Web框架开发-Django-model进阶

一、QuerySet

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。

1 2	`In [2]: Book.objects.all()[:5]` `# （LIMIT 5）`

　In [2]: Book.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

publish_list = models.Publish.objects.all() # 查询出所有的出版社对象

for publish_obj in publish_list:

print(publish.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.Publish.objects.all()

print(queryResult) # hits database

for book_obj in queryResult:

print(book_obj.title) # hits database

　　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：

1 2	`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 = Book.objects.all()

>>> print queryset[5] # Queries the database

>>> print queryset[5] # Queries the database again

然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：　　

>>> queryset = Book.objects.all()

>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database

>>> print queryset[5] # Uses cache

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：　　

>>> [book for book in queryset]

>>> bool(queryset)

>>> book in queryset

>>> list(queryset)

注：简单地打印查询集不会填充缓存。　　

queryResult=models.Book.objects.all()

print(queryResult) # hits database

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。　

中介模型

处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时，使用标准的ManyToManyField 就可以了。但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。

例如，有这样一个应用，它记录音乐家所属的音乐小组。我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系。但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。

对于这些情况，Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField 字段将使用through 参数指向中介模型。对于上面的音乐小组的例子，代码如下：

from django.db import models

# Create your models here.

class Person(models.Model):

name = models.CharField(