应优先重写 queryset.delete() 实现软删除，而非覆盖模型 delete() 方法，以确保外键级联和批量操作正确；自定义 manager 需配合过滤查询与拦截删除逻辑。
直接改 delete() 方法会破坏外键级联
Django 默认的 delete() 是真删，一旦你重写它让模型“假装删除”，外键关联的 on_delete=models.CASCADE 就不会触发——不是 bug，是设计如此。比如 Order 关联 OrderItem，你只把 Order.is_deleted = True，OrderItem 还在库里，数据就脏了。
实操建议：
- 别直接覆盖模型实例的
delete()方法，除非你手动处理所有关联对象（极容易漏） - 优先用自定义
Manager控制查询入口，再配合QuerySet.delete()的重写（见下一条） - 如果必须重写实例
delete()，务必检查所有ForeignKey字段的on_delete行为，并在方法里显式调用关联对象的软删逻辑
Manager 要同时重写 get_queryset() 和 delete()
只在 get_queryset() 里加 .filter(is_deleted=False)，能让 MyModel.objects.all() 不查出已软删数据，但 MyModel.objects.filter(...).delete() 还是会真删——因为 Django 的 QuerySet.delete() 绕过了 Manager，直连数据库。
实操建议：
- 自定义 Manager 必须同时重写
get_queryset()（过滤读）和delete()（拦截写） -
delete()方法里不要调用super().delete()，而是批量更新is_deleted=True和deleted_at - 注意：重写的
delete()只对Manager调用生效（如MyModel.objects.filter(...).delete()），对实例调用（obj.delete()）无效，后者仍走模型方法
class SoftDeletableManager(models.Manager):
def get_queryset(self):
return super().get_queryset().filter(is_deleted=False)
<pre class='brush:python;toolbar:false;'>def delete(self):
# 注意：这是 Manager 的 delete，不是 QuerySet 的
# 实际要用 QuerySet.delete() 的重写，更推荐如下方式：
return self.get_queryset().update(
is_deleted=True,
deleted_at=timezone.now()
)
QuerySet.delete() 重写比 Manager 更可靠
Manager 的 delete() 方法其实不常用，真正被链式调用的是 QuerySet.delete()。Django 在执行 .filter(...).delete() 时，调用的是 QuerySet 类的方法，不是 Manager 的。所以拦截点要放在 QuerySet 上。
实操建议：
- 定义一个继承
models.QuerySet的类，重写它的delete() - 在 Manager 中用
get_queryset()返回这个自定义 QuerySet - 确保
delete()里用self.update(...)，而不是self._raw_delete(...)或循环调实例delete()（性能差、不事务安全） - 如果模型有
GenericForeignKey或第三方关系（如django-polymorphic），软删后需额外清理反向关系缓存
字段命名和迁移容易踩的坑
用 is_deleted 比 deleted 更明确，避免和布尔字段默认值混淆；deleted_at 推荐用 DateTimeField(null=True, blank=True)，别设默认值 timezone.now——迁移时会固化成时间戳，不是运行时值。
实操建议：
- 添加字段时用
makemigrations --empty手动写迁移，在operations里先AddField，再RunPython把历史数据is_deleted=False补全，否则老数据查不到 - 别用
default=False加is_deleted字段：已有记录会自动填False，看似没问题，但万一某次迁移漏跑或回滚，状态就不可逆 - 测试时重点验证：硬删（
force_delete=True场景）、软删后 admin 列表是否隐藏、API 返回是否过滤、信号（pre_delete）是否还触发
软删除真正的复杂点不在代码怎么写，而在于「什么时候必须真删」——比如 GDPR 要求彻底擦除用户数据，或者审计日志要求不可篡改，这时候软删反而成了技术债。得提前在模型设计里留好 hard_delete() 后门，而不是指望后期补。
