这里已经有几个很好的答案了。

还有一种方法。

在测试中，这样做:

with self.assertNumQueries(3):
    response = self.client.post(reverse('payments:pay_list'))
    # or whatever

如果查询数量错误，则测试失败，并在控制台中打印所有原始SQL查询。

此外，此类测试有助于控制SQL查询的数量不会随着代码的更改而增加，并且数据库负载不会过多。

如果您需要为一些自定义SQL重用查询，还有另一种非常有用的方法。我曾在一个分析应用程序中使用过这种方法，它远远超出了Django的ORM所能轻松完成的范围，所以我将ORM生成的SQL作为子查询包含进来。

from django.db import connection
from myapp.models import SomeModel

queryset = SomeModel.objects.filter(foo='bar')

sql_query, params = queryset.query.as_sql(None, connection)

这将为您提供带有占位符的SQL，以及可以使用的带有查询参数的元组。你可以直接把它传递给DB:

with connection.connection.cursor(cursor_factory=DictCursor) as cursor:
    cursor.execute(sql_query, params)
    data = cursor.fetchall()

看一下debug_toolbar，它对调试非常有用。

文档和源代码可以在http://django-debug-toolbar.readthedocs.io/上找到。

为CREATE / UPDATE / DELETE /命令生成SQL，这在Django中是即时的

from django.db.models import sql

def generate_update_sql(queryset, update_kwargs):
    """Converts queryset with update_kwargs
    like : queryset.update(**update_kwargs) to UPDATE SQL"""

    query = queryset.query.clone(sql.UpdateQuery)
    query.add_update_values(update_kwargs)
    compiler = query.get_compiler(queryset.db)
    sql, params = compiler.as_sql()
    return sql % params

from django.db.models import sql

def generate_delete_sql(queryset):
    """Converts select queryset to DELETE SQL """
    query = queryset.query.chain(sql.DeleteQuery)
    compiler = query.get_compiler(queryset.db)
    sql, params = compiler.as_sql()
    return sql % params

from django.db.models import sql

def generate_create_sql(model, model_data):
    """Converts queryset with create_kwargs
    like if was: queryset.create(**create_kwargs) to SQL CREATE"""
    
    not_saved_instance = model(**model_data)
    not_saved_instance._for_write = True

    query = sql.InsertQuery(model)

    fields = [f for f in model._meta.local_concrete_fields if not isinstance(f, AutoField)]
    query.insert_values(fields, [not_saved_instance], raw=False)

    compiler = query.get_compiler(model.objects.db)
    sql, params = compiler.as_sql()[0]
    return sql % params

测试和使用

    def test_generate_update_sql_with_F(self):
        qs = Event.objects.all()
        update_kwargs = dict(description=F('slug'))
        result = generate_update_sql(qs, update_kwargs)
        sql = "UPDATE `api_event` SET `description` = `api_event`.`slug`"
        self.assertEqual(sql, result)

    def test_generate_create_sql(self):
        result = generate_create_sql(Event, dict(slug='a', app='b', model='c', action='e'))
        sql = "INSERT INTO `api_event` (`slug`, `app`, `model`, `action`, `action_type`, `description`) VALUES (a, b, c, e, , )"
        self.assertEqual(sql, result)

虽然可以使用提供的代码来完成，但我发现使用调试工具栏应用程序是显示查询的一个很好的工具。你可以从github下载。

这使您可以选择显示在给定页面上运行的所有查询以及查询所花费的时间。它还汇总了页面上的查询数量以及用于快速查看的总时间。当你想了解Django ORM在幕后做了什么时，这是一个很好的工具。它也有很多其他不错的功能，你可以使用，如果你喜欢。

我相信这应该工作，如果你使用PostgreSQL:

from django.db import connections
from app_name import models
from django.utils import timezone

# Generate a queryset, use your favorite filter, QS objects, and whatnot.
qs=models.ThisDataModel.objects.filter(user='bob',date__lte=timezone.now())

# Get a cursor tied to the default database
cursor=connections['default'].cursor()

# Get the query SQL and parameters to be passed into psycopg2, then pass
# those into mogrify to get the query that would have been sent to the backend
# and print it out. Note F-strings require python 3.6 or later.
print(f'{cursor.mogrify(*qs.query.sql_with_params())}')