Justin-刘清政的博客

python/Django框架/11-模型层-模型层进阶

2020-09-24

一 QuerySet对象

1.1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LIMITOFFSET 子句。

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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。

1.2可迭代

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articleList=models.Article.objects.all()

for article in articleList:
print(article.title)

1.3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。

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queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database

print(queryResult) # hits database

for article in queryResult:
print(article.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

1.4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:

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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:

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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:

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queryset = Entry.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:

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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,它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中:

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[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。

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queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) # hits database
print(queryResult) # hits database

1.5 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:

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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。

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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。

二 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:

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from django.db import models

class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)

def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return self.name

class Group(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)
members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership')

def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return self.name

class Membership(models.Model):
person = models.ForeignKey(Person)
group = models.ForeignKey(Group)
date_joined = models.DateField()
invite_reason = models.CharField(max_length=64)

既然你已经设置好ManyToManyField 来使用中介模型(在这个例子中就是Membership),接下来你要开始创建多对多关系。你要做的就是创建中介模型的实例:

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>>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")
>>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")
>>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")
>>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,
... date_joined=date(1962, 8, 16),
... invite_reason="Needed a new drummer.")
>>> m1.save()
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>]
>>> ringo.group_set.all()
[<Group: The Beatles>]
>>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,
... date_joined=date(1960, 8, 1),
... invite_reason="Wanted to form a band.")
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>]

与普通的多对多字段不同,你不能使用addcreate和赋值语句(比如,beatles.members = [...])来创建关系:

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# THIS WILL NOT WORK
>>> beatles.members.add(john)
# NEITHER WILL THIS
>>> beatles.members.create(name="George Harrison")
# AND NEITHER WILL THIS
>>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]

为什么不能这样做? 这是因为你不能只创建 PersonGroup之间的关联关系,你还要指定 Membership模型中所需要的所有信息;而简单的addcreate 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时,唯一的办法就是创建中介模型的实例。

remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系:

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>>> # Beatles have broken up
>>> beatles.members.clear()
>>> # Note that this deletes the intermediate model instances
>>> Membership.objects.all()
[]

三 查询优化

3.1表数据

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class UserInfo(AbstractUser):
"""
用户信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)
telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')
avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")
create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)

fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',
to='UserInfo',
through='UserFans',
related_name='f',
through_fields=('user', 'follower'))

def __str__(self):
return self.username

class UserFans(models.Model):
"""
互粉关系表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')
follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')

class Blog(models.Model):

"""
博客信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)
site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)
theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)
user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')
def __str__(self):
return self.title

class Category(models.Model):
"""
博主个人文章分类表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)

blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')

class Article(models.Model):

nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')
desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')
read_count = models.IntegerField(default=0)
comment_count= models.IntegerField(default=0)
up_count = models.IntegerField(default=0)
down_count = models.IntegerField(default=0)
category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)
create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
tags = models.ManyToManyField(
to="Tag",
through='Article2Tag',
through_fields=('article', 'tag'),
)


class ArticleDetail(models.Model):
"""
文章详细表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )

article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')


class Comment(models.Model):
"""
评论表
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')
content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)
create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)

parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')
user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')

up_count = models.IntegerField(default=0)

def __str__(self):
return self.content

class ArticleUpDown(models.Model):
"""
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
article = models.ForeignKey("Article", null=True)
models.BooleanField(verbose_name='是否赞')

class CommentUp(models.Model):
"""
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)


class Tag(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')



class Article2Tag(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')
tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')

3.2.1简单使用

对于一对一字段(OneToOneField)和外键字段(ForeignKey),可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。

select_related 返回一个QuerySet,当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗,但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。

简单说,在对QuerySet使用select_related()函数后,Django会获取相应外键对应的对象,从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。

下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。

查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询:

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# Hits the database.
article=models.Article.objects.get(nid=2)

# Hits the database again to get the related Blog object.
print(article.category.title)
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'''

SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id"
FROM "blog_article"
WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)

SELECT
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_category"
WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)


'''

如果我们使用select_related()函数:

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articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()


for article_obj in articleList:
# Doesn't hit the database, because article_obj.category
# has been prepopulated in the previous query.
#不再查询数据库,因为第一次查询,数据已经填充进去了
print(article_obj.category.title)
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SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id",

"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"

FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");

*3.2.2 多外键查询 *

这是针对category的外键查询,如果是另外一个外键呢?让我们一起看下:

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article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)
print(article.articledetail)

观察logging结果,发现依然需要查询两次,所以需要改为:

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article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)
print(article.articledetail)

或者:1.7以后支持链式操作

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article=models.Article.objects
             .select_related("category")
             .select_related("articledetail")
             .get(nid=1) # django 1.7 支持链式操作
print(article.articledetail)
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SELECT

"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......

"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id",

"blog_articledetail"."nid",
"blog_articledetail"."content",
"blog_articledetail"."article_id"

FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")
LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")
WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)

3.2.3 深层查询

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# 查询id=1的文章的用户姓名

article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)

依然需要查询两次:

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SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......

"blog_blog"."nid",
"blog_blog"."title",

FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;




SELECT
"blog_userinfo"."password",
"blog_userinfo"."last_login",
......

FROM "blog_userinfo"
WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;

这是因为第一次查询没有query到userInfo表,所以,修改如下:

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article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
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SELECT

"blog_article"."nid", "blog_article"."title",
......

"blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",
......

"blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",
......

FROM "blog_article"

INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")

INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;

3.2.4 总结

  1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
  2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化,通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
  3. 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
  4. 没有指定的字段不会缓存,没有指定的深度不会缓存,如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
  5. 也可以通过depth参数指定递归的深度,Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段,Django会再次进行SQL查询。
  6. 也接受无参数的调用,Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
  7. Django >= 1.7,链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7,链式调用会导致前边的select_related失效,只保留最后一个。

对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段,可以使用prefetch_related()来进行优化。

prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似,都是为了减少SQL查询的数量,但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句,在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系,使用SQL语句解决就显得有些不太明智,因为JOIN得到的表将会很长,会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象,每个对象的多对多字段对应Mi条,就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。

prefetch_related()的解决方法是,分别查询每个表,然后用Python处理他们之间的关系。

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# 查询所有文章关联的所有标签
article_obj=models.Article.objects.all()
for i in article_obj:

print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 5

改为prefetch_related:

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# 查询所有文章关联的所有标签
article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()
for i in article_obj:

print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 2
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SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......

FROM "blog_article";



SELECT
("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",
"blog_tag"."nid",
"blog_tag"."title",
"blog_tag"."blog_id"
FROM "blog_tag"
INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")
WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);
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def select_related(self, *fields)
性能相关:表之间进行join连表操作,一次性获取关联的数据。
model.tb.objects.all().select_related()
model.tb.objects.all().select_related('外键字段')
model.tb.objects.all().select_related('外键字段__外键字段')

def prefetch_related(self, *lookups)
性能相关:多表连表操作时速度会慢,使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。
# 获取所有用户表
# 获取用户类型表where id in (用户表中的查到的所有用户ID)
models.UserInfo.objects.prefetch_related('外键字段')



from django.db.models import Count, Case, When, IntegerField
Article.objects.annotate(
numviews=Count(Case(
When(readership__what_time__lt=treshold, then=1),
output_field=CharField(),
))
)

students = Student.objects.all().annotate(num_excused_absences=models.Sum(
models.Case(
models.When(absence__type='Excused', then=1),
default=0,
output_field=models.IntegerField()
)))
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  # 加select_related 主动做链表,相当于直接链表把数据全取出来了,
# 不加:for循环几次,就再次查几次数据库
# select_related('author_detail')参数是fk的字段,可能有多个外键,所以可以写多个
ret=models.Author.objects.all().select_related('author_detail')
for i in ret:
print(i.author_detail.addr)
ret = models.Author.objects.all()
for i in ret:
print(i.author_detail.addr)

# 用了fk,但是不做链表,做多次查询,把结果集都放到对象中
# 两次查询,相当于select * from author_detail where nid in [1,2]
ret=models.Author.objects.all().prefetch_related('author_detail')
for i in ret:
print(i.author_detail.addr)
# 总结:数据量少,可以用select_related
# 数据量比较多用prefetch_related

四 extra

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extra(select=None, where=None, params=None, 
tables=None, order_by=None, select_params=None)

有些情况下,Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句,对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句

extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的,但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做

4.1参数之select

The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息,它应该是一个字典,存放着属性名到 SQL 从句的映射。

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queryResult=models.Article
           .objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})

结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值,表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.

