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filter：将满足条件的数据提取出来，返回一个新的QuerySet。具体的filter可以提供什么条件查询。请见查询操作章节。
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exclude：排除满足条件的数据，返回一个新的QuerySet。示例代码如下：
Article.objects.exclude(title__contains=\'hello\')
以上代码的意思是提取那些标题不包含hello的图书。
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annotate：给QuerySet中的每个对象都添加一个使用查询表达式（聚合函数、F表达式、Q表达式、Func表达式等）的新字段。示例代码如下：
articles = Article.objects.annotate(author_name=F("author__name"))
以上代码将在每个对象中都添加一个author__name的字段，用来显示这个文章的作者的年龄。
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order_by：指定将查询的结果根据某个字段进行排序。如果要倒叙排序，那么可以在这个字段的前面加一个负号。示例代码如下：
一定要注意的一点是，多个order_by，会把前面排序的规则给打乱，而使用后面的排序方式。比如以下代码：
articles = Article.objects.order_by("create_time").order_by("author__name")
他会根据作者的名字进行排序，而不是使用文章的创建时间。
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values：用来指定在提取数据出来，需要提取哪些字段。默认情况下会把表中所有的字段全部都提取出来，可以使用values来进行指定，并且使用了values方法后，提取出的QuerySet中的数据类型不是模型，而是在values方法中指定的字段和值形成的字典：
articles = Article.objects.values("title",\'content\')
for article in articles:
print(article)
以上打印出来的article是类似于{"title":"abc","content":"xxx"}的形式。
如果在values中没有传递任何参数，那么将会返回这个恶模型中所有的属性。
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values_list：类似于values。只不过返回的QuerySet中，存储的不是字典，而是元组。示例代码如下：
articles = Article.objects.values_list("id","title")
print(articles)
那么在打印articles后，结果为<QuerySet [(1,\'abc\'),(2,\'xxx\'),...]>等。
如果在values_list中只有一个字段。那么你可以传递flat=True来将结果扁平化。示例代码如下：
articles1 = Article.objects.values_list("title")
>> <QuerySet [("abc",),("xxx",),...]>
articles2 = Article.objects.values_list("title",flat=True)
>> <QuerySet ["abc",\'xxx\',...]>
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all：获取这个ORM模型的QuerySet对象。
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select_related：在提取某个模型的数据的同时，也提前将相关联的数据提取出来。比如提取文章数据，可以使用select_related将author信息提取出来，以后再次使用article.author的时候就不需要再次去访问数据库了。可以减少数据库查询的次数。示例代码如下：
article = Article.objects.get(pk=1)
>> article.author
select_related只能用在一对多或者一对一中，不能用在多对多或者多对一中。比如可以提前获取文章的作者，但是不能通过作者获取这个作者的文章，或者是通过某篇文章获取这个文章所有的标签。
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prefetch_related：这个方法和select_related非常的类似，就是在访问多个表中的数据的时候，减少查询的次数。这个方法是为了解决多对一和多对多的关系的查询问题。比如要获取标题中带有hello字符串的文章以及他的所有标签，示例代码如下：
from django.db import connection
articles = Article.objects.prefetch_related("tag_set").filter(title__contains=\'hello\')
print(articles.query)
但是如果在使用article.tag_set的时候，如果又创建了一个新的QuerySet那么会把之前的SQL优化给破坏掉。比如以下代码：
tags = Tag.obejcts.prefetch_related("articles")
for tag in tags:
articles = tag.articles.filter(title__contains=\'hello\')
那如果确实是想要在查询的时候指定过滤条件该如何做呢，这时候我们可以使用django.db.models.Prefetch来实现，Prefetch这个可以提前定义好queryset。示例代码如下：
tags = Tag.objects.prefetch_related(Prefetch("articles",queryset=Article.objects.filter(title__contains=\'hello\'))).all()
for tag in tags:
articles = tag.articles.all()
for article in articles:
print(article)
for sql in connection.queries:
print(\'=\'*30)
print(sql)
因为使用了Prefetch，即使在查询文章的时候使用了filter，也只会发生两次查询操作。
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defer：在一些表中，可能存在很多的字段，但是一些字段的数据量可能是比较庞大的，而此时你又不需要，比如我们在获取文章列表的时候，文章的内容我们是不需要的，因此这时候我们就可以使用defer来过滤掉一些字段。这个字段跟values有点类似，只不过defer返回的不是字典，而是模型。示例代码如下：
