我如何加快Django中大型数据集的迭代速度

如何解决我如何加快Django中大型数据集的迭代速度

|| 我有一个来自Django ORM查询的大约1500条记录的查询集。我使用过select_related（）和only（）方法来确保查询紧密。我还使用connection.queries确保只有一个查询。也就是说，我确保每次迭代都不会调用额外的查询。 当我运行查询从connection.queries中剪切并粘贴时，它在0.02秒内运行。但是，遍历这些记录并对其不执行任何操作（通过）需要7秒钟。 我该怎么做才能加快速度？是什么导致这种缓慢？     

解决方法

当QuerySet充满模型对象时，它可能会变得很沉重。在类似情况下，我在queryset上使用.values方法将我需要的属性指定为字典列表，可以更快地进行迭代。 http://docs.djangoproject.com/zh-CN/1.3/ref/models/querysets/#values-list     ,1500条记录远不是一个大数据集，而七秒钟实在太多了。您的模型中可能存在一些问题，您可以通过获取（就像布兰登所说的）values（）查询轻松地检查它，然后通过迭代字典显式创建1500对象。只需在构造之前将ValuesQuerySet转换为列表即可排除数据库连接。     ,您如何遍历每个项目：

items = SomeModel.objects.all()

每个上的常规循环

for item in items:
    print item

或使用QuerySet迭代器

for item in items.iterator():
    print item

根据文档，ѭ3可以提高性能。循环很大的Python列表或字典时也是如此，最好使用

iteritems()

。     ,您模型的ѭ5声明是否会将其存储在其他相关表中的字段“排序依据”中？如果是这样，当Django运行并为每个项目获取该字段，然后对其进行排序时，您尝试进行的迭代可能会触发1,500个查询。向我们展示您的代码将有助于我们解决问题！