вызывая values() вы можете передать foo или foo_id и получите тот же результат (ключ словаря будет равен переданному значению).

  Например:

  >>> Entry.objects.values()
  <QuerySet [{'blog_id': 1, 'headline': 'First Entry', ...}, ...]>
  
  >>> Entry.objects.values('blog')
  <QuerySet [{'blog': 1}, ...]>
  
  >>> Entry.objects.values('blog_id')
  <QuerySet [{'blog_id': 1}, ...]>
  

• Используя values() с distinct(), обратите внимание, что сортировка может повлиять на результат. Подробности в описании метода distinct().

• Используя values() после вызова extra(), добавьте в values() все поля указанные в аргументе select использованном при вызове extra(). При вызове extra() после values() все указанные дополнительные поля будут проигнорированы.

• Вызов only() и defer() после values() не имеет смысла, поэтому это вызовет TypeError.

• Combining transforms and aggregates requires the use of two annotate() calls, either explicitly or as keyword arguments to values(). As above, if the transform has been registered on the relevant field type the first annotate() can be omitted, thus the following examples are equivalent:

  >>> from django.db.models import CharField, Count
  >>> from django.db.models.functions import Lower
  >>> CharField.register_lookup(Lower)
  >>> Blog.objects.values('entry__authors__name__lower').annotate(entries=Count('entry'))
  <QuerySet [{'entry__authors__name__lower': 'test author', 'entries': 33}]>
  >>> Blog.objects.values(
  ...     entry__authors__name__lower=Lower('entry__authors__name')
  ... ).annotate(entries=Count('entry'))
  <QuerySet [{'entry__authors__name__lower': 'test author', 'entries': 33}]>
  >>> Blog.objects.annotate(
  ...     entry__authors__name__lower=Lower('entry__authors__name')
  ... ).values('entry__authors__name__lower').annotate(entries=Count('entry'))
  <QuerySet [{'entry__authors__name__lower': 'test author', 'entries': 33}]>
  

Полезен, если вам нужны только данные некоторых полей и не нужен функционал объектов моделей. Более эффективно получить только необходимые данные.

Обратите внимание, при вызове filter(), order_by() и других методов после вызова values(), означает, что следующие объекты одинаковы:

Blog.objects.values().order_by('id')
Blog.objects.order_by('id').values()

Разработчики Django предпочитают использовать в первую очередь методы влияющие на SQL-запрос, далее методы влияющие на вывод данных (такие как values()), хотя это и не имеет значения. Это ваш шанс проявить индивидуальность.

You can also refer to fields on related models with reverse relations through OneToOneField, ForeignKey and ManyToManyField attributes:

>>> Blog.objects.values('name', 'entry__headline')
<QuerySet [{'name': 'My blog', 'entry__headline': 'An entry'},
     {'name': 'My blog', 'entry__headline': 'Another entry'}, ...]>

values_list¶

values_list(*fields, flat=False, named=False)¶

This is similar to values() except that instead of returning dictionaries, it returns tuples when iterated over. Each tuple contains the value from the respective field or expression passed into the values_list() call — so the first item is the first field, etc. For example:

>>> Entry.objects.values_list('id', 'headline')
<QuerySet [(1, 'First entry'), ...]>
>>> from django.db.models.functions import Lower
>>> Entry.objects.values_list('id', Lower('headline'))
<QuerySet [(1, 'first entry'), ...]>

If you only pass in a single field, you can also pass in the flat parameter. If True, this will mean the returned results are single values, rather than one-tuples. An example should make the difference clearer:

>>> Entry.objects.values_list('id').order_by('id')
<QuerySet[(1,), (2,), (3,), ...]>

>>> Entry.objects.values_list('id', flat=True).order_by('id')
<QuerySet [1, 2, 3, ...]>

Если вы указали больше одного поля, использование flat будет ошибкой.

You can pass named=True to get results as a namedtuple():

>>> Entry.objects.values_list('id', 'headline', named=True)
<QuerySet [Row(id=1, headline='First entry'), ...]>

Использование именованного кортежа может сделать результаты более читаемыми за счет небольшого снижения производительности при преобразовании результатов в именованный кортеж.

Если поля не будут указаны при вызове values_list(), будут возвращены все поля модели в порядке, в котором они были объявлены.

A common need is to get a specific field value of a certain model instance. To achieve that, use values_list() followed by a get() call:

>>> Entry.objects.values_list('headline', flat=True).get(pk=1)
'First entry'

values() и values_list() предназначены для оптимизации для конкретного варианта использования: получения подмножества данных без накладных расходов на создание экземпляра модели. Эта метафора не работает при работе с отношениями «многие-ко-многим» и другими многозначными отношениями (такими как отношение «один-ко-многим» обратного внешнего ключа), поскольку предположение «одна строка, один объект» не выполняется.

For example, notice the behavior when querying across a ManyToManyField:

>>> Author.objects.values_list('name', 'entry__headline')
<QuerySet [('Noam Chomsky', 'Impressions of Gaza'),
 ('George Orwell', 'Why Socialists Do Not Believe in Fun'),
 ('George Orwell', 'In Defence of English Cooking'),
 ('Don Quixote', None)]>

Авторы с несколькими записями появляются несколько раз, а у авторов без записей в заголовке записи указано «Нет».

Similarly, when querying a reverse foreign key, None appears for entries not having any author:

>>> Entry.objects.values_list('authors')
<QuerySet [('Noam Chomsky',), ('George Orwell',), (None,)]>

dates¶

dates(field, kind, order='ASC')¶

Возвращает QuerySet, который возвращает список объектов datetime.date, отображающих возможные даты в контексте QuerySet.

field должен быть названием поля DateField вашей модели. kind должен быть "year", "month" или "day". Каждый объект datetime.date - результат «урезания» данных в соответствии с указанным type.

• "year" возвращает список уникальных значений года из всех дат указанного поля.

• "month" возвращает список уникальных значений года/месяца из всех дат указанного поля.

• "year" возвращает список уникальных значений года из всех дат указанного поля.

• "day" возвращает список уникальных значений года/месяца/дня из всех дат указанного поля.

order – сортировка значений. По-умолчанию 'ASC', должна быть 'ASC' или 'DESC'.

Например:

>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'year')
[datetime.date(2005, 1, 1)]
>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'month')
[datetime.date(2005, 2, 1), datetime.date(2005, 3, 1)]
>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'week')
[datetime.date(2005, 2, 14), datetime.date(2005, 3, 14)]
>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'day')
[datetime.date(2005, 2, 20), datetime.date(2005, 3, 20)]
>>> Entry.objects.dates('pub_date', 'day', order='DESC')
[datetime.date(2005, 3, 20), datetime.date(2005, 2, 20)]
>>> Entry.objects.filter(headline__contains='Lennon').dates('pub_date', 'day')
[datetime.date(2005, 3, 20)]

datetimes¶

datetimes(field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None, is_dst=None)¶

Возвращает QuerySet, который возвращает список объектов datetime.datetime, отображающих возможные даты в контексте QuerySet.

field_name – название поля модели типа DateTimeField.

kind должен быть "year", "month", "day", "hour", "minute" или "second". Каждый объект datetime.datetime результат «урезания» данных в соответствии с указанным kind.

order – сортировка значений. По-умолчанию 'ASC', должна быть 'ASC' или 'DESC'.

tzinfo указывает часовой пояс используемый при создании объектов datetime. Принимает объект datetime.tzinfo. Если передать None, Django использует текущий часовой пояс. Не используется при USE_TZ равном False.

is_dst indicates whether or not pytz should interpret nonexistent and ambiguous datetimes in daylight saving time. By default (when is_dst=None), pytz raises an exception for such datetimes.

