过滤具有可变参数数的多个Django模型字段

我正在实现搜索功能，可以通过匹配多个表和这些表中的多个字段来查找记录

假设我想根据客户的名字或姓氏，或者根据下单的ID查找客户，下单的ID存储在与客户不同的型号中。 我已经实现的简单场景是，用户只在搜索字段中键入单个单词，然后使用Django

Q

使用直接字段引用或

related\u query\u name

引用来查询

Order

模型，如：

result = Order.objects.filter(
        Q(customer__first_name__icontains=user_input)
        |Q(customer__last_name__icontains=user_input)
        |Q(order_id__icontains=user_input)
        ).distinct()

小菜一碟，一点问题也没有

但是，如果用户想要缩小搜索范围并在搜索字段中键入多个单词，该怎么办呢

示例：用户键入了

Bruce

，并通过搜索返回了大量记录

现在，他/她希望更具体一些，并在搜索中添加客户的姓氏。因此，搜索变成了

Bruce Wayne

，在将其拆分为我的

Bruce

和

Wayne

的单独部分之后。显然，我不想搜索

订单

模型，因为

order\u id

是一个单词实例，一次找到客户就足够了，所以在这种情况下，我将其从查询中删除

现在，我试图通过名字和姓氏匹配客户，我还想处理提供数据的顺序是随机的情况，以正确处理

Bruce Wayne

和

Wayne Bruce

，这意味着我仍然有客户全名，但名字和姓氏的位置不固定

这就是我要寻找答案的问题：如何构建一个查询来搜索模型的多个字段，而不知道哪个搜索词属于哪个表

---

我猜这个解决方案很简单，肯定有一种优雅的方法可以创建这样一个动态查询，但我想不出一种方法。您可以动态地或可变数量的Q对象组合在一起，以实现所需的搜索。下面的方法使得添加或删除要包含在搜索中的字段变得非常简单

from functools import reduce
from operator import or_


fields = (
    'customer__first_name__icontains',
    'customer__last_name__icontains',
    'order_id__icontains'
)
parts = []
terms = ["Bruce", "Wayne"]  # produce this from your search input field
for term in terms:
    for field in fields:
        parts.append(Q(**{field: term}))

query = reduce(or_, parts)

result = Order.objects.filter(query).distinct()

---

使用

reduce

将Q对象组合在一起。要归功于答案的这一部分。

您可以动态或可变数量的Q对象组合在一起，以实现所需的搜索。下面的方法使得添加或删除要包含在搜索中的字段变得非常简单

from functools import reduce
from operator import or_


fields = (
    'customer__first_name__icontains',
    'customer__last_name__icontains',
    'order_id__icontains'
)
parts = []
terms = ["Bruce", "Wayne"]  # produce this from your search input field
for term in terms:
    for field in fields:
        parts.append(Q(**{field: term}))

query = reduce(or_, parts)

result = Order.objects.filter(query).distinct()

---

使用

reduce

将Q对象组合在一起。要归功于答案的这一部分。

我提出的解决方案相当复杂，但它的工作方式正是我想要处理这个问题的方式：

search_keys = user_input.split()
if len(search_keys) > 1:
    first_name_set = set()
    last_name_set = set()
    for key in search_keys:
        first_name_set.add(Q(customer__first_name__icontains=key))
        last_name_set.add(Q(customer__last_name__icontains=key))
    query = reduce(and_, [reduce(or_, first_name_set), reduce(or_, last_name_set)])

else:
    search_fields = [
        Q(customer__first_name__icontains=user_input),
        Q(customer__last_name__icontains=user_input),
        Q(order_id__icontains=user_input),
    ]
    query = reduce(or_, search_fields)

result = Order.objects.filter(query).distinct()

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我提出的解决方案相当复杂，但它的工作方式正是我想要处理这个问题的方式：

search_keys = user_input.split()
if len(search_keys) > 1:
    first_name_set = set()
    last_name_set = set()
    for key in search_keys:
        first_name_set.add(Q(customer__first_name__icontains=key))
        last_name_set.add(Q(customer__last_name__icontains=key))
    query = reduce(and_, [reduce(or_, first_name_set), reduce(or_, last_name_set)])

else:
    search_fields = [
        Q(customer__first_name__icontains=user_input),
        Q(customer__last_name__icontains=user_input),
        Q(order_id__icontains=user_input),
    ]
    query = reduce(or_, search_fields)

result = Order.objects.filter(query).distinct()

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这回答了部分与动态生成查询相关的问题，但可能我没有把问题讲清楚，所以我更新了问题。这回答了部分与动态生成查询相关的问题，但可能我没有把问题讲清楚，所以我更新了问题。