Django 是一个流行的 Python Web 开发框架，它提供了丰富的功能来帮助开发者构建高效、可维护的Web应用。在 Django 中，数据查询通常通过 ORM（对象关系映射）进行，允许开发者使用 Python 代码而不是 SQL 来操作数据库。本篇文章将探讨 Django 中的两种查询方式：普通查询和使用 `django-filter` 插件进行高级查询。
1. **普通查询**：
Django 提供了 `QuerySet` API，使得我们可以直接基于模型（Model）进行数据查询。在示例中，`SaleOrder.objects.filter()` 方法被用来根据条件查询 `SaleOrder` 对象。例如，如果用户在请求中传递了 `platform_order_code`，我们可以使用 `Q` 对象构造查询条件，如 `Q(code__contains=code)`，这会返回所有 `code` 字段包含指定值的 `SaleOrder` 实例。
2. **Django Filter 插件**：
`django-filter` 是一个强大的查询工具，它可以自动化地根据指定的过滤器生成前端界面的查询表单，如文本框、下拉框等。在 `query_saleorder` 函数中，我们首先使用 `SaleOrderFilter` 类实例化一个过滤器，这个类定义在 `filter.py` 文件中。过滤器的 `queryset` 参数接受一个查询集，表示默认的查询范围。当用户提交查询参数时，过滤器会自动应用这些参数到初始的查询集中，从而生成新的查询结果。
在 `filter.py` 中，我们定义了一个名为 `SaleOrderFilter` 的类，继承自 `django_filters.FilterSet`。这个类可以自定义过滤行为，例如 `select_code` 和 `select_date` 方法，它们可以根据用户输入的值来进一步过滤查询集。`select_code` 使用了辅助函数 `code_select`，而 `select_date` 使用了 `date_divide`，这两个函数可能用于处理用户输入的编码或日期范围。
`django-filter` 的优点在于它可以方便地与前端交互，提供用户友好的过滤选项，并且能够动态调整查询条件，使得查询更加灵活。同时，它还可以通过自定义过滤器实现复杂的查询逻辑，如多条件组合、范围查询等。
3. **使用场景**：
- 对于简单的查询需求，直接使用 `filter()`、`exclude()` 等方法即可满足。
- 当需要为用户提供可交互的、可视化的查询界面时，`django-filter` 就非常有用，它能自动生成前端表单，简化开发流程。
- 在处理复杂查询逻辑，如时间范围、多条件组合等时，`django-filter` 可以帮助你更好地组织和管理这些逻辑。
Django 普通查询和 `django-filter` 都是数据查询的重要工具，它们各自适用于不同的场景。普通查询简单直接，适合基础的数据库操作，而 `django-filter` 则为复杂、交互式的查询提供了便利，尤其在构建用户界面时。理解并熟练掌握这两种查询方式，对于提升 Django 应用的用户体验和可维护性至关重要。