нет()¶

none()¶

Вызов none() создаст набор запросов, который никогда не возвращает никаких объектов, и при доступе к результатам не будет выполняться никакой запрос. Набор запросов qs.none() является экземпляром EmptyQuerySet.

Например:

>>> Entry.objects.none()
<QuerySet []>
>>> from django.db.models.query import EmptyQuerySet
>>> isinstance(Entry.objects.none(), EmptyQuerySet)
True

все()¶

all()¶

Возвращает копию текущего QuerySet (или подкласса QuerySet). Это может быть полезно, если вам нужно передать в функцию менеджер модели или QuerySet и выполнить дальнейшую фильтрацию результата. После вызова all() вы получите копию QuerySet, которую можно передать в функцию не боясь, что она изменит текущий QuerySet.

Если QuerySet был выполнен, он кэширует результат. Если данные в базе данных поменялись после выполнения QuerySet, вы можете получить обновленный результат запроса, вызывав all() уже выполненного QuerySet.

using¶

union(*other_qs, all=False)¶

Использует оператор SQL UNION для объединения результатов двух или более наборов QuerySet. Например:

>>> qs1.union(qs2, qs3)

Оператор UNION по умолчанию выбирает только отдельные значения. Чтобы разрешить дублирование значений, используйте аргумент all=True.

union(), intersection(), and difference() return model instances of the type of the first QuerySet even if the arguments are QuerySets of other models. Passing different models works as long as the SELECT list is the same in all QuerySets (at least the types, the names don’t matter as long as the types are in the same order). In such cases, you must use the column names from the first QuerySet in QuerySet methods applied to the resulting QuerySet. For example:

>>> qs1 = Author.objects.values_list('name')
>>> qs2 = Entry.objects.values_list('headline')
>>> qs1.union(qs2).order_by('name')

Кроме того, в результирующем наборе QuerySet разрешены только LIMIT, OFFSET, COUNT(*), ORDER BY и указание столбцов (т. е. нарезка, count(), exists(), order_by() и values()/values_list()). Кроме того, базы данных накладывают ограничения на то, какие операции разрешены в комбинированных запросах. Например, большинство баз данных не допускают использования LIMIT или OFFSET в комбинированных запросах.

iterator¶

intersection(*other_qs)¶

Использует оператор SQL INTERSECT для возврата общих элементов двух или более наборов QuerySet. Например:

>>> qs1.intersection(qs2, qs3)

См. некоторые ограничения в union().

defer¶

difference(*other_qs)¶

Uses SQL’s EXCEPT operator to keep only elements present in the QuerySet but not in some other QuerySets. For example:

>>> qs1.difference(qs2, qs3)

См. некоторые ограничения в union().

select_related¶

select_related(*fields)¶

Возвращает QuerySet который автоматически включает в выборку данные связанных объектов при выполнении запроса. Повышает производительность, т.к. при доступе к связанным объектам через модель не потребуются дополнительные запросы в базу данных.

Этот пример отображает разницу между обычной выборкой и с select_related(). Обычная выборка:

# Hits the database.
e = Entry.objects.get(id=5)

# Hits the database again to get the related Blog object.
b = e.blog

И с select_related:

# Hits the database.
e = Entry.objects.select_related('blog').get(id=5)

# Doesn't hit the database, because e.blog has been prepopulated
# in the previous query.
b = e.blog

Вы можете использовать select_related() с любым «queryset»:

from django.utils import timezone

# Find all the blogs with entries scheduled to be published in the future.
blogs = set()

for e in Entry.objects.filter(pub_date__gt=timezone.now()).select_related('blog'):
    # Without select_related(), this would make a database query for each
    # loop iteration in order to fetch the related blog for each entry.
    blogs.add(e.blog)

Порядок использования filter() и select_related() не важен. Эти экземпляры QuerySet одинаковы:

Entry.objects.filter(pub_date__gt=timezone.now()).select_related('blog')
Entry.objects.select_related('blog').filter(pub_date__gt=timezone.now())

Можно указывать поля связанных моделей как и при запросе. Например, у нас есть такие модели:

from django.db import models

class City(models.Model):
    # ...
    pass

class Person(models.Model):
    # ...
    hometown = models.ForeignKey(
        City,
        on_delete=models.SET_NULL,
        blank=True,
        null=True,
    )

class Book(models.Model):
    # ...
    author = models.ForeignKey(Person, on_delete=models.CASCADE)

…тогда вызов Book.objects.select_related('person__hometown').get(id=4) получит данные связанных Person и связанных City:

# Hits the database with joins to the author and hometown tables.
b = Book.objects.select_related('author__hometown').get(id=4)
p = b.author         # Doesn't hit the database.
c = p.hometown       # Doesn't hit the database.

# Without select_related()...
b = Book.objects.get(id=4)  # Hits the database.
p = b.author         # Hits the database.
c = p.hometown       # Hits the database.

Вы можете указать любое ForeignKey или OneToOneField поле в select_related().

Вы можете указать обратную связь для OneToOneField в списке полей — то есть, вы можете получить объект в котором определено поле OneToOneField. Вместо названия поля используйте значение параметра related_name.

В некоторых ситуациях вам может понадобится указать большое количество полей в select_related(), или вы просто не знаете всех связей. В таком случае можно использовать select_related() без аргументов. Будут использовать все связи кроме связей с null=True, такие связи необходимо указывать явно. Такой способ не рекомендуется т.к. может привести к очень сложному запросу и получению большого количества ненужных данных.

If you need to clear the list of related fields added by past calls of select_related on a QuerySet, you can pass None as a parameter:

>>> without_relations = queryset.select_related(None)

Несколько вызовов select_related теперь работает как и для других методов – то есть select_related('foo', 'bar') аналогично select_related('foo').select_related('bar').

prefetch_related¶

prefetch_related(*lookups)¶

Возвращает QuerySet, который получает «за один подход» связанные объекты для каждого из указанных параметров поиска.

Смысл такой же, как и у select_related, избежать нарастающего количества запросов при обращении к связанным объектам, но принцип работы немного другой.

select_related создает запрос SQL, объединяющий связанные таблицы и включающий дополнительные поля в SELECT. По этой причине, select_related получает связанные объекты в том же запросе. Однако, чтобы избежать большого количества возвращаемых данных при обработке «множественных» связей, select_related работает только со связями возвращающими один объект - внешний ключ и связь один-к-одному.

prefetch_related, on the other hand, does a separate lookup for each relationship, and does the „joining“ in Python. This allows it to prefetch many-to-many and many-to-one objects, which cannot be done using select_related, in addition to the foreign key and one-to-one relationships that are supported by select_related. It also supports prefetching of GenericRelation and GenericForeignKey, however, it must be restricted to a homogeneous set of results. For example, prefetching objects referenced by a GenericForeignKey is only supported if the query is restricted to one ContentType.

Например, у вас есть две модели:

from django.db import models

class Topping(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)

class Pizza(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    toppings = models.ManyToManyField(Topping)

    def __str__(self):
        return "%s (%s)" % (
            self.name,
            ", ".join(topping.name for topping in self.toppings.all()),
        )

and run:

>>> Pizza.objects.all()
["Hawaiian (ham, pineapple)", "Seafood (prawns, smoked salmon)"...

