#objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...]#QuerySet:   可迭代# for obj in objs:#每一obj就是一个行对象#     print("obj:",obj)# QuerySet:  可切片# print(objs[1])# print(objs[1:4])# print(objs[::-1])

    #objs=models.Book.objects.all()#[obj1,obj2,ob3...]#QuerySet:   可迭代# for obj in objs:#每一obj就是一个行对象#     print("obj:",obj)# QuerySet:  可切片# print(objs[1])# print(objs[1:4])# print(objs[::-1])

<1>Django的queryset是惰性的

Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），通过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得
到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数，
这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。

<2>要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql.
为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式)
obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i)

# if obj:
# print("ok")

<3>queryset是具有cache的
当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行
（evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset，
你不需要重复运行通用的查询。
obj=models.Book.objects.filter(id=3)

# for i in obj:
# print(i)
## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")
## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
# print(i) #LOGGING只会打印一次

<4>
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：

obj = Book.objects.filter(id=4)
# exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。
if obj.exists():
print("hello world!")

<5>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.name)
#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.name)

#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。

<1>Django的queryset是惰性的Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），通过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数，这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。<2>要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql.为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式)obj=models.Book.objects.filter(id=3)# for i in obj:#     print(i)# if obj:#     print("ok")<3>queryset是具有cache的当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行（evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset，你不需要重复运行通用的查询。obj=models.Book.objects.filter(id=3)# for i in obj:#     print(i)## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)# for i in obj:#     print(i)   #LOGGING只会打印一次<4>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：obj = Book.objects.filter(id=4)#  exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。if obj.exists():print("hello world!")<5>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.name)#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.name)#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。