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news 2025/9/17 12:32:18

微网站备案,可以做h5游戏的网站,济南招聘网最新招聘,江苏天宇建设集团有限公司网站跨多值查询跨越 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。 filter() 先看filter()，通过一个例子看&#xf…

跨多值查询

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。

filter()

先看filter()，通过一个例子看：

from datetime import datefrom django.db import modelsclass Blog(models.Model):name = models.CharField(max_length=100)tagline = models.TextField()def __str__(self):return self.nameclass Entry(models.Model):blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE)headline = models.CharField(max_length=255)body_text = models.TextField()pub_date = models.DateField()# 其他字段省略...def __str__(self):return self.headline

假设Entry模型对应的表数据如下

Entry模型对应的表

# 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）
>>> Blog.objects.filter(entry__headline__contains="Lennon", entry__pub_date__year=2008)
<QuerySet [<Blog: Beatles Blog>]>
# 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
>>> Blog.objects.filter(entry__headline__contains="Lennon").filter(entry__pub_date__year=2008)
<QuerySet [<Blog: Beatles Blog>, <Blog: Beatles Blog>, <Blog: Pop Music Blog]>

这个结果看起来有点怪，官方文档的解释是由于第二个（更宽松的）查询链接了多个过滤器，它对主模型进行了多次连接，可能会产生重复的结果。
下面是其他网友的解释，可以参考

如果使用多个filter函数，单个函数接收单个条件，采用链式调用的方式来查询，则先过滤第一个查询条件，其返回的是QuerySet对象，注意：由于是跨关联关系查询，我们时刻要清除自己检索的是什么，这里我们检索的是Blog对象，而不是Entry对象，所以第一个过滤器返回的QuerySet内包含的也是Blog对象，而不是Entry对象。然后在此QuerySet基础上继续跨关联关系查询第二个过滤条件，如果返回的Blog对象关联的Entry对象中有满足过滤器条件的Entry，则将该Blog对象添加到返回的Queryset中
https://www.cnblogs.com/fu-9/p/14645330.html

exclude()

一次 exclude() 调用的条件并不需要指向同一项目。
还是用上面entry的数据。
例如，以下查询会排除那些【关联条目标题包含"Lennon" 的博客】和【发布于 2008 年的博客】，查询结果是空：

>>> Blog.objects.exclude(
... 	entry__headline__contains="Lennon",
... 	entry__pub_date__year=2008,)
<QuerySet []>

如果要排除【关联条目标题包含"Lennon"且发布于2008年的博客】，查询结果是id为2的blog。

>>> Blog.objects.exclude(
...     entry__in=Entry.objects.filter(
...         headline__contains="Lennon",
...         pub_date__year=2008,
...     ),
... )
<QuerySet [<Blog: Pop Music Blog>]>