Проблема в том, что Pizza.__str__(), вызывая self.toppings.all() выполняет запрос к базе данных, и Pizza.objects.all() выполнит запрос к таблице Topping для каждого объекта Pizza в QuerySet.

Мы можем уменьшить количество запросов до двух, используя prefetch_related:

>>> Pizza.objects.all().prefetch_related('toppings')

Этот код аналогичен выполнению self.toppings.all() для каждого объекта Pizza . При вызове self.toppings.all() будут использоваться подгруженные данные, вместо запроса к БД. Django найдет их в кэше QuerySet, который был заполнен одним запросом.

Все соответствующие начинки(toppings) будут получены одним запросом, чтобы создать QuerySets, который имеет предварительно заполненный кэш соответствующих результатов. Этот QuerySets будет использован при вызове self.toppings.all().

Запрос для загрузки данных, указанных в prefetch_related() будет выполнен после выполнения основного запроса.

Если у вас есть итерация экземпляров модели, вы можете предварительно загрузить связанные атрибуты этих экземпляров, используя функцию prefetch_related_objects().

Обратите внимание, что будет «закэширован» также результат выполнения основного QuerySet, а также будут загружены все связанные объекты. Это отличается от стандартного поведения QuerySets, при котором Django старается не загружать связанные данные как можно дольше.

>>> pizzas = Pizza.objects.prefetch_related('toppings')
>>> [list(pizza.toppings.filter(spicy=True)) for pizza in pizzas]

Вы можете использовать стандартный синтаксис для обращения к связанным моделям. Например, добавим еще одну модель в пример выше:

class Restaurant(models.Model):
    pizzas = models.ManyToManyField(Pizza, related_name='restaurants')
    best_pizza = models.ForeignKey(Pizza, related_name='championed_by', on_delete=models.CASCADE)

Можно использовать такой запрос:

>>> Restaurant.objects.prefetch_related('pizzas__toppings')

Этот запрос выполнит предварительную загрузку всех пицц(Pizza) для ресторанов(Restaurant) и всех ингредиентов(Topping) для пицц. В результате будет выполнено 3 запроса - один для Restaurant, один для Pizza, и один для Topping.

>>> Restaurant.objects.prefetch_related('best_pizza__toppings')

Это вернет «best pizza» и все «toppings» для них для каждого ресторана. Будет выполнено 3 запроса.

The best_pizza relationship could also be fetched using select_related to reduce the query count to 2:

>>> Restaurant.objects.select_related('best_pizza').prefetch_related('best_pizza__toppings')

Так как предварительная загрузка выполняется после основного запроса (который включает все необходимые объединения таблиц для обработки select_related), она способна определить что объекты best_pizza уже получены и не выполнит их загрузку снова.

Использование нескольких вызовов prefetch_related соберет вместе все предварительно загружаемые поля. Чтобы их обнулить, вызовите метод prefetch_related с аргументом None:

>>> non_prefetched = qs.prefetch_related(None)

Одна особенность вызова prefetch_related, про которую следует упомянуть: объекты созданные в результате выполнения запроса могут быть использованы различными связанными объектами, то есть один экземпляр модели может оказаться более чем в одной точке в дереве возвращенных объектов. Это обычно случается с внешними ключами. Скорее всего это не вызовет никаких проблем, и даже сохранит память и время CPU.

Так как prefetch_related поддерживает предварительную загрузку GenericForeignKey, количество запросов зависит от данных. Так как GenericForeignKey может ссылаться на данные из разных таблиц, необходим один запрос на одну таблицу, вместо одного запроса для всех данных. Также может понадобится дополнительный запрос к таблице ContentType, если соответствующие данные еще не загружены.

prefetch_related в основном использует оператор „IN“ SQL запроса. Это означает, что для больших QuerySet может быть создано сложное условие „IN“, что, в зависимости от базы данных, может привести к проблемам с производительностью при разборе и выполнении SQL запроса. Всегда анализируйте(profile) ваш запрос!

Note that if you use iterator() to run the query, prefetch_related() calls will be ignored since these two optimizations do not make sense together.

Вы можете использовать объект Prefetch для большего контроля предварительной загрузкой.

В самом простом варианте Prefetch аналогичен обычному строковому аргументу:

>>> from django.db.models import Prefetch
>>> Restaurant.objects.prefetch_related(Prefetch('pizzas__toppings'))

Вы можете указать свой QuerySet в необязательном аргументе queryset. Это позволяет переопределить сортировку по умолчанию:

>>> Restaurant.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('pizzas__toppings', queryset=Toppings.objects.order_by('name')))

Или вызывать при возможности select_related(), чтобы уменьшить количество запросов еще больше:

>>> Pizza.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('restaurants', queryset=Restaurant.objects.select_related('best_pizza')))

Можно также результат сохранить другом атрибуте, указав название в аргументе to_attr. Результат будет сохранен непосредственно в списке.

Это позволяет выполнить предварительную загрузку несколько раз для одной связи, используя разные QuerySet. Например:

>>> vegetarian_pizzas = Pizza.objects.filter(vegetarian=True)
>>> Restaurant.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('pizzas', to_attr='menu'),
...     Prefetch('pizzas', queryset=vegetarian_pizzas, to_attr='vegetarian_menu'))

Результат с собственным to_attr может использоваться в аргументах запроса:

>>> vegetarian_pizzas = Pizza.objects.filter(vegetarian=True)
>>> Restaurant.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('pizzas', queryset=vegetarian_pizzas, to_attr='vegetarian_menu'),
...     'vegetarian_menu__toppings')

Использование to_attr рекомендуется при фильтрации результата предварительной загрузки т.к. это менее двусмысленно, чем сохранение результата фильтрации в кэше связывающего менеджера:

>>> queryset = Pizza.objects.filter(vegetarian=True)
>>>
>>> # Recommended:
>>> restaurants = Restaurant.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('pizzas', queryset=queryset, to_attr='vegetarian_pizzas'))
>>> vegetarian_pizzas = restaurants[0].vegetarian_pizzas
>>>
>>> # Not recommended:
>>> restaurants = Restaurant.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('pizzas', queryset=queryset))
>>> vegetarian_pizzas = restaurants[0].pizzas.all()

Предварительная загрузка работает и для связей один ко многим, таких как ForeignKey или OneToOneField. Обычно для них используется select_related(), но есть несколько случаев, когда может быть полезна предварительная загрузка с собственным QuerySet:

• Вы хотите использовать QuerySet, который выполняет предварительную загрузку для связанной модели.

• Вы хотите загрузить только часть связанных объектов.

• Вы хотите оптимизировать запрос, отфильтровав часть полей:

  >>> queryset = Pizza.objects.only('name')
  >>>
  >>> restaurants = Restaurant.objects.prefetch_related(
  ...     Prefetch('best_pizza', queryset=queryset))
  

When using multiple databases, Prefetch will respect your choice of database. If the inner query does not specify a database, it will use the database selected by the outer query. All of the following are valid:

>>> # Both inner and outer queries will use the 'replica' database
>>> Restaurant.objects.prefetch_related('pizzas__toppings').using('replica')
>>> Restaurant.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('pizzas__toppings'),
... ).using('replica')
>>>
>>> # Inner will use the 'replica' database; outer will use 'default' database
>>> Restaurant.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('pizzas__toppings', queryset=Toppings.objects.using('replica')),
... )
>>>
>>> # Inner will use 'replica' database; outer will use 'cold-storage' database
>>> Restaurant.objects.prefetch_related(
...     Prefetch('pizzas__toppings', queryset=Toppings.objects.using('replica')),
... ).using('cold-storage')

>>> prefetch_related('pizzas__toppings', 'pizzas')

>>> prefetch_related('pizzas__toppings', Prefetch('pizzas', queryset=Pizza.objects.all()))

>>> prefetch_related('pizza_list__toppings', Prefetch('pizzas', to_attr='pizza_list'))

**extra¶

extra(select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)¶

Иногда, стандартных возможностей Django не хватает для создания сложного условия WHERE запроса. Для таких случаев, Django предоставляет метод extra() QuerySet — метод позволяющий изменять SQL сгенерированный QuerySet.

