深入解析 Django 的 get_or_create()：从基础到 2026 年现代化最佳实践

2026-02-09 12:13:54 0条评论 4次阅读 0人点赞

在日常的 Web 开发工作中，我们经常遇到这样一种场景：我们需要从数据库中获取一个特定的对象，如果它不存在，就创建它；如果已经存在，就直接使用它。过去，我们可能需要写一系列繁琐的 INLINECODE6b97a44a 代码来处理 INLINECODEa6b1f448 异常。但在 Django 中，ORM 为我们提供了一个极其优雅的解决方案——get_or_create() 方法。

在这篇文章中，我们将深入探讨如何正确、高效地使用 get_or_create()。我们不仅要理解它的基本语法，还要深入挖掘它的工作原理、并发安全性、参数细节以及在复杂业务逻辑中的最佳实践。更重要的是，我们会结合 2026 年的技术视角，探讨在现代高并发环境和企业级开发中，如何结合 AI 辅助工具链和可观测性平台来最大化其效能。无论你是 Django 初学者还是希望优化代码的老手，这篇文章都将为你提供实用的见解。

1 什么是 get_or_create()？
2 基本语法与返回值
3 实战案例：从简单到复杂
4 并发与竞态条件：技术深潜
5 性能考量与最佳实践
6 错误处理与边界情况
7 2026 开发视角：现代化工程实践
8 总结：关键要点

什么是 `get_or_create()`？

简单来说，get_or_create() 是 Django ORM 提供的一个快捷方法，它将“查询”和“创建”这两个原子操作结合在了一起。这是一个非常有用的辅助函数，可以用来判断数据库中是否存在某个特定记录，如果不存在则自动创建。

为什么我们需要它？

想象一下，你正在开发一个用户标签系统。当用户上传一张图片并打上“风景”标签时，你需要确保 INLINECODEd6b1b609 模型中有“风景”这个条目。如果不使用 INLINECODE63eb7a46，你的代码可能会是这样的：

# 传统的繁琐写法
try:
    tag = Tag.objects.get(name="风景")
except Tag.DoesNotExist:
    tag = Tag.objects.create(name="风景")

虽然这能工作，但代码显得有些冗长。而使用 get_or_create()，我们可以将这一过程简化为一行代码，既优雅又易于维护。

基本语法与返回值

在深入示例之前，让我们先明确它的语法结构。这个方法通常在管理器上调用，其核心逻辑在于区分“查找参数”和“创建参数”。

方法签名解析

get_or_create() 方法接受两组参数：

查找参数：这些是用于在数据库中查找对象的参数，通常是唯一字段或通过 unique_together 约束的字段组合。
INLINECODE64a74cee 字典：这是一个可选参数。当方法执行了“创建”操作时，这个字典中的值会被用于填充新对象的额外字段。注意：INLINECODEa93238f5 中的字段不会用于“查找”操作，仅用于“创建”。

# 基本语法结构
obj, created = ModelName.objects.get_or_create(
    field1=‘value1‘,  # 用于查找的字段
    defaults={        # 如果需要创建，使用的额外字段值
        ‘field2‘: ‘value2‘,
        ‘field3‘: ‘value3‘
    }
)

返回值是什么？

这个方法总是返回一个包含两个元素的元组：

object：获取到的或刚创建的模型实例。
created：一个布尔值。

* True：表示对象是刚刚被创建的。

* False：表示对象是已经存在于数据库中被获取的。

实战案例：从简单到复杂

让我们通过几个具体的例子，来看看这个方法在实际开发中是如何发挥作用的。

案例 1：处理唯一用户（基础用法）

假设我们有一个 INLINECODEb5aa729c 模型，其中 INLINECODE8e7b680b 字段是唯一的。我们希望在用户登录或注册时获取其信息。

from myapp.models import Customer

# 场景：用户通过邮箱进行操作，我们需要确保有对应的 Customer 记录
customer, created = Customer.objects.get_or_create(
    email=‘[email protected]‘,
    defaults={
        ‘name‘: ‘John Doe‘,
        ‘phone‘: ‘1234567890‘
    }
)

if created:
    print(f"新用户已创建，欢迎 {customer.name}！")
else:
    print(f"欢迎回来，{customer.name}！")

