在 Django 的日常开发中，你是否曾对选择使用 INLINECODE8c68afc5 还是 INLINECODEa0f25d9e 来创建数据感到困惑？虽然这两种方法最终都能让数据落入数据库，但它们在底层机制、事务处理以及适用场景上有着微妙且关键的区别。作为一个在 2026 年依然保持活力的框架，Django 的 ORM 层经过多年的迭代，其背后的设计哲学对于我们构建高可用的现代应用至关重要。如果我们能够深入理解这些差异，不仅能让我们写出更优雅的代码，还能在处理复杂数据逻辑时避免潜在的陷阱，特别是在 AI 辅助编程日益普及的今天，理解底层机制能让我们更好地利用 AI 生成高质量代码。
在这篇文章中，我们将深入探讨 Django ORM 中这两种创建实例的机制。我们不仅要通过源码层面（概念上）去理解它们的工作原理，还要结合 2026 年的现代开发环境——包括 AI 辅助编码、高并发事务处理以及企业级数据一致性要求——来分析它们的优劣。让我们开始这场探索之旅吧。
目录
Django 模型基础回顾：不仅仅是类
在正式对比之前，让我们快速回顾一下 Django 模型 的本质。在 Django 中，模型是一个描述数据结构的 Python 类，它对应数据库中的一张表。但在 2026 年的视角下，模型更是我们与数据库交互的契约，是类型提示 和自动生成 API 文档的基石。
下面是一个我们将在后续例子中反复使用的简单模型，这次我们加入了一些现代 Django 特性：
# models.py
from django.db import models
class Book(models.Model):
"""
一个简单的 Book 模型，包含标题、作者和发布日期。
在 2026 年，我们强烈建议为所有字段添加 verbose_name 和 help_text，
这有助于 IDE 和 AI 工具更好地理解代码意图。
"""
title = models.CharField(max_length=100, verbose_name="书名", help_text="书籍的完整标题")
author = models.CharField(max_length=100, verbose_name="作者", help_text="主要作者姓名")
published_date = models.DateField(verbose_name="发布日期", help_text="书籍出版的日期")
class Meta:
# 现代应用通常需要处理更多元数据
ordering = [‘-published_date‘]
indexes = [
models.Index(fields=[‘author‘]),
]
def __str__(self):
return self.title
理解了模型的基础后，让我们来看看第一种创建对象的方式。
什么是 Model()？—— 内存中的灵活性
当我们调用 INLINECODE2a4e8e99（例如 INLINECODEb1c001cf）时，实际上是在内存中创建了一个 Python 对象。这个对象包含了我们传入的数据，但此时它仅仅存在于应用程序的内存中，并没有触发任何与数据库的交互（如 SQL 中的 INSERT 语句）。
为什么这在现代开发中依然重要？
随着 Vibe Coding（氛围编程） 和 AI 辅助开发 的兴起，代码的可读性和逻辑清晰度变得比以往任何时候都重要。使用 Model() 赋予我们在数据持久化之前对业务逻辑进行完整控制的能力，这在处理复杂的 AI 驱动数据流时尤为关键。
让我们通过一个例子来看看这个过程：
# 示例 1：使用 Model() 初始化与延迟持久化
# 创建实例，但没有保存到数据库
new_book = Book(
title="Django 2026 权威指南",
author="张三",
published_date="2026-05-20"
)
# 此时数据库中没有这条记录
# 但是我们可以在 Python 内存层面操作这个对象
# 假设这是从 AI Agent 获取的额外元数据
new_book.title = f"{new_book.title} (修订版)"
# 模拟一个可能失败的业务逻辑检查
def validate_content(title):
return "敏感词" not in title
if not validate_content(new_book.title):
# 如果验证失败，我们从未触及数据库，没有产生脏数据
raise ValidationError("内容包含敏感词")
# 只有当所有逻辑通过后，我们才显式调用 save()
new_book.save()
关键点解析：
- 延迟持久化：这是 INLINECODE24c61a49 最大的特点。我们可以先创建对象，根据业务逻辑对其进行修改、验证或者关联其他对象，最后在我们认为合适的时机调用 INLINECODEc8ae0f1a 方法。这在处理长事务 或微服务调用时非常有用。
- 灵活性：这种方式非常适合复杂的数据处理流程。例如，如果你需要根据用户输入创建一个对象，但需要经过一系列计算（比如调用 LLM 生成摘要）或验证后才能确定是否保存，
Model()是首选。 - 信号触发控制：当调用 INLINECODE3289821a 时，Django 的 INLINECODE4cf1f824 和 INLINECODE4b41dd4f 信号会被触发。使用 INLINECODE344f2f92 允许我们在不触发这些信号的情况下准备好对象状态。
什么是 Model.objects.create()？—— 原子性与简洁性
相比之下，Model.objects.create() 是一个“便捷方法”。正如其名，它的设计初衷是为了简化“创建并保存”这一常见的操作模式。它将实例化和保存这两个步骤封装在了一个方法调用中，保证了操作的原子性。
在 2026 年的高并发环境下的意义
在处理高并发 API 请求时，代码的简洁性和减少出错概率是至关重要的。create() 方法通过封装，减少了开发者忘记保存的失误，同时也更符合现代函数式编程 的思维。
让我们看看它是如何工作的：
from django.db import IntegrityError