>>> qs.extra(
...     select={'val': "select col from sometable where othercol = %s"},
...     select_params=(someparam,),
... )

>>> qs.annotate(val=RawSQL("select col from sometable where othercol = %s", (someparam,)))

SELECT col FROM sometable WHERE othercol = '%s'  # unsafe!

По определению, дополнительные параметры поиска определенные в extra() не переносимы между различными типами данных(потому что вы используете непосредственно SQL) и нарушает принцип DRY, поэтому вы должны избегать использование этого метода.

Укажите одни или несколько параметров params, select, where или tables. Ни один из аргументов не обязателен, но вы должны указать хотя бы один.

• select

  Параметр select позволяет добавить дополнительные поля в SELECT. Это должен быть словарь отображающий названия атрибутов и выражение SQL для вычисления значения этого атрибута.

  Например:

  Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"})
  

  В результате, каждый объект Entry будет содержать дополнительный атрибут, is_recent, булево значение определяющее больше ли значение pub_date чем 1 января 2006.

  Django вставит добавленный кусок SQL непосредственно в оператор SELECT, полученный SQL выглядит таким образом:

  SELECT blog_entry.*, (pub_date > '2006-01-01') AS is_recent
  FROM blog_entry;
  

  Следующий пример сложнее. Он добавляет подзапрос, чтобы добавить каждому объекту Blog атрибут entry_count, который равен количеству связанных объектов Entry:

  Blog.objects.extra(
      select={
          'entry_count': 'SELECT COUNT(*) FROM blog_entry WHERE blog_entry.blog_id = blog_blog.id'
      },
  )
  

  В это примере, мы используем тот факт, что запрос уже будет содержать таблицу blog_blog в операторе FROM.

  Полученный SQL запрос выглядит таким образом:

  SELECT blog_blog.*, (SELECT COUNT(*) FROM blog_entry WHERE blog_entry.blog_id = blog_blog.id) AS entry_count
  FROM blog_blog;
  

  Note that the parentheses required by most database engines around subqueries are not required in Django’s select clauses. Also note that some database backends, such as some MySQL versions, don’t support subqueries.

  В некоторых редких случаях вам может потребоваться передать параметры фрагментам SQL в extra(select=...). Для этой цели используйте параметр select_params.

  Например:

  Blog.objects.extra(
      select={'a': '%s', 'b': '%s'},
      select_params=('one', 'two'),
  )
  

  Если вам необходимо использовать %s в запрашиваемой строке, используйте %%s.

• where / tables

  Вы можете добавить оператор SQL WHERE — возможно для выполнения не явного объединения таблиц — by using where. Используя параметр tables можно добавить таблицы в оператор SQL FROM.

  where и tables принимают список строк. Все параметры where будут добавлены к остальным критериям через оператор «AND» .

  Например:

  Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])
  

  …будет переведено (примерно) в следующий SQL:

  SELECT * FROM blog_entry WHERE (foo='a' OR bar='a') AND (baz='a')
  

  Будьте внимательны при добавлении в параметр tables таблиц, которые уже используются запросом. В таком случае Django предполагает, что вы хотите добавить их повторно. Это создает проблему, т.к. таблица будет добавлена с псевдонимом(an alias). Если таблица несколько раз используется в запросе, второй и последующие вхождения должны использовать псевдонимы, чтобы база данных могла различить их. При обращении к добавленной таблице в параметре where вы получите ошибку.

  Скорее всего вы будете использовать дополнительные таблицы, которые еще не добавлены в запрос. Однако, если все таки возникнет описанная выше ситуация, существует несколько способов ее решить. Первый, посмотрите возможно ли использовать уже добавленную в запрос таблицу. Если это не возможно, используйте вызов extra() в начале конструкции запроса, чтобы ваша таблица использовалась первой. В конце концов, если каким-то образом все остальное вам не помогло, посмотрите на созданный запрос и перепишите параметр where таким образом, чтобы использовался псевдоним назначенный дополнительной таблице. При одинаковом способе создать запрос псевдоним будет всегда не измененным.

• order_by

  Если вам необходимо отсортировать полученный QuerySet используя новые поля или таблицы, которые вы добавили через extra(), используйте параметр order_by передав последовательность строк. Эти строки должны быть полями модели (как и в обычном методе order_by()), в формате table_name.column_name или псевдонимы колонок которые вы указали в параметре select при вызове extra().

  Например:

  q = Entry.objects.extra(select={'is_recent': "pub_date > '2006-01-01'"})
  q = q.extra(order_by = ['-is_recent'])
  

  Это запрос должен отсортировать все записи, у которых is_recent равен True, перед остальными записями (True следует перед False при ниспадающей сортировке).

  Вы можете заметить, между прочим, что можно выполнить несколько вызовов extra() (добавляя новые параметры каждый раз).

• params

  Параметр where описанный выше может использовать стандартный синтаксис Python подстановки параметров в строку — '%s', чтобы указать какие параметры должны быть экранированы базой данных. Аргумент params это список дополнительных параметров, которые будут подставлены в условие where.

  Например:

  Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
  

  Всегда используйте params вместо добавления значений непосредственно в where т.к. params гарантирует, что все значения будут экранированы в соответствиями с синтаксисом используемой базы данных. Например, кавычки будут экранированы правильно.

  Не верно:

  Entry.objects.extra(where=["headline='Lennon'"])
  

  Верно:

  Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
  

defer¶

defer(*fields)¶

При сложной структуре данных модели могут содержать большое количество полей, некоторые из которых могут содержать большие объемы данных(например, текстовые поля), или использовать ресурсоемкий процесс преобразования данных в объекты Python. Если вы точно знаете, что данные этих полей не будут использоваться при работе с результатами запроса, вы можете указать Django не выбирать эти поля из базы данных.

Это делается передачей названия полей, которые не должны быть загружены, в метод defer():

Entry.objects.defer("headline", "body")

Результат все также будет содержать объекты модели. Каждое не выбранное поле будет получено из базы данных при обращении к нему (одна за раз, не все «отложенные» поля сразу).

Вы можете выполнить несколько вызовов defer(). Каждый вызов добавит новые поля в список «отложенных»:

# Defers both the body and headline fields.
Entry.objects.defer("body").filter(rating=5).defer("headline")

Порядок добавления полей не имеет значения. Вызов defer() с полем, которое уже было добавлено в список «отложенных», ничего не изменит (поле все также не будет выбираться из базы данных).

