Django的queryset惰性机制:就是不调用不执行，懒呗


# 查询相关API：

#  <1>filter(**kwargs):      它包含了与所给筛选条件相匹配的对象

#  <2>all():                 查询所有结果

#  <3>get(**kwargs):         返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。

#-----------下面的方法都是对查询的结果再进行处理:比如 objects.filter.values()--------

#  <4>values(*field):        返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列 model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列
                                     
#  <5>exclude(**kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象

#  <6>order_by(*field):      对查询结果排序

#  <7>reverse():             对查询结果反向排序

#  <8>distinct():            从返回结果中剔除重复纪录

#  <9>values_list(*field):   它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典序列

#  <10>count():              返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。

# <11>first():               返回第一条记录

# <12>last():                返回最后一条记录

#  <13>exists():             如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False。

　　#扩展查询,有时候DJANGO的查询API不能方便的设置查询条件，提供了另外的扩展查询方法extra:
　　#extra(select=None, where=None, params=None, tables=None,order_by=None, select_params=None

---------->惰性机制：

所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。

QuerySet特点：

<1> 可迭代的

<2> 可切片

<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。