Django 模型通过默认的 Manager 类 objects 来访问数据库。例如，要打印所有 Job 的列表，则应该使用 objects 管理器的 all 方法：
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>>> from jobs.models import Job>>> for job in Job.objects.all():... print job |
Manager 类还有两个过滤方法：一个是 filter，另外一个是 exclude。过滤方法可以接受满足某个条件的所有方法，但是排除不满足这个条件的其他方法。下面的查询应该可以给出相同的结果（“gte” 表示 “大于或等于”，而 “lt” 表示 “小于”）。
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>>> from jobs.models import Job>>> from datetime import datetime>>> q1 = Job.objects.filter(pub_date__gte=datetime(2006, 1, 1))>>> q2 = Job.objects.exclude(pub_date__lt=datetime(2006, 1, 1)) |
filter 和 exclude 方法返回一些 QuerySet 对象，这些对象可以链接在一起，甚至可以执行连接操作。下面的 q4 查询会查找从 2006 年 1 月 1 日开始在俄亥俄州的 Cleveland 张贴的职位：
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>>> from jobs.models import Job>>> from datetime import datetime>>> q3 = Job.objects.filter(pub_date__gte=datetime(2006, 1, 1))>>> q4 = q3.filter(location__city__exact="Cleveland",... location__state__exact="Ohio") |
QuerySets 是惰性的，这一点非常不错。这意味着只在对数据库进行求值之后才会对它们执行查询，这会比立即执行查询的速度更快。
这种惰性利用了 Python 的分片（slicing）功能。下面的代码并没有先请求所有的记录，然后对所需要的记录进行分片，而是在实际的查询中使用了 5 作为 OFFSET、10 作为 LIMIT，这可以极大地提高性能。
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>>> from jobs.models import Job>>> for job in Job.objects.all()[5:15]... print job |
注意：使用 count 方法可以确定一个 QuerySet 中有多少记录。Python 的 len 方法会进行全面的计算，然后统计那些以记录形式返回的行数，而 count 方法执行的则是真正的 SQL COUNT 操作，其速度更快。我们这样做，数据库管理员会感激我们的。
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>>> from jobs.models import Job>>> print "Count = ", Job.objects.count() # GOOD!>>> print "Count = ", len(Job.objects.all()) # BAD! |