Вы можете указать поля связанных моделей (если эти модели загружаются через select_related()) используя стандартный синтаксис двух нижних подчеркиваний для разделения полей:

Blog.objects.select_related().defer("entry__headline", "entry__body")

Если вы хотите очистить список «отложенных» полей, передайте None как параметр для defer():

# Load all fields immediately.
my_queryset.defer(None)

Некоторые поля всегда будут выбираться из базы данных, даже если вы их добавите в вызов defer(). Всегда выбирается первичный ключ. Используя select_related() для получения связанных моделей, не «откладывайте» загрузку связывающего поля иначе получите ошибку.

class CommonlyUsedModel(models.Model):
    f1 = models.CharField(max_length=10)

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'app_largetable'

class ManagedModel(models.Model):
    f1 = models.CharField(max_length=10)
    f2 = models.CharField(max_length=10)

    class Meta:
        db_table = 'app_largetable'

# Two equivalent QuerySets:
CommonlyUsedModel.objects.all()
ManagedModel.objects.all().defer('f2')

только()¶

only(*fields)¶

The only() method is more or less the opposite of defer(). You call it with the fields that should not be deferred when retrieving a model. If you have a model where almost all the fields need to be deferred, using only() to specify the complementary set of fields can result in simpler code.

Например, у вас есть модель с полями name, age и biography. Эти два запроса идентичны в плане полученных полей:

Person.objects.defer("age", "biography")
Person.objects.only("name")

При вызове only() будет заменено множество загружаемых полей. Название метода говорит само за себя: только эти поля должны быть загружены; все остальные – «отложены». Таким образом при последовательном вызове only() несколько раз, только поля из последнего вызова будут загружены:

# This will defer all fields except the headline.
Entry.objects.only("body", "rating").only("headline")

Так как defer() добавляет поля в список «отложенных» при множественном вызове, вы можете совмещать вызовы only() и defer(), что будет работать вполне логично:

# Final result is that everything except "headline" is deferred.
Entry.objects.only("headline", "body").defer("body")

# Final result loads headline and body immediately (only() replaces any
# existing set of fields).
Entry.objects.defer("body").only("headline", "body")

Все замечания описанные для метода defer() применимы и к методу only(). Используйте его с осторожностью и только в отсутствии других вариантов.

Using only() and omitting a field requested using select_related() is an error as well.

using¶

using(alias)¶

Этот метод контролирует какую базу данных будет использовать QuerySet для запроса, если вы используете несколько баз данных. Единственный аргумент это псевдоним базы данных указанный в настройке проекта DATABASES.

Например:

# queries the database with the 'default' alias.
>>> Entry.objects.all()

# queries the database with the 'backup' alias
>>> Entry.objects.using('backup')

select_for_update¶

select_for_update(nowait=False, skip_locked=False, of=(), no_key=False)¶

Возвращает QuerySet, блокирующий записи до завершения транзакции, используя оператор SQL SELECT ... FOR UPDATE используемой базы данных.

Например:

from django.db import transaction

entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)
with transaction.atomic():
    for entry in entries:
        ...

Все, удовлетворяющие фильтрам, строки будут заблокированы до завершения транзакции, то есть другие транзакции не смогут изменить или заблокировать это строки.

Обычно, если другая транзакция заблокировала одну из выбранных записей, запрос будет заблокирован до снятия блокировки. Если вы не желаете этого, используйте select_for_update(nowait=True). Вызов будет не блокированным, если записи уже заблокированы, будет вызвано исключение DatabaseError при вычислении QuerySet.

По умолчанию select_for_update() блокирует все строки, выбранные запросом. Например, строки связанных объектов, указанные в select_related(), блокируются в дополнение к строкам модели набора запросов. Если это нежелательно, укажите связанные объекты, которые вы хотите заблокировать, в select_for_update(of=(...)), используя тот же синтаксис полей, что и select_based(). Используйте значение self для ссылки на модель набора запросов.

Restaurant.objects.select_for_update(of=('self', 'place_ptr'))

Только в PostgreSQL вы можете передать no_key=True, чтобы получить более слабую блокировку, которая по-прежнему позволяет создавать строки, которые просто ссылаются на заблокированные строки (например, через внешний ключ), пока блокировка действует. В документации PostgreSQL есть более подробная информация о режимах блокировки на уровне строк.

You can’t use select_for_update() on nullable relations:

>>> Person.objects.select_related('hometown').select_for_update()
Traceback (most recent call last):
...
django.db.utils.NotSupportedError: FOR UPDATE cannot be applied to the nullable side of an outer join

To avoid that restriction, you can exclude null objects if you don’t care about them:

>>> Person.objects.select_related('hometown').select_for_update().exclude(hometown=None)
<QuerySet [<Person: ...)>, ...]>

Currently, the postgresql, oracle, and mysql database backends support select_for_update(). However, MariaDB 10.3+ supports only the nowait argument and MySQL 8.0.1+ supports the nowait, skip_locked, and of arguments. The no_key argument is supported only on PostgreSQL.

Передача nowait=True, skip_locked=True, no_key=True или of в select_for_update() с использованием баз данных, которые не поддерживают эти параметры, таких как MySQL, вызывает ошибку NotSupportedError. Это предотвращает неожиданную блокировку кода.

Выполнение выборки с select_for_update() в autocommit режиме для бэкенда, который поддерживает SELECT ... FOR UPDATE, вызовет TransactionManagementError т.к. строки не будут заблокированы в этом случае. Если разрешить такое выполнение, это может привести к повреждению данных т.к. код рассчитывает, что будет выполнен в транзакции, хотя это не так.

Использование select_for_update() с базой данных, которая не поддерживает SELECT ... FOR UPDATE (например, SQLite) не будет иметь никакого эффекта. SELECT ... FOR UPDATE не будет добавлено к запросу, и ошибка не будет вызвана, если select_for_update() используется в autocommit режиме.

сырой()¶

raw(raw_query, params=(), translations=None, using=None)¶

Принимает SQL запрос, выполняет его и возвращает объект django.db.models.query.RawQuerySet. Этот объект RawQuerySet может быть проитерирован как и обычный QuerySet для получения объектов результата.

Смотрите Использование чистого SQL.

И (&)¶

Combines two QuerySets using the SQL AND operator.

Можно использовать такой запрос:

Model.objects.filter(x=1) & Model.objects.filter(y=2)
Model.objects.filter(x=1, y=2)
from django.db.models import Q
Model.objects.filter(Q(x=1) & Q(y=2))

Аналог SQL:

SELECT ... WHERE x=1 AND y=2

ИЛИ (|)¶

Объединяет два набора QuerySet с помощью оператора SQL OR.

Можно использовать такой запрос:

Model.objects.filter(x=1) | Model.objects.filter(y=2)
from django.db.models import Q
Model.objects.filter(Q(x=1) | Q(y=2))

Аналог SQL:

SELECT ... WHERE x=1 OR y=2

get()¶

get(*args, **kwargs)¶

Возвращает объект, соответствующий заданным параметрам поиска, который должен быть в формате, описанном в разделе Поиск полей. Вам следует использовать поиски, которые гарантированно уникальны, например, первичный ключ или поля в ограничении уникальности. Например:

Entry.objects.get(id=1)
Entry.objects.get(Q(blog=blog) & Q(entry_number=1))

Если вы ожидаете, что набор запросов уже вернет одну строку, вы можете использовать get() без каких-либо аргументов, чтобы вернуть объект для этой строки:

Entry.objects.filter(pk=1).get()

Если get() не находит ни одного объекта, он вызывает исключение Model.DoesNotExist:

Entry.objects.get(id=-999) # raises Entry.DoesNotExist

Если get() находит более одного объекта, он вызывает исключение Model.MultipleObjectsReturned:

Entry.objects.get(name='A Duplicated Name') # raises Entry.MultipleObjectsReturned

Оба этих класса исключений являются атрибутами класса модели и специфичны для этой модели. Если вы хотите обрабатывать такие исключения из нескольких вызовов get() для разных моделей, вы можете использовать их общие базовые классы. Например, вы можете использовать django.core.Exceptions.ObjectDoesNotExist для обработки исключений DoesNotExist из нескольких моделей:

from django.core.exceptions import ObjectDoesNotExist

try:
    blog = Blog.objects.get(id=1)
    entry = Entry.objects.get(blog=blog, entry_number=1)
except ObjectDoesNotExist:
    print("Either the blog or entry doesn't exist.")

create¶

create(**kwargs)¶

Удобный метод чтобы создать и сохранить объект. Таким образом:

p = Person.objects.create(first_name="Bruce", last_name="Springsteen")

и:

p = Person(first_name="Bruce", last_name="Springsteen")
p.save(force_insert=True)

эквивалентны.

