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查詢集Django 模型通過默認(rèn)的 Manager 類objects來訪問數(shù)據(jù)庫。例如，要打印所有 Job 的列表，則應(yīng)該使用objects管理器的all方法：清
Django 模型通過默認(rèn)的 Manager 類 objects 來訪問數(shù)據(jù)庫。例如，要打印所有 Job 的列表，則應(yīng)該使用 objects 管理器的 all 方法：
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>>> from jobs.models import Job>>> for job in Job.objects.all():... print job |
Manager 類還有兩個(gè)過濾方法：一個(gè)是 filter，另外一個(gè)是 exclude。過濾方法可以接受滿足某個(gè)條件的所有方法，但是排除不滿足這個(gè)條件的其他方法。下面的查詢應(yīng)該可以給出相同的結(jié)果（“gte” 表示 “大于或等于”，而 “lt” 表示 “小于”）。
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>>> from jobs.models import Job>>> from datetime import datetime>>> q1 = Job.objects.filter(pub_date__gte=datetime(2006, 1, 1))>>> q2 = Job.objects.exclude(pub_date__lt=datetime(2006, 1, 1)) |
filter 和 exclude 方法返回一些 QuerySet 對(duì)象，這些對(duì)象可以鏈接在一起，甚至可以執(zhí)行連接操作。下面的 q4 查詢會(huì)查找從 2006 年 1 月 1 日開始在俄亥俄州的 Cleveland 張貼的職位：
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>>> from jobs.models import Job>>> from datetime import datetime>>> q3 = Job.objects.filter(pub_date__gte=datetime(2006, 1, 1))>>> q4 = q3.filter(location__city__exact="Cleveland",... location__state__exact="Ohio") |
QuerySets 是惰性的，這一點(diǎn)非常不錯(cuò)。這意味著只在對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行求值之后才會(huì)對(duì)它們執(zhí)行查詢，這會(huì)比立即執(zhí)行查詢的速度更快。
這種惰性利用了 Python 的分片（slicing）功能。下面的代碼并沒有先請(qǐng)求所有的記錄，然后對(duì)所需要的記錄進(jìn)行分片，而是在實(shí)際的查詢中使用了 5 作為 OFFSET、10 作為 LIMIT，這可以極大地提高性能。
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>>> from jobs.models import Job>>> for job in Job.objects.all()[5:15]... print job |
注意：使用 count 方法可以確定一個(gè) QuerySet 中有多少記錄。Python 的 len 方法會(huì)進(jìn)行全面的計(jì)算，然后統(tǒng)計(jì)那些以記錄形式返回的行數(shù)，而 count 方法執(zhí)行的則是真正的 SQL COUNT 操作，其速度更快。我們這樣做，數(shù)據(jù)庫管理員會(huì)感激我們的。
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>>> from jobs.models import Job>>> print "Count = ", Job.objects.count() # GOOD!>>> print "Count = ", len(Job.objects.all()) # BAD! |
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