django rest framework 的 `updatemodelmixin` 不调用模型 manager 的 `update()` 方法，因其底层使用 `serializer.save()` 触发实例级更新（即 `instance.save()`），而非 manager 级批量更新；正确做法是重写 `perform_update` 并手动调用 `instance.save()`，或在模型 `save()` 方法中统一处理时间字段。
在 Django REST Framework（DRF）中，CreateModelMixin 会调用模型 Manager 的 create() 方法（如你所见，HelloManager.create() 被正常触发），但 UpdateModelMixin 不会调用 Manager 的 update() 方法——这是设计使然，也是常见误解的根源。
原因在于：
- CreateModelMixin.perform_create(serializer) 内部执行 serializer.save()，当序列化器无 instance 时，走 create() 路径，最终调用 Model.objects.create(...) → 触发 Manager 的 create()。
- UpdateModelMixin.perform_update(serializer) 同样调用 serializer.save()，但此时 serializer.instance 已存在，因此走 update() 路径 —— 注意：这里的 update() 是序列化器的 update() 方法（由开发者实现），不是 Manager 的 update()。默认情况下，DRF 的 ModelSerializer.update() 会调用 instance.save()，而 instance.save() 又会触发模型自身的 save() 方法（非 Manager）。
✅ 正确且推荐的解决方案是：将业务逻辑（如自动更新 last_modified）移至模型的 save() 方法中，而非依赖 Manager 的 update()：
# models.py
class HelloModel(models.Model):
date_created = models.DateTimeField(blank=True, null=True)
last_modified = models.DateTimeField(blank=True, null=True)
objects = HelloManager() # 保留你的 Manager（create 仍可用）
def save(self, *args, **kwargs):
if not self.pk: # 创建时
self.date_created = self.last_modified = timezone.now()
else: # 更新时
self.last_modified = timezone.now()
super().save(*args, **kwargs)这样，无论通过 serializer.save()、instance.save() 还是 .objects.create() 创建，时间字段逻辑都一致可靠。
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⚠️ 补充说明你原方案的问题：
- HelloModel.objects.update(**serializer.validated_data) 是批量更新 QuerySet 的静态方法，它绕过模型实例、不触发 save()、不校验、不发信号，且返回受影响行数而非更新后的对象 → 导致响应返回旧数据（因 serializer.instance 未刷新）。
- 即使补上 pk=instance.pk，update() 仍是 SQL-level 批量操作，无法保证 date_created 安全（若误传该字段）、也不兼容自定义字段逻辑或 pre_save 信号。
? 若坚持在 perform_update 中控制逻辑，应这样写（安全、标准、可维护）：
# views.py
def perform_update(self, serializer):
instance = serializer.save() # ✅ 调用 instance.save() → 触发模型 save() 方法
# 如需额外逻辑（如日志、缓存清除），在此添加
return instance总结：
- Manager 的 update() 方法适用于无需实例、纯数据库批量更新场景（如后台任务），不适用于 DRF 的单对象更新流程；
- 模型 save() 方法才是 DRF 更新生命周期的“正确钩子”；
- 始终优先使用 instance.save() 而非 QuerySet.update()，以保障数据一致性、信号触发和业务逻辑完整性。