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
# 示例 2：使用 objects.create() 的原子性操作
try:
# 一步到位：创建实例并立即保存到数据库
book = Book.objects.create(
title="Agentic AI 实战",
author="李四",
published_date="2026-01-01"
)
# 此时，book 对象已经在数据库中拥有了一条记录，且拥有主键 ID
print(f"新书 ID: {book.id}")
except IntegrityError:
# 在现代应用中，我们需要妥善处理并发冲突
logger.error("创建书籍失败：数据完整性冲突")
raise
关键点解析：
- 原子性：这个方法内部实际上是先调用了 INLINECODE721754d6，然后立即调用了 INLINECODE48044369。虽然这在代码层面看起来是两步，但 Django 将其作为一个单一的操作单元提供给我们。这在防止“悬浮对象”方面非常有效。
- 强制完整性：这意味着你必须提供所有必填字段，否则 Django 会立即抛出 INLINECODE3acfd1d4 或 INLINECODE67dfa481，不会有“未保存状态”的中间对象。
- 防止重复保存：对于初学者来说，或者在使用 AI 生成代码时，使用 INLINECODEbc7ea671 常犯的错误是忘记调用 INLINECODEef399d1f。使用
.create()可以完全避免这个问题，因为它只有执行成功才返回对象。
核心差异对比表：2026 年开发者速查表
为了更直观地展示这两者的不同，我们准备了一份详细的对比表。你可以将其作为开发时的速查手册。
Model() (需配合 .save())
:—
用于在类中定义模型结构，或用于实例化一个对象。
不会自动保存。除非显式调用 .save()，否则数据库无变化。
返回一个模型实例（此时通常无 ID）。
默认不是原子的。如果在 .save() 前程序崩溃或逻辑中断，数据会丢失（或处于未提交状态）。
极高。允许在保存前修改属性，设置默认值，或处理多态关系。
复杂业务逻辑、条件判断、处理多对多关系、AI 数据预处理。## 进阶场景：事务安全与批量操作
在我们的最近的项目实践中，我们遇到了一些需要极其谨慎处理的场景。让我们深入探讨两个高级话题。
场景一：Model() 与事务回滚
当我们使用 INLINECODE45bfa2b7 时，我们可以构建复杂的对象图。但如果我们需要确保一组操作要么全部成功，要么全部失败，我们就需要结合 Django 的原子操作装饰器 INLINECODE754639ec。
想象一下，我们在一个微服务架构中，不仅要创建一本书，还要调用外部的支付服务（假设这是一个付费出版的场景）：
from django.db import transaction
class PaymentError(Exception):
pass
def create_premium_book_with_payment(book_data, payment_info):
"""
这是一个结合了 Model() 和事务控制的生产级示例。
我们需要确保：只有在支付成功后，才创建书籍记录。
"""
try:
with transaction.atomic():
# 1. 使用 Model() 在内存中创建对象（未保存）
new_book = Book(**book_data)
# 2. 执行复杂的业务逻辑，例如计算版税
new_book.title = f"[Premium] {new_book.title}"
# 3. 调用外部 API 处理支付（这是一个可能抛出异常的危险操作）
# 模拟外部支付网关调用
payment_success = external_payment_gateway.charge(payment_info)
if not payment_success:
raise PaymentError("支付网关拒绝交易")
# 4. 只有当支付成功，代码执行到这里时，才真正保存到数据库
new_book.save()
return new_book
except PaymentError:
# 支付失败，事务自动回滚，数据库中不会有任何记录
logger.warning(f"付费书籍创建失败：{book_data[‘title‘]}")
return None
except Exception as e:
# 处理其他不可预见的错误
logger.error(f"系统错误: {str(e)}")
return None
在这个案例中，如果我们直接使用 INLINECODE521ed95c，如果后续的支付逻辑失败，我们就不得不手动去删除已经创建的记录，这在并发环境下是非常危险的（可能导致数据不一致）。使用 INLINECODE08e6f660 让我们可以将“数据库提交”这一动作推迟到业务逻辑完全验证通过之后。
场景二：bulk_create 与性能瓶颈
虽然我们讨论的是单个对象的创建，但在 2026 年的数据密集型应用中，批量操作是绕不开的话题。
无论你是使用 INLINECODE36eafe09 还是 INLINECODE9c619672，在循环中创建 1000 条记录都是性能灾难。因为每次 INLINECODEeeb78773 或 INLINECODE760468ed 都会生成一次独立的 SQL INSERT 语句和一次网络往返。
让我们看看如何用现代思维解决这个问题：
import time
def performance_comparison():
# 准备数据：模拟从外部数据源（如 CSV 或 API）获取的数据
book_data_list = [
{"title": f"AI 编程实战 Vol.{i}", "author": "技术团队", "published_date": "2026-01-01"}
for i in range(1000)
]
