QuerySet对象

切片

使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。

Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5)
Entry.objects.all()[5:10]    # (OFFSET 5 LIMIT 5)
不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。

 

可迭代

articleList=models.Article.objects.all()
​
for article in articleList:
    print(article.title)

 

惰性查询

查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。

queryResult=models.Article.objects.all() # 不会查询数据库
 
print(queryResult) # 查询数据库
 
for article in queryResult:
    print(article.title)    # 查询数据库
一般来说，只有在“请求”查询集 的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时，查询集 通过访问数据库来求值

 

缓存机制

每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。

在一个新创建的查询集中，缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。接下来对该查询集 的求值将重用缓存的结果。

请牢记这个缓存行为，因为对查询集使用不当的话，它会坑你的。例如，下面的语句创建两个查询集，对它们求值，然后扔掉它们：

print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])
这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。为了避免这个问题，只需保存查询集并重新使用它：

queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])

 

何时查询集不会被缓存?

查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存， 如果这个部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。

例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：

queryset = Entry.objects.all()
print queryset[5] # 查询数据库
print queryset[5] # 再次查询数据库
然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：

queryset = Entry.objects.all()
[entry for entry in queryset] # 查询数据库
print queryset[5] # 检查缓存
print queryset[5] # 检查缓存
下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：

[entry for entry in queryset]
bool(queryset)
entry in queryset
list(queryset)
注：简单地打印查询集不会填充缓存。

queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) #  查询数据库
print(queryResult) #  查询数据库

 

 

exists()与iterator()方法

exists：
简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：

if queryResult.exists():
    #SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
        print("exists...")
iterator:
当queryset非常巨大时，cache会成为问题。

处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。

objs = Book.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
for obj in objs:
    print(obj.title)
# BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
    print(obj.title)
当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。

 

总结:

queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。
不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 会造成额外的数据库查询。