工作原理分析：

在这个例子中，Django 首先会尝试在数据库中查找 email=‘[email protected]‘ 的记录。

如果找到了：它会返回这个现有的对象，并且 INLINECODEa59dc313 为 INLINECODE59c59f27。注意，此时 defaults 字典中的内容会被忽略，因为并没有创建新对象。
如果没找到：它会向数据库插入一条新记录。这条新记录的 INLINECODEc2bf0165 是 INLINECODEebe5503a，同时会将 INLINECODEaf1d32a1 中的 INLINECODE34879302 和 INLINECODE3f1daece 一并写入。此时 INLINECODEea2012f7 为 True。

案例 2：标签系统（防止重复）

这是一个非常经典的应用场景。标签通常要求唯一性，我们不希望数据库中出现多个名为“Django”的标签。

from myapp.models import Tag

tag_name = "Django"
tag, created = Tag.objects.get_or_create(name=tag_name)

if created:
    print(f"标签 ‘{tag_name}‘ 不存在，已为您创建。")
else:
    print(f"标签 ‘{tag_name}‘ 已经存在，直接关联。")

在这个例子中，由于 INLINECODE46281f29 字段通常足以定义一个标签，我们不需要提供 INLINECODE6751805c。这种方法是防止数据冗余的最有效手段。

案例 3：处理外键关系（嵌套创建）

在处理关联对象时，get_or_create() 显得尤为强大。比如我们要发布一篇文章，文章属于某个分类。如果分类不存在，我们需要先创建分类，再把文章关联上去。

from myapp.models import Post, Category

# 我们想要发布一篇关于“量子计算”的文章，但不确定是否有这个分类
category_name = "量子计算"

# 先确保分类存在
category, created = Category.objects.get_or_create(
    name=category_name,
    defaults={‘description‘: ‘关于量子力学在计算领域应用的探讨‘}
)

# 现在可以安全地创建文章并关联这个分类
post = Post.objects.create(
    title="量子比特的基本原理",
    content="这是一篇详细的科普文章...",
    category=category  # 直接使用获取或创建好的分类对象
)

print(f"文章已发布在分类：{category.name} 下 (分类是否新建: {created})")

案例 4：多字段组合查询（进阶）

有时候，单一字段不足以确定唯一性，需要多个字段的组合。假设我们要记录学生每天的签到情况，INLINECODE49513e3b 和 INLINECODEf6269bea 的组合应该是唯一的。

from myapp.models import Attendance
from datetime import date

student_id = 1024
today = date.today()

# 只有当“特定学生”在“特定日期”没有记录时，才创建新记录
attendance, created = Attendance.objects.get_or_create(
    student_id=student_id,
    date=today,
    defaults={
        ‘status‘: ‘Present‘,
        ‘check_in_time‘: ‘09:00:00‘
    }
)

if not created:
    print("该学生今天已经签到过了！")
else:
    print("签到成功！")

重要提示： 为了让这个查询在数据库层面高效且安全，你应该在模型定义中为 INLINECODEa8f15243 和 INLINECODE55344a56 字段设置 INLINECODEcc8faa67 约束（在 Django 4.0+ 中使用 INLINECODE8be43058）。

并发与竞态条件：技术深潜

作为一个专业的开发者，我们不能只看到代码写的顺溜，还得考虑并发情况下的数据安全。这是我们在构建高可用系统时必须面对的挑战。

`get_or_create()` 是原子的吗？

这是一个高频面试题。简单来说：是的，在数据库层面是原子的。

在 PostgreSQL 和 MySQL 的 InnoDB 等支持事务的数据库后端，Django 会将 get_or_create() 的逻辑包装在一个事务中。这防止了竞态条件。