Параметр force_insert описан в другом разделе, он означает, что всегда будет создаваться новый объект. Обычно вам не нужно беспокоиться об этом. Однако, если ваш объект содержит значение первичного ключа и этот ключ уже существует в базе данных, метод create() вызовет исключение IntegrityError т.к. первичный ключ должен быть уникальным. Будьте готовы обработать исключение, если вы самостоятельно указываете первичный ключ.

get_or_create¶

get_or_create(defaults=None, **kwargs)¶

Удобный метод для поиска объекта по заданным параметрам поиска kwargs (может быть пустым, если все поля содержат значения по умолчанию), и создания нового при необходимости.

Возвращает кортеж (object, created), где object полученный или созданный объект и created – булево значение, указывающее был ли создан объект.

Это предназначено для предотвращения создания дублирующихся объектов при параллельных запросах и в качестве ярлыка для шаблонного кода. Например:

try:
    obj = Person.objects.get(first_name='John', last_name='Lennon')
except Person.DoesNotExist:
    obj = Person(first_name='John', last_name='Lennon', birthday=date(1940, 10, 9))
    obj.save()

Такой способ становится весьма громоздким при увеличении количества полей модели. Пример выше может быть переписан с использованием метода get_or_create():

obj, created = Person.objects.get_or_create(
    first_name='John',
    last_name='Lennon',
    defaults={'birthday': date(1940, 10, 9)},
)

Любые аргументы ключевого слова, переданные в get_or_create() — кроме необязательного, называемого defaults, - будут использоваться в вызове get(). Если объект найден, get_or_create() возвращает кортеж этого объекта и False.

Вы можете указать более сложные условия для полученного объекта, связав get_or_create() с filter() и используя Q объекты. Например, чтобы получить Роберта или Боба Марли, если они существуют, и создать последнего в противном случае:

from django.db.models import Q

obj, created = Person.objects.filter(
    Q(first_name='Bob') | Q(first_name='Robert'),
).get_or_create(last_name='Marley', defaults={'first_name': 'Bob'})

Все именованные аргументы переданные в get_or_create() — кроме одного не обязательного defaults — будут использованы при вызове get(). Если объект найден, get_or_create() вернет этот объект и False. Если найдено несколько объектов - будет вызвано исключение MultipleObjectsReturned. Если объект не найден, get_or_create() создаст и сохранит новый объект, возвращая новый объект и True. Новый объект будет создан примерно за таким алгоритмом:

params = {k: v for k, v in kwargs.items() if '__' not in k}
params.update({k: v() if callable(v) else v for k, v in defaults.items()})
obj = self.model(**params)
obj.save()

Это означает, что будут выбраны именованные аргументы кроме 'defaults' и не содержащие двойное подчеркивание (которые указывают на не-точный поиск). Затем добавляются значения из defaults, перезаписывая ключи при необходимости, полученные данные используются как аргументы для конструктора класса модели. Как уже указывалось выше, это упрощенный алгоритм, но все важные детали указаны. Внутренняя реализация одержит больше проверок ошибок и различных условий; если вам интересно, можете посмотреть исходный код.

Если модель содержит поле defaults и вы хотите использовать его в параметрах поиска в get_or_create(), просто используйте 'defaults__exact':

Foo.objects.get_or_create(defaults__exact='bar', defaults={'defaults': 'baz'})

Метод get_or_create() использует аналогичное поведение с ошибками что и метод create(), если вы самостоятельно определяете значение первичного ключа. Если объект должен быть создан и значение первичного ключа уже существует в базе данных, будет вызвано исключение IntegrityError.

Finally, a word on using get_or_create() in Django views. Please make sure to use it only in POST requests unless you have a good reason not to. GET requests shouldn’t have any effect on data. Instead, use POST whenever a request to a page has a side effect on your data. For more, see Safe methods in the HTTP spec.

class Chapter(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=255, unique=True)

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=256)
    chapters = models.ManyToManyField(Chapter)

>>> book = Book.objects.create(title="Ulysses")
>>> book.chapters.get_or_create(title="Telemachus")
(<Chapter: Telemachus>, True)
>>> book.chapters.get_or_create(title="Telemachus")
(<Chapter: Telemachus>, False)
>>> Chapter.objects.create(title="Chapter 1")
<Chapter: Chapter 1>
>>> book.chapters.get_or_create(title="Chapter 1")
# Raises IntegrityError

update_or_create¶

update_or_create(defaults=None, **kwargs)¶

A convenience method for updating an object with the given kwargs, creating a new one if necessary. The defaults is a dictionary of (field, value) pairs used to update the object. The values in defaults can be callables.

Возвращает кортеж (object, created), где object полученный или обновленный объект и created – булево значение, указывающее был ли создан объект.

Метод update_or_create пытается получить объект из базы данных, используя kwargs. Если объект найден, он обновляет поля указанные в defaults.

Этот метод удобно использовать для скриптов импорта данных. Например:

defaults = {'first_name': 'Bob'}
try:
    obj = Person.objects.get(first_name='John', last_name='Lennon')
    for key, value in defaults.items():
        setattr(obj, key, value)
    obj.save()
except Person.DoesNotExist:
    new_values = {'first_name': 'John', 'last_name': 'Lennon'}
    new_values.update(defaults)
    obj = Person(**new_values)
    obj.save()

Такой способ становится весьма громоздким при увеличении количества полей модели. Пример выше может быть переписан с использованием метода update_or_create():

obj, created = Person.objects.update_or_create(
    first_name='John', last_name='Lennon',
    defaults={'first_name': 'Bob'},
)

Подробное описание того, как разрешаются имена, передаваемые в kwargs, см. в get_or_create().

Как описано выше в get_or_create(), этот метод подвержен состоянию гонки, что может привести к созданию одинаковых строк в базе данных, если уникальность полей не контролируется на уровне базы данных.

Метод get_or_create() использует аналогичное поведение с ошибками что и метод create(), если вы самостоятельно определяете значение первичного ключа. Если объект должен быть создан и значение первичного ключа уже существует в базе данных, будет вызвано исключение IntegrityError.

bulk_create¶

bulk_create(objs, batch_size=None, ignore_conflicts=False)¶

This method inserts the provided list of objects into the database in an efficient manner (generally only 1 query, no matter how many objects there are), and returns created objects as a list, in the same order as provided:

>>> objs = Entry.objects.bulk_create([
...     Entry(headline='This is a test'),
...     Entry(headline='This is only a test'),
... ])

Следует упомянуть ряд оговорок:

• Метод модели save() не будет вызван, и сигналы pre_save и post_save не будут вызваны.

