本文主要介绍Django框架querySet的功能分析，通过示例代码进行了非常详细的介绍，对大家的学习或工作有一定的参考价值。有需要的朋友可以参考一下。

可切片

使用Python的切片语法来限制查询集记录的数量。它相当于SQL的LIMIT和OFFSET子句。

Entry.objects.all()[:5] #(限制5)

Entry.objects.all()[5:10] #(偏移5限制5)

不支持负索引(例如Entry.objects.all()[-1])。通常，查询集的切片返回新的查询集3354，其将不执行查询。

可迭代

articleList=模型。Article.objects.all()

对于文章列表中的文章：

打印(文章标题)

惰性查询

查询集不容易执行。——创建查询集不会带来任何数据库访问。您可以保留过滤器一整天，Django不会真正运行查询，直到需要评估查询集。

queryResult=模型。Article.objects.all() #未命中数据库

print(queryResult) #命中数据库

对于queryResult中的文章：

打印(文章标题)#点击数据库

一般来说，只有当你“请求”一个查询集的结果时，你才会从数据库中得到它们。当您真正需要结果时，通过访问数据库来评估查询集。有关计算发生的确切时间，请参见何时计算查询集。

缓存机制

每个查询集都包含一个缓存，以最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将允许你写最有效的代码。

在新创建的查询集中，缓存是空的。第一次评估查询集——并发数据库查询——Django会将查询结果保存到查询集的缓存中，并返回显式请求的结果(例如，如果正在迭代查询集，将返回下一个结果)。该查询集的下一次评估将重用缓存的结果。

请记住这种缓存行为，因为如果您不正确地使用查询集，它会困住您。例如，以下语句创建两个查询集，对它们进行计算，然后丢弃它们：

打印([a .模型中a的标题。Article.objects.all()])

print([a . create _ time for a in models。Article.objects.all()])

这意味着同一个数据库查询将被执行两次，显然会使数据库负载加倍。同时，也有可能两个结果列表不包含相同的数据库记录，因为在两个请求期间可能会添加或删除文章。要避免这个问题，只需保存查询集并重用它：

queryResult=模型。Article.objects.all()

打印([查询结果中a的标题])

print([a . query result中a的a.create _ time)

何时查询集不会被缓存？

查询集不会永远缓存它们的结果。当只评估查询集的一部分时，将检查缓存。如果该部分不在缓存中，则下一个查询返回的记录将不会被缓存。因此，这意味着使用切片或索引来限制查询集不会填满缓存。

例如，重复获取查询集对象中的特定索引，每次都会查询数据库：

queryset=Entry.objects.all()

print queryset[5] #查询数据库

print queryset[5] #再次查询数据库

但是，如果已经评估了所有查询集，将检查缓存：

queryset=Entry.objects.all()

queryset中的条目] #查询数据库

打印查询集[5] #使用缓存

打印查询集[5] #使用缓存

下面是一些其他示例，它们将导致整个查询集被计算并填充到缓存中：

[查询集中条目的条目]

布尔(查询集)

queryset中的条目

列表(查询集)

注意：简单地打印查询集不会填满缓存。

queryResult=模型。Article.objects.all()

print(queryResult) #命中数据库

print(queryResult) #命中数据库

exists()与iterator()方法

存在：

简单的用if语句判断，会完全执行整个queryset，把数据放到缓存里，虽然你并不需要数据！为了避免这种情况，可以使用exists()方法来检查是否有数据：

如果queryResult.exists():

#从“博客文章”限制1中选择(1)作为“a”；args=()

打印(存在.)

迭代器：

当queryset非常大时，缓存就会成为问题。

在处理成千上万条记录时，一次性将其加载到内存中是一种浪费。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁定系统进程，将你的程序带到崩溃的边缘。为了避免在遍历数据时进行queryset缓存，可以使用iterator()方法获取数据，并在处理完数据后将其丢弃。

objs=Book.objects.all()。迭代器()

# iterator()一次只能从数据库中获取少量数据，这样可以节省内存。

对于对象中的对象：

打印(对象标题)

#但是，再次遍历时没有打印，因为迭代器已经遍历了上一次(下一次)到上一次，所以不需要再遍历了。

对于对象中的对象：

打印(对象标题)

当然，使用iterator()方法阻止缓存生成，意味着在遍历同一个queryset时，查询会被重复执行。因此，在使用# use iterator()时要小心，并确保您的代码在操作大型queryset时不会重复执行查询。

总结：

Queryset的缓存用于减少程序对数据库的查询。在正常使用情况下，它将确保仅在需要时才查询数据库。使用exists()和iterator()方法优化程序的内存使用。但是，由于它们不生成queryset缓存，因此可能会导致额外的数据库查询。

这就是本文的全部内容。希望对大家的学习有帮助，支持我们。