竞态条件场景： 两个请求同时到达，都查询发现数据库中没有“Python”标签。于是两个请求都试图插入“Python”。如果没有锁或唯一约束，这会导致数据库中出现两条“Python”记录。
Django 的解决方案： Django 利用了数据库级别的完整性约束（如 INLINECODE9e9ef7e7 约束）。即使两个进程同时运行 INLINECODEd9355942，数据库也只会允许一个 INLINECODE2e1d9231 操作成功。另一个操作会抛出 INLINECODEcab37042，Django 会捕获这个错误，然后再次尝试 SELECT，从而返回那个被成功插入的记录。

非原子性后端的警告

然而，如果你使用的是不支持事务的数据库表（例如 MySQL 的 MyISAM 引擎），或者使用了非常旧版本的 Django（不常见），get_or_create() 可能无法保证原子性。在这种情况下，虽然极少见，但可能会产生重复行。最佳实践是始终确保你的数据库表类型支持事务（如 InnoDB）。

性能考量与最佳实践

虽然 get_or_create() 很方便，但它并不是万能的银弹。在我们的项目中，性能优化往往是决定系统稳定性的关键。

1. 数据库索引至关重要

INLINECODE105b342c 首先执行的是 INLINECODE0c8c7a12 查询。如果你用于查找的字段没有索引，在大数据量表上，这个操作会非常慢。请确保你将所有作为 get_or_create 参数的字段都加上数据库索引。

2. 不要在循环中滥用（警惕 N+1 问题）

如果你需要导入大量数据，比如从 CSV 文件导入 10,000 个用户标签，不要写一个循环调用 10,000 次 get_or_create。这会产生大量的数据库查询，速度极慢。

批量操作建议：

在这种情况下，你应该先查询出所有已存在的标签，然后在内存中比对，找出不存在的标签，最后使用 bulk_create() 一次性插入。

# 伪代码示例：批量处理思路
existing_tags = set(Tag.objects.filter(name__in=source_list).values_list(‘name‘, flat=True))
tags_to_create = [Tag(name=name) for name in source_list if name not in existing_tags]

if tags_to_create:
    Tag.objects.bulk_create(tags_to_create)

3. 常见陷阱：不可变参数

在调用 get_or_create 时，确保传递的参数是 Python 可识别的哈希类型。通常来说，使用字符串、数字是没问题的，但在处理某些复杂对象时要注意。

错误处理与边界情况

即便使用了 INLINECODE1d1b1645，我们依然可能遇到错误。最常见的错误是 INLINECODE8d22b9e7，但这通常发生在我们的模型定义与 get_or_create 的使用不一致时。

处理多字段冲突

假设你只想用 INLINECODE7e3ea483 查找，但在 INLINECODEece8a370 里设置了 INLINECODEac57d2cc，而数据库里有一条记录 INLINECODE80dd2855 相同但 INLINECODEd1982242 不同的记录。这时候 INLINECODEced91b36 会抛出 IntegrityError，因为它试图插入一条主键或唯一键冲突的记录。

解决方案： 确保你的“查找参数”足以唯一确定一行数据。如果 INLINECODE670ab5cd 不能唯一确定，就把 INLINECODE38b4e6bc 也加入到查找参数中（前提是你的数据库约束允许这样做）。

2026 开发视角：现代化工程实践

随着我们步入 2026 年，Web 开发的生态系统已经发生了深刻的变化。现在让我们用现代的镜头重新审视 get_or_create()，看看它在“AI 原生”和“云原生”时代的新角色。

AI 辅助编程与“氛围编码”

在现代开发流程中，我们经常使用像 Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot 这样的 AI IDE。这改变了我们编写 get_or_create() 的方式。你可能会直接对 AI 说：“帮我确保如果用户不存在就创建，存在就更新最后登录时间。”

AI 可能会生成这样的代码，结合了 update_or_create（它的兄弟方法）来满足更复杂的需求：

# AI 辅助生成的现代示例：结合业务逻辑
from django.utils import timezone
from myapp.models import User

def login_user(email, name):
    # 我们希望如果用户存在，更新 last_login；不存在则创建
    user, created = User.objects.get_or_create(
        email=email,
        defaults={
            ‘name‘: name,
            ‘last_login‘: timezone.now()
        }
    )
    if not created:
        # 如果用户已存在，手动更新登录时间（或者使用 update_or_create）
        user.last_login = timezone.now()
        user.save()
    return user