• Не работает с дочерними моделями при multi-table наследовании.

• If the model’s primary key is an AutoField, the primary key attribute can only be retrieved on certain databases (currently PostgreSQL and MariaDB 10.5+). On other databases, it will not be set.

• Не работает со связями многое-ко-многим.

• Он преобразует objs в список, который полностью оценивает objs, если это генератор. Приведение позволяет проверять все объекты, чтобы в первую очередь можно было вставить любые объекты с первичным ключом, установленным вручную. Если вы хотите вставлять объекты пакетами, не оценивая весь генератор сразу, вы можете использовать этот метод, если у объектов нет первичных ключей, установленных вручную:

  from itertools import islice
  
  batch_size = 100
  objs = (Entry(headline='Test %s' % i) for i in range(1000))
  while True:
      batch = list(islice(objs, batch_size))
      if not batch:
          break
      Entry.objects.bulk_create(batch, batch_size)
  

Параметр batch_size указывает количество объектов, которые будут созданы за один запрос. По умолчанию все объекты создаются одним запросом, кроме SQLite, где есть ограничение на количество переменных в запросе равное 999.

On databases that support it (all but Oracle), setting the ignore_conflicts parameter to True tells the database to ignore failure to insert any rows that fail constraints such as duplicate unique values. Enabling this parameter disables setting the primary key on each model instance (if the database normally supports it).

update¶

bulk_update(objs, fields, batch_size=None)¶

This method efficiently updates the given fields on the provided model instances, generally with one query:

>>> objs = [
...    Entry.objects.create(headline='Entry 1'),
...    Entry.objects.create(headline='Entry 2'),
... ]
>>> objs[0].headline = 'This is entry 1'
>>> objs[1].headline = 'This is entry 2'
>>> Entry.objects.bulk_update(objs, ['headline'])

QuerySet.update() используется для сохранения изменений, поэтому это более эффективно, чем перебор списка моделей и вызов save() для каждой из них, но здесь есть несколько предостережений:

• Вы не можете обновить первичный ключ модели.

• Метод модели save() не будет вызван, и сигналы pre_save и post_save не будут вызваны.

• При обновлении большого количества столбцов в большом количестве строк сгенерированный SQL может быть очень большим. Избегайте этого, указав подходящий batch_size.

• Обновление полей, определенных в предках многотабличного наследования, потребует дополнительного запроса для каждого предка.

• Если отдельный пакет содержит дубликаты, только первый экземпляр в этом пакете приведет к обновлению.

Параметр batch_size указывает количество объектов, которые будут созданы за один запрос. По умолчанию все объекты создаются одним запросом, кроме SQLite, где есть ограничение на количество переменных в запросе равное 999.

count¶

count()¶

Возвращает количество записей в базе данных отвечающем запросу QuerySet. Метод count() никогда не вызывает исключение.

Например:

# Returns the total number of entries in the database.
Entry.objects.count()

# Returns the number of entries whose headline contains 'Lennon'
Entry.objects.filter(headline__contains='Lennon').count()

Метод count() использует SELECT COUNT(*), так что всегда используйте метод count() вместо загрузки всех записей в объекты Python и вызов len() над результатом (если вам кончено в любом случае не понадобится загружать их далее, в таком случае len() будет быстрее).

Обратите внимание, если вам необходимо количество объектов в QuerySet и сами объекты (например, цикл по ним), возможно эффективнее использовать len(queryset), чтобы избежать дополнительного запроса при выполнении count().

Если набор запросов уже полностью получен, функция count() будет использовать эту длину, а не выполнять дополнительный запрос к базе данных.

in_bulk¶

in_bulk(id_list=None, *, field_name='pk')¶

Принимает список значений полей («id_list») и «field_name» для этих значений и возвращает словарь, сопоставляющий каждое значение с экземпляром объекта с заданным значением поля. Никакие исключения django.core.Exceptions.ObjectDoesNotExist никогда не будут создаваться in_bulk; то есть любое значение id_list, не соответствующее ни одному экземпляру, будет просто игнорироваться. Если id_list не указан, возвращаются все объекты в наборе запросов. field_name должно быть уникальным полем или отдельным полем (если в distinct() указано только одно поле). field_name по умолчанию использует первичный ключ.

Например:

>>> Blog.objects.in_bulk([1])
{1: <Blog: Beatles Blog>}
>>> Blog.objects.in_bulk([1, 2])
{1: <Blog: Beatles Blog>, 2: <Blog: Cheddar Talk>}
>>> Blog.objects.in_bulk([])
{}
>>> Blog.objects.in_bulk()
{1: <Blog: Beatles Blog>, 2: <Blog: Cheddar Talk>, 3: <Blog: Django Weblog>}
>>> Blog.objects.in_bulk(['beatles_blog'], field_name='slug')
{'beatles_blog': <Blog: Beatles Blog>}
>>> Blog.objects.distinct('name').in_bulk(field_name='name')
{'Beatles Blog': <Blog: Beatles Blog>, 'Cheddar Talk': <Blog: Cheddar Talk>, 'Django Weblog': <Blog: Django Weblog>}

При передаче в in_bulk() пустого списка будет получен пустой словарь.

iterator¶

iterator(chunk_size=2000)¶

Evaluates the QuerySet (by performing the query) and returns an iterator (see PEP 234) over the results. A QuerySet typically caches its results internally so that repeated evaluations do not result in additional queries. In contrast, iterator() will read results directly, without doing any caching at the QuerySet level (internally, the default iterator calls iterator() and caches the return value). For a QuerySet which returns a large number of objects that you only need to access once, this can result in better performance and a significant reduction in memory.

Заметим, что использование iterator() для QuerySet, который уже был вычислен, приведет к повторному вычислению и выполнению запроса к базе данных.

Also, use of iterator() causes previous prefetch_related() calls to be ignored since these two optimizations do not make sense together.

В зависимости от серверной части базы данных результаты запроса будут либо загружены все сразу, либо переданы из базы данных с помощью курсоров на стороне сервера.

latest¶

latest(*fields)¶

Возвращает последний объект, используя значение из поля даты указанного параметром field_name.

Этот пример возвращает последний объект Entry в таблице по полю pub_date:

Entry.objects.latest('pub_date')

Вы также можете выбрать последнюю версию на основе нескольких полей. Например, чтобы выбрать Запись с самой ранней expire_date, когда две записи имеют одинаковую pub_date:

Entry.objects.latest('pub_date', '-expire_date')

Знак минус в '-expire_date' означает сортировку expire_date в нисходящем порядке. Поскольку latest() получает последний результат, выбирается Entry с самой ранней expire_date.

Если в Meta модели определен get_latest_by, вы можете не указывать аргумент field_name при вызове earliest() или latest(). Django будет использовать поле указанное в get_latest_by как значение по-умолчанию.

Как и get(), earliest() и latest() вызывает исключение DoesNotExist, если объект не найден.

Заметим что earliest() и latest() существует исключительно для удобства и читаемости.

Entry.objects.filter(pub_date__isnull=False).latest('pub_date')

earliest¶

earliest(*fields)¶

Работает как и latest() только наоборот.

first¶

first()¶

Возвращает первый объект из выборки, или None если ничего не найдено. Если для QuerySet не указана сортировка, он будет отсортирован по первичному ключу.