# --- 错误做法：使用循环 create ---
# start = time.time()
# for data in book_data_list:
# Book.objects.create(**data) # 每次 1 次查询，共 1000 次查询
# print(f"Loop create took: {time.time() - start}s")
# --- 正确做法：Model() + bulk_create ---
start = time.time()
# 1. 在内存中构建对象列表（此时无数据库交互）
books_to_create = []
for data in book_data_list:
# 使用 Model() 初始化，不调用 save()
book = Book(**data)
books_to_create.append(book)
# 2. 一次性批量插入（1 次查询，或者分批查询）
# ignore_conflicts=True 允许我们处理重复数据而不中断批量插入（PostgreSQL/SQLite 支持）
Book.objects.bulk_create(books_to_create, batch_size=500, ignore_conflicts=True)
print(f"Bulk create took: {time.time() - start}s")
# 性能提升通常在 100 倍以上
在这个例子中，我们再次看到了 INLINECODE04d0452f 的价值。在 INLINECODE69185074 调用之前，我们利用 INLINECODE7ecaf108 创建了 1000 个 Python 对象。这一步是在内存中瞬间完成的。如果我们尝试直接调用 INLINECODE81a56497，数据就会过早地发送到数据库，导致性能瓶颈。
深入源码：信号机制与副作用处理
在 2026 年的复杂业务系统中，对象创建往往伴随着“副作用”，比如发送通知邮件、更新缓存或者触发 AI 分析任务。这些通常通过 Django 的信号系统实现。
我们需要特别注意 INLINECODE62ba97bc 和 INLINECODE19388c80 信号的触发时机。无论是使用 INLINECODEc52caa2e 还是 INLINECODE4c6ee318，只要涉及数据库写入，这些信号都会被触发。但是，Model() 构造函数本身是静默的。
让我们思考一个场景：你正在为 INLINECODE72eadf6c 模型添加一个 INLINECODE672604e8 字段，并且希望在保存前自动生成。你可能会在 pre_save 信号中写入逻辑。
from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
import re
@receiver(pre_save, sender=Book)
def generate_book_slug(sender, instance, **kwargs):
# 如果 slug 还没有生成，我们根据 title 生成一个
if not instance.slug:
# 这里的逻辑仅在实际保存时触发
original_slug = re.sub(r‘[^\w+]‘, ‘-‘, instance.title).lower()
instance.slug = original_slug
# 示例对比
# 情况 A：使用 Model()
book_a = Book(title="Deep Learning 2026")
# 此时 book_a.slug 为空
# 我们可以在内存中预先生成，覆盖信号逻辑，或者等待 save() 时信号触发
book_a.slug = "custom-override-slug"
book_a.save()
# 情况 B：使用 create()
# 你不能在 create() 调用中直接干预信号逻辑生成的 slug，
# 除非你接受信号生成的默认值，或者你不得不先实例化再保存（这就退化到了 Model()）
book_b = Book.objects.create(title="Robotics Future")
作为一个经验丰富的开发者，我们要警惕信号带来的隐式逻辑。在 AI 辅助编码时，AI 往往只关注主流程代码，容易忽略信号中的副作用。使用 Model() 可以让我们更清晰地控制这些逻辑发生的顺序，甚至在某些特定场景下（如批量导入数据）选择暂时禁用信号以提高性能。
2026 年展望：AI 辅助开发中的选择
随着 Cursor、GitHub Copilot 等 AI 编程助手的普及，我们编写代码的方式正在发生变化。当你让 AI 生成代码时，它通常会倾向于使用 Model.objects.create()，因为这是最常见的“单行”解决方案。
然而，作为经验丰富的开发者，我们需要审查 AI 生成的代码：
- 检查上下文：如果这是一个简单的 API 端点，
create()没问题。 - 检查关系：如果涉及到 INLINECODEd441f6eb 或者复杂的 INLINECODEdc0aaa61 逻辑，我们需要将 AI 生成的代码重构为 INLINECODE3cd3c073 + INLINECODEa8849158 的模式。
- 检查信号：如果我们的业务逻辑依赖于 INLINECODE3847dca1 信号来修改数据，确保不要在 INLINECODE0ca69f84 的参数中意外覆盖信号修改后的字段。
总结与最佳实践
通过本文的探索，我们可以看到，INLINECODE2f82d6eb 和 INLINECODEb84b6bcd 并没有绝对的好坏之分，它们只是 Django 提供给我们的不同工具。
- 如果你需要灵活性，需要在保存前修改数据，或者处理复杂的模型关系（如 ManyToMany），或者你的保存操作依赖于外部服务（需要事务保护），请务必使用 INLINECODE3c4160f2 然后 INLINECODE44ac1e55。
- 如果你追求简洁和直接，且数据已经准备好（例如经过 Form 验证），直接使用
Model.objects.create()是最干净利落的选择，它也更符合现代 Python 的“显式优于隐式”中的简洁性原则。
在未来的开发中，无论技术栈如何迭代，理解数据生命周期的每一个环节——从内存实例化到数据库持久化——始终是我们构建健壮系统的关键。希望下次当你敲击键盘创建对象时，脑海里会清晰地浮现出底层数据库交互的景象。
感谢你的阅读，祝你在 Django 开发之路上越走越远！