articles = list(Article.objects.defer("title"))
for sql in connection.queries:
print(\'=\'*30)
print(sql)
在看以上代码的sql语句，你就可以看到，查找文章的字段，除了title，其他字段都查找出来了。当然，你也可以使用article.title来获取这个文章的标题，但是会重新执行一个查询的语句。示例代码如下：
articles = list(Article.objects.defer("title"))
for article in articles:
defer虽然能过滤字段，但是有些字段是不能过滤的，比如id，即使你过滤了，也会提取出来。
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only：跟defer类似，只不过defer是过滤掉指定的字段，而only是只提取指定的字段。
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get：获取满足条件的数据。这个函数只能返回一条数据，并且如果给的条件有多条数据，那么这个方法会抛出MultipleObjectsReturned错误，如果给的条件没有任何数据，那么就会抛出DoesNotExit错误。所以这个方法在获取数据的只能，只能有且只有一条。
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create：创建一条数据，并且保存到数据库中。这个方法相当于先用指定的模型创建一个对象，然后再调用这个对象的save方法。示例代码如下：
article = Article(title=\'abc\')
article.save()
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get_or_create：根据某个条件进行查找，如果找到了那么就返回这条数据，如果没有查找到，那么就创建一个。示例代码如下：
obj,created= Category.objects.get_or_create(title=\'默认分类\')
如果有标题等于默认分类的分类，那么就会查找出来，如果没有，则会创建并且存储到数据库中。
这个方法的返回值是一个元组，元组的第一个参数obj是这个对象，第二个参数created代表是否创建的。
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bulk_create：一次性创建多个数据。示例代码如下：
Tag.objects.bulk_create([
Tag(name=\'111\'),
Tag(name=\'222\'),
])
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count：获取提取的数据的个数。如果想要知道总共有多少条数据，那么建议使用count，而不是使用len(articles)这种。因为count在底层是使用select count(*)来实现的，这种方式比使用len函数更加的高效。
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first和last：返回QuerySet中的第一条和最后一条数据。
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aggregate：使用聚合函数。
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exists：判断某个条件的数据是否存在。如果要判断某个条件的元素是否存在，那么建议使用exists，这比使用count或者直接判断QuerySet更有效得多。示例代码如下：
if Article.objects.filter(title__contains=\'hello\').exists():
print(True)
比使用count更高效：
if Article.objects.filter(title__contains=\'hello\').count() > 0:
print(True)
也比直接判断QuerySet更高效：
if Article.objects.filter(title__contains=\'hello\'):
print(True)
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distinct：去除掉那些重复的数据。这个方法如果底层数据库用的是mysql，那么不能传递任何的参数。比如想要提取所有销售的价格超过80元的图书，并且删掉那些重复的，那么可以使用distinct来帮我们实现，示例代码如下：
books = Book.objects.filter(bookorder__price__gte=80).distinct()
需要注意的是，如果在distinct之前使用了order_by，那么因为order_by会提取order_by中指定的字段，因此再使用distinct就会根据多个字段来进行唯一化，所以就不会把那些重复的数据删掉。示例代码如下：
orders = BookOrder.objects.order_by("create_time").values("book_id").distinct()
那么以上代码因为使用了order_by，即使使用了distinct，也会把重复的book_id提取出来。
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update：执行更新操作，在SQL底层走的也是update命令。比如要将所有category为空的article的article字段都更新为默认的分类。示例代码如下：
Article.objects.filter(category__isnull=True).update(category_id=3)
注意这个方法走的是更新的逻辑。所以更新完成后保存到数据库中不会执行save方法，因此不会更新auto_now设置的字段。
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delete：删除所有满足条件的数据。删除数据的时候，要注意on_delete指定的处理方式。
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切片操作：有时候我们查找数据，有可能只需要其中的一部分。那么这时候可以使用切片操作来帮我们完成。QuerySet使用切片操作就跟列表使用切片操作是一样的。示例代码如下：
books = Book.objects.all()[1:3]
for book in books:
print(book)
切片操作并不是把所有数据从数据库中提取出来再做切片操作。而是在数据库层面使用LIMIE和OFFSET来帮我们完成。所以如果只需要取其中一部分的数据的时候，建议大家使用切片操作。