Например:

p = Article.objects.order_by('title', 'pub_date').first()

first() создан просто для удобства и аналогичен следующему коду:

try:
    p = Article.objects.order_by('title', 'pub_date')[0]
except IndexError:
    p = None

последний()¶

last()¶

Работает как и first(), но возвращает последний объект из выборки.

aggregate¶

aggregate(*args, **kwargs)¶

Возвращает словарь агрегированных значений (среднее значение, сума и др.) вычисленных для QuerySet. Каждый аргумент aggregate() определяет значение, которые будет включено в возвращаемый словарь.

Функции агрегации Django описаны в Функции агрегации. Так как они являются выражениями запроса, вы можете комбинировать функции агрегации друг с другом или значениями, чтобы создать сложные агрегации.

Агрегация, указанная с помощью именованного аргумента, использует имя аргумента как название ключа в возвращаемом словаре. Для анонимных аргументов названия ключей будут созданы из названия функции агрегации и названия поля модели используемого в агрегации данных. Сложные агрегации не могут использовать анонимные аргументы и вы должны указать именованные.

For example, when you are working with blog entries, you may want to know the number of authors that have contributed blog entries:

>>> from django.db.models import Count
>>> q = Blog.objects.aggregate(Count('entry'))
{'entry__count': 16}

By using a keyword argument to specify the aggregate function, you can control the name of the aggregation value that is returned:

>>> q = Blog.objects.aggregate(number_of_entries=Count('entry'))
{'number_of_entries': 16}

Для углубленного изучения агрегации смотрите раздел про агрегацию.

exists¶

exists()¶

Возвращает True если QuerySet содержит какой-либо результат, иначе - False. Выполняет на столько простой и быстрый запрос, на сколько это возможно, почти идентичный обычному запросу QuerySet.

exists() is useful for searches relating to both object membership in a QuerySet and to the existence of any objects in a QuerySet, particularly in the context of a large QuerySet.

The most efficient method of finding whether a model with a unique field (e.g. primary_key) is a member of a QuerySet is:

entry = Entry.objects.get(pk=123)
if some_queryset.filter(pk=entry.pk).exists():
    print("Entry contained in queryset")

Which will be faster than the following which requires evaluating and iterating through the entire queryset:

if entry in some_queryset:
   print("Entry contained in QuerySet")

And to find whether a queryset contains any items:

if some_queryset.exists():
    print("There is at least one object in some_queryset")

Это будет быстрее чем:

if some_queryset:
    print("There is at least one object in some_queryset")

… но не на много(разве что результат содержит большое количество записей).

Если some_queryset не был еще вычислен, но вы точно знаете что будет вычислен в любом случае, тогда вызов some_query_set.exists() выполнит больше работы (один запрос для проверки наличия данных и один для получения данных) чем просто bool(some_queryset), который получит результат и проверит не пустой ли он.

update¶

update(**kwargs)¶

Выполняет SQL запрос, обновляющий данные указанных полей и возвращает количество измененных записей(которое может быть не равно количеству обновленных записей, если некоторые из них уже содержали новое значение).

For example, to turn comments off for all blog entries published in 2010, you could do this:

>>> Entry.objects.filter(pub_date__year=2010).update(comments_on=False)

(Пример подразумевает что модель Entry содержит поля pub_date и comments_on.)

You can update multiple fields — there’s no limit on how many. For example, here we update the comments_on and headline fields:

>>> Entry.objects.filter(pub_date__year=2010).update(comments_on=False, headline='This is old')

The update() method is applied instantly, and the only restriction on the QuerySet that is updated is that it can only update columns in the model’s main table, not on related models. You can’t do this, for example:

>>> Entry.objects.update(blog__name='foo') # Won't work!

Filtering based on related fields is still possible, though:

>>> Entry.objects.filter(blog__id=1).update(comments_on=True)

Метод update() не может быть вызван для QuerySet с примененным срезом, или который не может быть отфильтрован по какой-либо другой причине.

The update() method returns the number of affected rows:

>>> Entry.objects.filter(id=64).update(comments_on=True)
1

>>> Entry.objects.filter(slug='nonexistent-slug').update(comments_on=True)
0

>>> Entry.objects.filter(pub_date__year=2010).update(comments_on=False)
132

Если вам нужно всего лишь изменить запись и не нужно ничего делать с объектом модели, более эффективно использовать метод update(), чем загружать объект в память. Например, вместо этого:

e = Entry.objects.get(id=10)
e.comments_on = False
e.save()

…делайте так:

Entry.objects.filter(id=10).update(comments_on=False)

Использование update() также предотвращает ситуации, когда что-то может быть изменено в базе данных в тот короткий период времени между загрузкой данных и вызовом save().

Учтите, что метод update() использует непосредственно SQL запрос. Метод save() модели не будет вызван, сигналы pre_save или post_save не будут вызваны (которые являются следствием вызова Model.save()). Если вы хотите обновить объекты модели с переопределенным методом save(), пройдитесь по каждому и вызовите метод save(), например:

for e in Entry.objects.filter(pub_date__year=2010):
    e.comments_on = False
    e.save()

Entry.objects.order_by('-number').update(number=F('number') + 1)

delete()¶

delete()¶

Выполняет SQL запрос для удаления записей в QuerySet и возвращает количество удаленных объектов, и словарь с количеством удаленных объектов для каждого типа объекта.

Метод delete() выполняют запрос сразу после вызова метода. Метод delete() не может быть выполнен для QuerySet, к которому был применен срез или который не может быть отфильтрован по любой другой причине.

For example, to delete all the entries in a particular blog:

>>> b = Blog.objects.get(pk=1)

# Delete all the entries belonging to this Blog.
>>> Entry.objects.filter(blog=b).delete()
(4, {'weblog.Entry': 2, 'weblog.Entry_authors': 2})

By default, Django’s ForeignKey emulates the SQL constraint ON DELETE CASCADE — in other words, any objects with foreign keys pointing at the objects to be deleted will be deleted along with them. For example:

>>> blogs = Blog.objects.all()

# This will delete all Blogs and all of their Entry objects.
>>> blogs.delete()
(5, {'weblog.Blog': 1, 'weblog.Entry': 2, 'weblog.Entry_authors': 2})

Такое каскадное поведение можно настроить, используя аргумент on_delete для поля ForeignKey.

Метод delete() выполняет массовое удаление и не вызывает метод delete() модели. Однако, будут вызваны сигналы pre_delete и post_delete для всех удаленных объектов (включая объекты, удаленные каскадным удалением).

Django необходимо загрузить все объекты в память и послать сигнал для каскадной обработки. Однако, если нет необходимости в посылании сигнала для каскадного поведения, Django может удалить объекты без загрузки в память. При удалении большого количества объектов, можно значительно сократить количество используемой памяти. Также сократится количество запросов.

Внешние ключи со значением on_delete DO_NOTHING не мешают быстрому удалению.

Заметим, что запросы, созданные при удалении объектов не обсуждаются т.к. являются деталями реализации Django.

as_manager¶

classmethod as_manager()¶

Метод класса, который возвращает экземпляр Manager, который содержит копию методов QuerySet. Смотрите Создание Manager с методами QuerySet.

**extra¶

explain(format=None, **options)¶

Возвращает строку плана выполнения QuerySet, в которой подробно описано, как база данных будет выполнять запрос, включая любые индексы или соединения, которые будут использоваться. Знание этих деталей может помочь вам повысить производительность медленных запросов.

For example, when using PostgreSQL:

>>> print(Blog.objects.filter(title='My Blog').explain())
Seq Scan on blog  (cost=0.00..35.50 rows=10 width=12)
  Filter: (title = 'My Blog'::bpchar)