专家提示： 虽然 AI 很强大，但作为架构师，我们必须审查生成的代码。AI 有时会忽略数据库索引的重要性，或者在需要原子性更新（INLINECODEf2fccd90 对象）的场景下错误地使用 INLINECODEb9dbba9f。我们要把 AI 当作结对编程伙伴，而不是盲目的代笔者。

可观测性与性能监控

在 2026 年，我们不再仅仅依赖日志文件。我们使用 OpenTelemetry 等标准来追踪数据库操作。get_or_create() 虽然方便，但它是一个复合操作。

如果你发现系统中有大量的 INLINECODEdca90e5b 调用导致数据库延迟升高，你可以利用 APM 工具（如 DataDog 或 New Relic）追踪这些慢查询。也许你会发现，某些高频调用的 INLINECODEd7126713 实际上可以通过缓存来优化。

现代缓存策略：

我们可以引入 Redis 来缓存那些“频繁获取但极少创建”的对象（例如配置项、系统角色），从而完全绕过数据库查询。

from django.core.cache import cache

def get_role_with_cache(role_name):
    # 尝试从缓存获取
    role = cache.get(f‘role:{role_name}‘)
    if role:
        return role, False
    
    # 缓存未命中，查询数据库
    role, created = Role.objects.get_or_create(name=role_name)
    # 写入缓存
    cache.set(f‘role:{role_name}‘, role, timeout=3600)
    return role, created

这种“缓存优先”的模式在处理高并发读请求时，能显著降低数据库负载。

异步 ORM 与 Serverless 架构

随着 Django 4.1+ 对异步 ORM（Async ORM）的支持日益成熟，以及 Serverless 架构的普及，我们需要知道如何在异步视图中使用它。好消息是，用法几乎完全一致，但你需要使用 INLINECODEc49407c3 和 INLINECODE5efd71b8。

# 异步视图中的使用示例（Django 5.0+）
from django.http import JsonResponse
from asgiref.sync import async_to_sync
# 或者直接在 async view 中:

async def async_tag_view(request):
    # 使用 aget_or_create
    tag, created = await Tag.objects.aget_or_create(name="AI")
    return JsonResponse({"name": tag.name, "created": created})

在 Serverless 环境（如 AWS Lambda 或 Google Cloud Functions）中，数据库连接的建立成本很高。get_or_create 这种简洁的方法有助于减少代码行数，从而在冷启动阶段稍微减少初始化开销，同时也让代码逻辑更清晰，便于维护。

总结：关键要点

通过这篇文章，我们全面剖析了 Django 中 get_or_create() 的使用方法。它不仅仅是一个简单的语法糖，更是处理数据一致性问题的利器。从 2026 年的视角来看，理解其底层的原子性原理，并结合 AI 工具进行高效编码，同时利用现代可观测性工具进行监控，是成为全栈高级开发者的必经之路。

让我们回顾一下核心要点：

区分查找与创建： 记住非 INLINECODE5d3fb07a 参数用于查找，INLINECODE73738714 参数仅用于创建。
返回值： 始终返回 INLINECODEbbd58a1c 元组，利用 INLINECODE4fed190e 标志来执行不同的业务逻辑。
数据完整性： 始终在模型层配合 INLINECODE0ebd5c37 或 INLINECODE109f3e81 使用，以获得最佳性能和正确性。
并发安全： 在主流数据库下，它是处理竞态条件的有效手段。
性能优化： 避免在大量数据导入的循环中使用它，改用 bulk_create 策略；考虑在高并发读场景引入缓存。
现代化思维： 利用 AI 辅助编写，但在底层逻辑和安全性上保持专家级的审查态度；关注异步支持和可观测性。

掌握这个方法，将帮助你在编写 Django 业务逻辑时更加自信，代码更加健壮且易于维护。希望下次当你需要“获取或创建”时，能第一时间想到这个强大的工具！

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