前言：
要使用 Orchestra Python API （下文简称 api） 查询数据，就需要使用 read 方法。
read 方法提供丰富的过滤、聚合、排序选项，在用户权限范围内支持查询一切实体类型，且线程安全，可放心使用。
本节详细说明 read 方法的 filters 参数，它既是 api 的灵魂，又是学习过程中的一大难点。
正文：
filters 参数又名 过滤条件，用于传入 filters 语句，过滤出满足条件的数据。
filters 语句与后端接口同构，确保 api 与前端的查询结果一致。
filters 语句覆盖绝大部分查询需求，即使是复杂的跨表查询依然能保证较高的性能。
注意：如果给定字段在图式中的 filter 对象的 enabled 属性为 false，则该字段不支持排序。此外 summary、lambda 、 pivot 字段也不支持排序。
一、下面我们从过滤条件的一般形式开始，最基础的过滤条件由 字段、比较运算符、值 组成：
[字段, 比较运算符, 值]这里构造一个过滤条件，把它作为 filters 参数时会查询所有 name 属性等于 Layout 的数据：
["name", "is", "Layout"]让我们再写一条更完整的 read 语句，下面的例句会查询所有 name 属性等于 Layout 的 Task 数据。
api.read("Task", filters=["name", "is", "Layout"])上面这条 read 语句可以很直观地翻译成 sql 伪代码，有 sql 经验的开发者可以很轻易地抓住其中的要点：
select * from Task where name = 'Layout';二、在实际应用中，我们的过滤条件往往会更为复杂，不仅会包含比较运算符，还会包含逻辑运算符。
我们通常使用逻辑运算符连接两条或者更多的过滤子条件，其一般形式为：
[逻辑运算符, [字段, 比较运算符, 值], [字段, 比较运算符, 值]]它可以扩展为更复杂的形式。
下面的 read 语句的 filters 参数就包含了一个名为 or 的逻辑运算符，表示逻辑和，即“或者”的关系：
api.read("Task", filters=["or", ["name", "is", "Layout"], ["name", "is", "Animation"]])这条 read 语句表示：查询 name 属性等于 Layout 或者 name 属性等于 Animation 的 Task 数据。
如果要表示逻辑积，即“并且”的关系，则需要使用名为 and 的逻辑运算符，语句如下：
api.read("Task", filters=["and", ["name", "is", "Layout"], ["name", "is", "Animation"]])这条 read 语句表示：在 Task 表中查询 name 属性等于 Layout 并且 name 属性等于 Animation 的数据。
name 字段的值既要等于 Layout 又要等于 Animation，这条 read 语句的执行结果想必一定为空。
实际上 and 逻辑运算符是可以省略的，我们经常看到下面的 read 语句，其中的 filters 语句包含了三个过滤子条件，默认使用了 and 逻辑运算符：
api.read("Task", filters=[["name", "is", "Layout"], ["name", "is", "Animation"], ["name", "is", "Model"]])三、有了以上知识，下面让我们更全面地认识 filters 参数。
简单的过滤条件至少包含一个 比较运算符。
复杂的过滤条件至少包含一个 逻辑运算符，由它连接一个以上的 过滤子句。
1. Orchestra Python API 提供了丰富的比较运算符，它们分别是：
"is", "is_not", "less_than", "greater_than", "contains", "excludes", "in", "not_in", "starts_with", "ends_with"比较运算符的详细说明可以参考：自定义页面过滤条件
开发者可以使用它们构造条件更复杂的过滤子条件，需要注意的是，less_than、greater_than 要求子句中值为数字类型，in、not_in 要求子句中值为列表类型。比如：
api.read("Task", filters=["id", "less_than", 100])
api.read("Task", filters=["name", "in", ["Animation", "Layout"]])而 is、is_not 运算符则要求值与字段类型一致，比如 project 字段是单一实体类型，则值应该是实体类型，即包含 id 与 type 的字典，比如：
api.read("Task", filters=["project", "is", {"id": 1, "type": "Project"}])starts_with、ends_with 要求值为字符串类型，比如：
api.read("Task", filters=["name", "starts_with", "Lay"])2. Orchestra Python API 提供了两个逻辑运算符，它们分别是 or 和 and，在上面示例中我们已经有所了解，实际上利用逻辑运算符，我们可以构造更为复杂的 filters 语句：
api.read("Task", filters=["or", [["project", "is", {"id": 1, "type": "Project"}], ["name", "is", "Animation"]], ["name", "is", "Layout"]])这条语句表示查找 project 属性等于 {“id”: 1, “type”: “Project”} 且 name 属性等于 Animation 的 Task 数据或者查找 name 属性等于 Layout 的 Task 数据。
3. Orchestra Python API 在过滤条件中支持使用路由路径型字段。
路由路径型字段一般表示为：
project.Project.id
entity.Shot.id
attachment_links.Reply.entity.Note.id
event_log_entry.EventLogEntry.entity.Note.user.HumanUser.nameapi.read("Task", filters=["entity.Shot.code", "contains", "001"])这条 read 语句表示查询满足以下条件的 Task 数据，即 entity 属性必须为 Shot 实体类型，且 Shot 实体的 code 属性必须包含 001。