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django查询集缓存原理

在 Django 中，查询集（QuerySet）的缓存原理是基于延迟评估和缓存的策略。Django 使用了惰性查询的机制，即查询集不会立即执行数据库查询，而是在需要时才会发出实际的数据库查询。

当我们对查询集进行链式操作时，每个操作都会生成一个新的查询集，而不是立即执行查询并返回结果。这样可以构建一个查询集的查询计划，最终在需要实际查询结果的时候才执行。

查询集的缓存机制是基于这种延迟评估的策略实现的。具体来说，当我们第一次对查询集进行迭代、切片或调用某些方法时，Django 会执行实际的数据库查询，并将结果缓存在内存中。之后，如果再次对同一个查询集进行相同的操作，Django 会直接从缓存中获取结果，而不会再次执行数据库查询。

这意味着，如果在对查询集进行迭代、切片或调用某些方法之前，对查询集进行了修改（例如，对关联的模型进行了更新或删除操作），那么后续的查询将会再次执行实际的数据库查询，以确保获取最新的结果。

以下是一个示例，演示了查询集的缓存机制：

# 获取所有用户users = User.objects.all()# 第一次迭代查询集，执行数据库查询并缓存结果for user in users:    print(user.username)# 第二次迭代查询集，直接从缓存中获取结果，不执行数据库查询for user in users:    print(user.username)

在上述示例中，第一次迭代查询集 users 时，会执行实际的数据库查询并将结果缓存起来。而在第二次迭代查询集时，Django 会直接从缓存中获取结果，而不会再次执行数据库查询。

通过这种延迟评估和缓存的策略，Django 可以在不必要的数据库查询上节省时间和资源，并提高性能。但需要注意，在某些情况下，我们可能需要手动刷新查询集的缓存，以确保获取最新的结果。

django字段查询表达式

在 Django 中，我们可以使用字段查询表达式（Field Lookup Expressions）来进行更精确和灵活的数据库查询。字段查询表达式是一种特殊的语法，用于在查询中对特定字段进行过滤和操作。

以下是一些常用的字段查询表达式及其用法示例：

等于（exact）：查找字段值等于给定值的对象。

from django.contrib.auth.models import User# 查找用户名为 "john" 的用户users = User.objects.filter(username__exact='john')

包含（contains）：查找字段值包含给定字符串的对象。

from myapp.models import Product# 查找名称中包含 "apple" 的产品products = Product.objects.filter(name__contains='apple')

开头为（startswith）和结尾为（endswith）：查找字段值以给定字符串开头或结尾的对象。

from myapp.models import Product# 查找名称以 "iPhone" 开头的产品products = Product.objects.filter(name__startswith='iPhone')# 查找名称以 "Pro" 结尾的产品products = Product.objects.filter(name__endswith='Pro')

大于（gt）、大于等于（gte）、小于（lt）和小于等于（lte）：对数字和日期字段进行比较。

from myapp.models import Order# 查找总价大于 100 的订单orders = Order.objects.filter(total_price__gt=100)# 查找创建时间早于 2022-01-01 的订单orders = Order.objects.filter(created_at__lt='2022-01-01')

在范围内（in）：查找字段值在给定列表或查询集中的对象。

from myapp.models import Product# 查找价格在 [10, 20, 30] 范围内的产品products = Product.objects.filter(price__in=[10, 20, 30])# 查找分类为 "电子产品" 或 "家具" 的产品products = Product.objects.filter(category__in=['电子产品', '家具'])

这只是一些常见的字段查询表达式示例，Django 还提供了更多的表达式，如不等于（不等于）、为空（isnull）、正则表达式匹配（regex）、日期范围查询（range）等。你可以根据自己的需求在查询中选择合适的字段查询表达式。

通过使用字段查询表达式，我们可以更精确地过滤和操作数据库中的数据，提高查询的灵活性和准确性。