本文将会详细阐述Python中如何查询数据库结果条数，以及如何优化查询等方面的内容。
一、查询结果条数
在Python中进行数据库查询，有时需要获取结果集中的条数，常见的方式有两种。
1. 使用count()函数
import pymysql
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', db='testdb', charset='utf8')
# 获取数据库操作的游标
cursor = conn.cursor()
# 查询结果集的条数
cursor.execute("SELECT count(*) FROM users")
count = cursor.fetchone()[0]
print(count)
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
该方法使用SELECT count(*)语句进行查询，返回的结果集只有一行一列，即查询结果的数量，使用fetchone方法获取结果集。
2. 使用len()函数
import pymysql
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', db='testdb', charset='utf8')
# 获取数据库操作的游标
cursor = conn.cursor()
# 查询结果集
cursor.execute("SELECT * FROM users")
result = cursor.fetchall()
print(len(result))
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
该方法先将所有的结果查询出来，然后通过len()函数求出结果集的数量。需要注意的是，如果结果集非常大，则会占用大量的内存和带来性能的影响。
二、查询结果优化
在进行数据库查询时，为了优化查询性能和减少查询的时间，可以采取以下措施：
1. 索引优化
索引是数据库优化的重要手段，可以大幅度提高查询效率。在建表时，可以为频繁用于查询和排序的列添加索引。另外，多表关联查询时，应尽可能使用联合索引来避免全表扫描。
2. 分页查询
分页查询可以将查询的结果集分为若干个小的部分，以便能够快速的获取和显示、避免查询性能的影响。分页的方法有两种，一种是使用limit关键字进行查询，另一种是使用游标进行查询。以下为使用limit关键字进行分页查询的代码：
import pymysql
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', db='testdb', charset='utf8')
# 获取数据库操作的游标
cursor = conn.cursor()
# 查询结果集
cursor.execute("SELECT * FROM users LIMIT 0, 10")
result = cursor.fetchall()
print(result)
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
上述代码查询结果集中由第0行开始的10行数据，表示分页查询的第一页。其中，0表示偏移量，10表示查询的行数，可以根据实际需要进行更改。
3. 缓存优化
对于一些需要频繁查询的数据，可以通过缓存的方式来提高查询效率。Python中可以使用第三方缓存库，如Memcached、Redis等。
三、总结
通过本文的讲解，我们了解了Python中如何查询数据库结果条数，以及如何优化查询性能。在进行数据库查询时，需要考虑查询的效率和结果集的大小，采取合适的措施来优化查询，从而提高查询效率。