Django 模型通过默认的 Manager 类 objects
来访问数据库。例如,要打印所有 Job 的列表,则应该使用 objects
管理器的 all
方法:
>>> from jobs.models import Job>>> for job in Job.objects.all():... print job
Manager 类还有两个过滤方法:一个是 filter
,另外一个是 exclude
。过滤方法可以接受满足某个条件的所有方法,但是排除不满足这个条件的其他方法。下面的查询应该可以给出相同的结果(“gte” 表示 “大于或等于”,而 “lt” 表示 “小于”)。
>>> 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 对象,这些对象可以链接在一起,甚至可以执行连接操作。下面的 q4
查询会查找从 2006 年 1 月 1 日开始在俄亥俄州的 Cleveland 张贴的职位:
>>> 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,这一点非常不错。这意味着只在对数据库进行求值之后才会对它们执行查询,这会比立即执行查询的速度更快。
这种惰性利用了 Python 的分片(slicing)功能。下面的代码并没有先请求所有的记录,然后对所需要的记录进行分片,而是在实际的查询中使用了 5 作为 OFFSET、10 作为 LIMIT,这可以极大地提高性能。
>>> from jobs.models import Job>>> for job in Job.objects.all()[5:15]... print job
注意:使用 count
方法可以确定一个 QuerySet 中有多少记录。Python 的 len
方法会进行全面的计算,然后统计那些以记录形式返回的行数,而 count
方法执行的则是真正的 SQL COUNT 操作,其速度更快。我们这样做,数据库管理员会感激我们的。
>>> from jobs.models import Job>>> print "Count = ", Job.objects.count() # GOOD!>>> print "Count = ", len(Job.objects.all()) # BAD!
有关的更多信息,请参阅 参考资料 部分给出的 Django “Database API reference” 的链接。
联系客服