Django 查询集的缓存和重新评估

我将发布一些不完整的代码来简化示例。我正在运行一个递归函数来计算层次结构上的一些度量

类别（models.Model）：

我希望有足够的代码来了解发生了什么。这里我要介绍的是一个递归函数，它每次只运行这些查询一次，然后将结果向下传递。这似乎不是现在发生的事情，它正在扼杀性能。如果是PHP/MySQL（尽管在使用Django之后我不喜欢它们！），我可以只运行一次查询并将它们传递下去

根据我对Django的queryset的理解，它们不会在我的if queryset==None然后queryset=stuff部分中进行评估。我怎么能强迫你这么做？当我执行诸如

metric\u queryset.filter（category=self）

之类的操作时，是否会重新评估它

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我不在乎数据是否新鲜。我只想为每个指标和评级从数据库中读取一次，然后在以后对它们进行过滤，而不会再次访问数据库。这是一个令人沮丧的问题，感觉它应该有一个非常简单的答案。酸洗看起来可以工作，但在Django文档中没有很好的解释。

我认为这里的问题是，直到递归调用之后，您才对queryset进行评估。如果使用

list（）

强制对queryset求值，那么它应该只对数据库执行一次。注意，您必须将cat行中的

metrics\u更改为python级别的过滤器，而不是使用queryset过滤器

parent = models.ForeignKey('self', null=True, blank=True, related_name='children', default=1)

def compute_metrics(self, shop_object, metric_queryset=None, rating_queryset=None)
    if(metric_queryset is None):
        metric_queryset = list([Metric.objects.all())
    if(rating_queryset is None):
        rating_queryset = list(Rating.objects.filter(shop_object=shop_object))

    for child in self.children.all():
        # do stuff
        child_score = child.compute_metrics(shop_object, metric_queryset, rating_queryset)

    # metrics_in_cat = metric_queryset.filter(category=self)
    metrics_in_cat = [m for m in metric_queryset if m.category==self]
    for metric in metrics_in_cat
        # do stuff

parent = models.ForeignKey('self', null=True, blank=True, related_name='children', default=1)

def compute_metrics(self, shop_object, metric_queryset=None, rating_queryset=None)
    if(metric_queryset is None):
        metric_queryset = list([Metric.objects.all())
    if(rating_queryset is None):
        rating_queryset = list(Rating.objects.filter(shop_object=shop_object))

    for child in self.children.all():
        # do stuff
        child_score = child.compute_metrics(shop_object, metric_queryset, rating_queryset)

    # metrics_in_cat = metric_queryset.filter(category=self)
    metrics_in_cat = [m for m in metric_queryset if m.category==self]
    for metric in metrics_in_cat
        # do stuff