在 Django 中，鉴于我有一个 QuerySet，我将对其进行迭代并打印结果，那么计算对象的最佳选择是什么？ len(qs) 或 qs.count()?
（同时考虑到在同一迭代中计算对象不是一种选择。）
【问题讨论】：
标签： python django performance
在len() 和count() 之间进行选择取决于具体情况，值得深入了解它们的工作原理以正确使用它们。
让我给你提供几个场景：
count() 至关重要：做： queryset.count() - 这将执行单个 SELECT COUNT(*) FROM some_table 查询，所有计算都在 RDBMS 端进行，Python 只需要以 O(1) 的固定成本检索结果编号
不要： len(queryset) - 这将执行 SELECT * FROM some_table 查询，获取整个表 O(N) 并需要额外的 O(N) 内存来存储它。 这是可以做到的最糟糕的事情
len()，它不会像count() 那样导致额外的数据库查询len()（一个数据库查询）
len(queryset) # SELECT * fetching all the data - NO extra cost - data would be fetched anyway in the for loop
for obj in queryset: # data is already fetched by len() - using cache
pass
count()（两个数据库查询！）：
queryset.count() # First db query SELECT COUNT(*)
for obj in queryset: # Second db query (fetching data) SELECT *
pass
恢复第二种情况（当查询集已经被获取时）：
for obj in queryset: # iteration fetches the data
len(queryset) # using already cached data - O(1) no extra cost
queryset.count() # using cache - O(1) no extra db query
len(queryset) # the same O(1)
queryset.count() # the same: no query, O(1)
一旦您“深入了解”一下，一切都会变得清晰：
class QuerySet(object):
def __init__(self, model=None, query=None, using=None, hints=None):
# (...)
self._result_cache = None
def __len__(self):
self._fetch_all()
return len(self._result_cache)
def _fetch_all(self):
if self._result_cache is None:
self._result_cache = list(self.iterator())
if self._prefetch_related_lookups and not self._prefetch_done:
self._prefetch_related_objects()
def count(self):
if self._result_cache is not None:
return len(self._result_cache)
return self.query.get_count(using=self.db)
Django 文档中的良好参考：
【讨论】：
QuerySet 实现。
总结其他人已经回答的内容：
len() 将获取所有记录并对其进行迭代。count() 将执行 SQL COUNT 操作（在处理大型查询集时要快得多）。同样，如果在此操作之后，整个查询集将被迭代，那么作为整体使用len() 可能会更有效。
但是
在某些情况下，例如存在内存限制时，拆分对记录执行的操作可能很方便（如果可能）。 这可以使用django pagination 来实现。
然后，使用count() 将是一个选择，您可以避免一次获取整个查询集。
【讨论】：
对于喜欢测试测量的人（Postresql）：
如果我们有一个简单的 Person 模型和它的 1000 个实例：
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
age = models.SmallIntegerField()
def __str__(self):
return self.name
一般情况下：
In [1]: persons = Person.objects.all()
In [2]: %timeit len(persons)
325 ns ± 3.09 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
In [3]: %timeit persons.count()
170 ns ± 0.572 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
那么在这个特定的测试用例中，你怎么能看到count() 比len() 快2x。
【讨论】：
虽然Django docs 推荐使用count 而不是len：
注意：如果您只想确定集合中的记录数，请不要在查询集上使用
len()。使用 SQL 的SELECT COUNT(*)在数据库级别处理计数要高效得多，而 Django 正是出于这个原因提供了count()方法。
由于您无论如何都在迭代这个 QuerySet，the result will be cached（除非您使用的是 iterator），所以最好使用 len，因为 这样可以避免再次访问数据库，而且可能检索到不同数量的结果！）。
如果您使用的是iterator，那么出于同样的原因，我建议您在迭代时包含一个计数变量（而不是使用计数）。
【讨论】：
我认为在这里使用len(qs) 更有意义，因为您需要迭代结果。 qs.count() 是一个更好的选择，如果你想做的只是打印计数而不是迭代结果。
len(qs) 将使用select * from table 访问数据库，而qs.count() 将使用select count(*) from table 访问数据库。
qs.count() 也将返回整数，您不能对其进行迭代
【讨论】：