在Django中，鉴于我有一个QuerySet，我将迭代并打印结果，计算对象的最佳选择是什么？ len(qs)或qs.count()？
（另外，在同一次迭代中计算对象不是一种选择。）
虽然Django docs建议使用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QuerySets上使用
len()。使用SQL的SELECT COUNT(*)处理数据库级别的计数效率要高得多，而Django正是因为这个原因提供了count()方法。
既然你正在迭代这个QuerySet，the result will be cached（除非你使用的是iterator），所以最好使用len，因为这样可以避免再次访问数据库，也可能检索不同数量的结果！）。
如果您正在使用iterator，那么我会建议在迭代时使用计数变量（而不是使用计数），原因相同。
选择len()和count()取决于具体情况，值得深入了解他们如何正确使用它们。
让我为您提供一些场景：
count()至关重要：
DO：queryset.count() - 这将执行单个SELECT COUNT(*) some_table查询，所有计算都在RDBMS端进行，Python只需要以固定成本O（1）检索结果数
请勿：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。这是最糟糕的事情len()稍微好一些，这不会导致额外的数据库查询，因为count()会：
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
计数：
queryset.count() # this will perform an extra db query - len() did not
for obj in queryset: # fetching data
pass
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)
一旦你“瞥了一眼”，一切都会很清楚：
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文档中的好参考：
我认为使用len(qs)在这里更有意义，因为你需要迭代结果。 qs.count()是一个更好的选择，如果你想要做的就是打印计数而不是迭代结果。
qazxsw poi将用qazxsw poi击中数据库，而qazxsw poi将用len(qs)击中数据库。
select * from table也会给出返回整数，你不能迭代它