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len()및 중 선택 count()하는 것은 상황에 따라 다르며 올바르게 사용하기 위해 작동하는 방식을 깊이 이해하는 것이 좋습니다.

몇 가지 시나리오를 제공하겠습니다.

1. (가장 중요) 요소 수만 알고 싶고 어떤 식 으로든 처리 할 계획이없는 경우 count()다음 을 사용하는 것이 중요합니다 .

   DO : queryset.count() -이것은 단일 SELECT COUNT(*) some_table쿼리 를 수행 합니다. 모든 계산은 RDBMS 측에서 수행됩니다. Python은 고정 비용이 O (1) 인 결과 번호를 검색하면됩니다.

   하지 말아야 할 사항 : len(queryset) – SELECT * FROM some_table쿼리 를 수행하고 전체 테이블 O (N)을 가져오고이를 저장하기 위해 추가 O (N) 메모리가 필요합니다. 할 수있는 최악의 상황

2. 어쨌든 len()쿼리 세트 를 가져 오려는 경우 추가 데이터베이스 쿼리가 발생하지 않는 사용 하는 것이 약간 더 좋습니다 count().

   len(queryset) # 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
   

   카운트:

   queryset.count() # this will perform an extra db query - len() did not
   
   for obj in queryset: # fetching data
       pass
   

3. 두 번째 경우 되돌림 (쿼리 세트를 이미 가져온 경우) :

   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)
   

“내부”를 살펴보면 모든 것이 명확 해집니다.

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 문서의 좋은 참조 :

• QuerySet이 평가 될 때
• 카운트()