Django-python中db或compute的过滤器

假设现在我有两个模型，A和B

a和B之间存在多对多关系

class B(models.Model):
    score_b = model.IntegerField()

class A(models.Model):
    b = models.ManyToMany(B, related_name='b_set')
    score_a = models.IntegerField()
    name = models.CharField(unique=True)

==

工作流程首先是我通过

score\u A

过滤一些实例，并使用它们查询B

score\u B

因此，一段简单的代码可能是这样的（解决方案a）

但是我正在尽我最大的努力来提高表现

前面的代码似乎需要

1+len（一个列表）

数据库访问

所以我会尝试使用

预取相关的
（解决方案B）

但是，缓存的
b
似乎将被忽略，因为
过滤器
是一个不同的查询。所以上面的代码一点帮助都没有

它现在需要
1+1+len（一个列表）
数据库访问，因为需要额外的
prefetch\u相关的
查询

现在我提出了另一个想法，即用python中的过滤器b来减少数据库访问（解决方案C）

现在数据库访问的数量应该下降到
1
，这太棒了

但我担心python中的过滤器可能比数据库中的过滤器慢得多

它在解决方案C中的运行速度会比解决方案A更快吗

谢谢

编辑
我编辑了代码片段

对不起，我的英语不好，描述不好，导致误解

我的问题是，我应该始终在数据库中进行筛选，还是可以在python中进行筛选，尤其是在python可以保存一些/许多数据库访问的情况下。
这应该可以通过ORM进行单个db查询：

b_list = B.objects.filter(b_score__gte=200, a__score_a__gte=100).distinct()

因此，您只需要所有具有特定分数限制的
B
实例，这些实例与至少一个具有分数限制的
a
关联。你想如何处理重复的？谢谢你的评论，我发现我给出了一个错误的例子。谢谢你的回复。我更新了我的问题，希望我已经讲清楚了。我想答案很清楚，在这个例子中，您只能在一个查询中运行，因此不需要用python进行计算
## Solution B

stuff = {}

a_list = A.objects.filter(score_a__gte=100).prefetch_related('b')
for a in a_list:
    qs = a.b_set.filter(score_b__gte=200)
    stuff[a.name] = [b.score for b in qs]

return stuff

## Solution C

stuff = {}

a_list = A.objects.filter(score_a__gte=100).prefetch_related('b')
for a in a_list:
    qs = a.b_set.all()
    temp = [b.score for b in qs if b.score >= 200]
    stuff[a.name] = temp
return stuff

b_list = B.objects.filter(b_score__gte=200, a__score_a__gte=100).distinct()