练习:

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# in sqlite:
article_obj=models.Article.objects
              .filter(nid=1)
              .extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})
              .values("standard_time","nid","title")
print(article_obj)
# <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>

4.2参数之where / tables

您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。

wheretables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。

举例来讲:

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queryResult=models.Article
           .objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])
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extra, 额外查询条件以及相关表,排序

models.UserInfo.objects.filter(id__gt=1)
models.UserInfo.objects.all()
# id name age ut_id


models.UserInfo.objects.extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
# a. 映射
# select
# select_params=None
# select 此处 from 表

# b. 条件
# where=None
# params=None,
# select * from 表 where 此处

# c. 表
# tables
# select * from 表,此处

# c. 排序
# order_by=None
# select * from 表 order by 此处


models.UserInfo.objects.extra(
select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
select_params=[1,],
where = ['age>%s'],
params=[18,],
order_by=['-age'],
tables=['app01_usertype']
)
"""
select
app01_userinfo.id,
(select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
from app01_userinfo,app01_usertype
where
app01_userinfo.age > 18
order by
app01_userinfo.age desc
"""

result = models.UserInfo.objects.filter(id__gt=1).extra(
where=['app01_userinfo.id < %s'],
params=[100,],
tables=['app01_usertype'],
order_by=['-app01_userinfo.id'],
select={'uid':1,'sw':"select count(1) from app01_userinfo"}
)
print(result.query)
# SELECT (1) AS "uid", (select count(1) from app01_userinfo) AS "sw", "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."name", "app01_userinfo"."age", "app01_userinfo"."ut_id" FROM "app01_userinfo" , "app01_usertype" WHERE ("app01_userinfo"."id" > 1 AND (app01_userinfo.id < 100)) ORDER BY ("app01_userinfo".id) DESC
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# 在对象中加入字段
ret=models.Author.objects.all().filter(nid__gt=1).extra(select={'n':'select count(*) from app01_book where nid>%s'},select_params=[1])
print(ret[0].n)
print(ret.query)
# 给字段重命名
ret=models.Author.objects.all().filter(author_detail__telephone=132234556).extra(select={'bb':"app01_authordatail.telephone"}).values('bb')
print(ret)
print(ret.query)

五 原生sql

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from django.db import connection, connections

cursor = connection.cursor() # connection=default数据
cursor = connections['db2'].cursor()

cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])

row = cursor.fetchone()
row = cursor.fetchall()
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ret = models.Author.objects.raw('select * from app01_author where nid>1')
print(ret)
for i in ret:
print(i)
print(ret.query)
# 会把book的字段放到author对象中
ret = models.Author.objects.raw('select * from app01_book where nid>1')
print(ret)
for i in ret:
print(i.price)
print(type(i))

六 整体插入

创建对象时,尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如:

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Entry.objects.bulk_create([
Entry(headline="Python 3.0 Released"),
Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])

…更优于:

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Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")

注意该方法有很多注意事项,所以确保它适用于你的情况。

这也可以用在ManyToManyFields中,所以:

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my_band.members.add(me, my_friend)

…更优于:

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my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)

…其中Bands和Artists具有多对多关联。

七 事务操作

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# 事务操作
from django.db import transaction
with transaction.atomic():

八 defer和only

defer(‘id’,’name’):取出对象,字段除了id和name都有
only(‘id’,’name’):取的对象,只有id和name
如果点,依然能点出其它列,但是不要点了,因为取没有的列,会再次查询数据库

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ret=models.Author.objects.only('nid')
for i in ret:
# 查询不在的字段,会再次查询数据库,造成数据库压力大
print(i.name)
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