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這篇文章給大家介紹怎么在Django框架中實現(xiàn)一個querySet功能，內(nèi)容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
可切片
使用Python 的切片語法來限制查詢集記錄的數(shù)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)
不支持負的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查詢集 的切片返回一個新的查詢集 —— 它不會執(zhí)行查詢?！ ?/p>
可迭代
articleList=models.Article.objects.all() for article in articleList: print(article.title)
惰性查詢
查詢集 是惰性執(zhí)行的 —— 創(chuàng)建查詢集不會帶來任何數(shù)據(jù)庫的訪問。你可以將過濾器保持一整天，直到查詢集 需要求值時，Django 才會真正運行這個查詢。
queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database print(queryResult) # hits database for article in queryResult: print(article.title) # hits database
一般來說，只有在“請求”查詢集 的結果時才會到數(shù)據(jù)庫中去獲取它們。當你確實需要結果時，查詢集 通過訪問數(shù)據(jù)庫來求值。 關于求值發(fā)生的準確時間，參見何時計算查詢集?！ ?/p>
緩存機制
每個查詢集都包含一個緩存來最小化對數(shù)據(jù)庫的訪問。理解它是如何工作的將讓你編寫最高效的代碼。
在一個新創(chuàng)建的查詢集中，緩存為空。首次對查詢集進行求值 —— 同時發(fā)生數(shù)據(jù)庫查詢 ——Django 將保存查詢的結果到查詢集的緩存中并返回明確請求的結果（例如，如果正在迭代查詢集，則返回下一個結果）。接下來對該查詢集 的求值將重用緩存的結果。
請牢記這個緩存行為，因為對查詢集使用不當?shù)脑?，它會坑你的。例如，下面的語句創(chuàng)建兩個查詢集，對它們求值，然后扔掉它們：
print([a.title for a in models.Article.objects.all()]) print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])
這意味著相同的數(shù)據(jù)庫查詢將執(zhí)行兩次，顯然倍增了你的數(shù)據(jù)庫負載。同時，還有可能兩個結果列表并不包含相同的數(shù)據(jù)庫記錄，因為在兩次請求期間有可能有Article被添加進來或刪除掉。為了避免這個問題，只需保存查詢集并重新使用它：
queryResult=models.Article.objects.all() print([a.title for a in queryResult]) print([a.create_time for a in queryResult])
何時查詢集不會被緩存?
查詢集不會永遠緩存它們的結果。當只對查詢集的部分進行求值時會檢查緩存， 如果這個部分不在緩存中，那么接下來查詢返回的記錄都將不會被緩存。所以，這意味著使用切片或索引來限制查詢集將不會填充緩存。
例如，重復獲取查詢集對象中一個特定的索引將每次都查詢數(shù)據(jù)庫：
>>> queryset = Entry.objects.all() >>> print queryset[5] # Queries the database >>> print queryset[5] # Queries the database again
然而，如果已經(jīng)對全部查詢集求值過，則將檢查緩存：
>>> queryset = Entry.objects.all() >>> [entry for entry in queryset] # Queries the database >>> print queryset[5] # Uses cache >>> print queryset[5] # Uses cache
下面是一些其它例子，它們會使得全部的查詢集被求值并填充到緩存中：
>>> [entry for entry in queryset] >>> bool(queryset) >>> entry in queryset >>> list(queryset)
注：簡單地打印查詢集不會填充緩存。
queryResult=models.Article.objects.all() print(queryResult) # hits database print(queryResult) # hits database
exists()與iterator()方法
exists：
簡單的使用if語句進行判斷也會完全執(zhí)行整個queryset并且把數(shù)據(jù)放入cache，雖然你并不需要這些 數(shù)據(jù)！為了避免這個，可以用exists()方法來檢查是否有數(shù)據(jù)：
if queryResult.exists():
#SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
print("exists...")iterator:
當queryset非常巨大時，cache會成為問題。
處理成千上萬的記錄時，將它們一次裝入內(nèi)存是很浪費的。更糟糕的是，巨大的queryset可能會鎖住系統(tǒng) 進程，讓你的程序瀕臨崩潰。要避免在遍歷數(shù)據(jù)的同時產(chǎn)生queryset cache，可以使用iterator()方法 來獲取數(shù)據(jù)，處理完數(shù)據(jù)就將其丟棄。
objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只從數(shù)據(jù)庫獲取少量數(shù)據(jù)，這樣可以節(jié)省內(nèi)存 for obj in objs: print(obj.title) #BUT,再次遍歷沒有打印,因為迭代器已經(jīng)在上一次遍歷(next)到最后一次了,沒得遍歷了 for obj in objs: print(obj.title)
當然，使用iterator()方法來防止生成cache，意味著遍歷同一個queryset時會重復執(zhí)行查詢。所以使 #用iterator()的時候要當心，確保你的代碼在操作一個大的queryset時沒有重復執(zhí)行查詢。
關于怎么在Django框架中實現(xiàn)一個querySet功能就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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網(wǎng)頁題目：怎么在Django框架中實現(xiàn)一個querySet功能-創(chuàng)新互聯(lián)
標題網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/cdsggj.html
