Django框架 querySet功能解析
可切片
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]#(LIMIT5)
Entry.objects.all()[5:10]#(OFFSET5LIMIT5)
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() forarticleinarticleList: 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()#nothitsdatabase print(queryResult)#hitsdatabase forarticleinqueryResult: print(article.title)#hitsdatabase
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。关于求值发生的准确时间，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.titleforainmodels.Article.objects.all()]) print([a.create_timeforainmodels.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.titleforainqueryResult]) print([a.create_timeforainqueryResult])
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() >>>printqueryset[5]#Queriesthedatabase >>>printqueryset[5]#Queriesthedatabaseagain
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() >>>[entryforentryinqueryset]#Queriesthedatabase >>>printqueryset[5]#Usescache >>>printqueryset[5]#Usescache
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：
>>>[entryforentryinqueryset] >>>bool(queryset) >>>entryinqueryset >>>list(queryset)
注：简单地打印查询集不会填充缓存。
queryResult=models.Article.objects.all() print(queryResult)#hitsdatabase print(queryResult)#hitsdatabase
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：
ifqueryResult.exists():
#SELECT(1)AS"a"FROM"blog_article"LIMIT1;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querysetcache，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 forobjinobjs: 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 forobjinobjs: 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querysetcache，可能会造成额外的数据库查询。
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