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在當今根據需求而不斷調整而成的應用程序中,通常不僅需要能依常規的字段,如字母順序或創建日期,來對項目進行排序,還需要按其他某種動態數據對項目進行排序。Djngo聚合就能滿足這些要求。
以下面的Model為例
from django.db import models class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) age = models.IntegerField() class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) num_awards = models.IntegerField() class Book(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) pages = models.IntegerField() price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2) rating = models.FloatField() authors = models.ManyToManyField(Author) publisher = models.ForeignKey(Publisher) pubdate = models.DateField() class Store(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) books = models.ManyToManyField(Book) registered_users = models.PositiveIntegerField()
快速了解
# books總數量. >>> Book.objects.count() 2452 # Total number of books with publisher=BaloneyPress >>> Book.objects.filter(publisher__name='BaloneyPress').count() 73 # books的平均price. >>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35} # books的最大price. >>> from django.db.models import Max >>> Book.objects.all().aggregate(Max('price')) {'price__max': Decimal('81.20')} # All the following queries involve traversing the Book<->Publisher # many-to-many relationship backward # 為每個publisher添加個num_books屬性,即每個pulisher出版的book的數量. >>> from django.db.models import Count >>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')) >>> pubs [<Publisher BaloneyPress>, <Publisher SalamiPress>, ...] >>> pubs[0].num_books 73 # 根據num_book屬性排序. >>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).order_by('-num_books')[:5] >>> pubs[0].num_books 1323
聚合生成Generating aggregates over a QuerySet
Django有兩種方法來生成聚合。第一種方法是為整個QuerySet生成聚合值,例如為全部的books生成price的平均值:
>>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35}
可以簡略為:
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35}
函數aggregate()的參數是一系列聚合函數aggregate functions:
Avg
返回平均值
Count
class Count(field, distinct=False)
返回計數。當參數distinct=True時,返回unique的對象數目。
Max
返回最大值
Min
返回最小值.
StdDev
class StdDev(field, sample=False)
返回標準偏差
有一個參數sample
默認情況下sample=False,返回總體標準偏差,如果sample=True,返回樣本標準偏差。
Sum
返回總值
Variance
class Variance(field, sample=False)
返回方差
有一個參數sample,默認返回總體方差,sample設為True時返回樣本方差。
aggregate()方法被調用時,返回一個鍵值對字典,可以指定key的名字:
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')) {'average_price': 34.35}
如果你想生成多個聚合,你只需要添加另一個參數。所以,如果我們還想知道所有書的最高和最低的價格:
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')) {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
為查詢集的每個對象生成聚合值Generating aggregates for each item in a QuerySet
這是生成聚合值的第二種方法。比如你要檢索每本書有多少個作者。book和author是manytomany的關系,我們可以為每本書總結出這種關系。
每個對象的總結可以用方法annotate()生成:
# 建立一個annotate QuerySet >>> from django.db.models import Count >>> q = Book.objects.annotate(Count('authors')) # 第一個對象 >>> q[0] <Book: The Definitive Guide to Django> >>> q[0].authors__count 2 # 第二個對象 >>> q[1] <Book: Practical Django Projects> >>> q[1].authors__count 1
也可以指定生成屬性的名字:
>>> q = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')) >>> q[0].num_authors 2 >>> q[1].num_authors 1
和aggregate()不同,annotate()的輸出是一個QuerySet。
聯合聚合Joins and aggregates
目前為止,我們聚合查詢的field都屬于我們要查詢的Model,我們也可以用其它Model的field來進行聚合查詢,例如:
>>> from django.db.models import Max, Min >>> Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))
這樣就可以查詢每個Store里面books的價格范圍
聯合鏈的深度可以隨心所欲:
>>> Store.objects.aggregate(youngest_age=Min('books__authors__age'))
反向關系Following relationships backwards
通過book反向查詢publisher:
>>> from django.db.models import Count, Min, Sum, Avg >>> Publisher.objects.annotate(Count('book'))
返回的QuerySet的每個publisher都會帶一個屬性book_count。
查詢出版最久的書的出版日期:
>>> Publisher.objects.aggregate(oldest_pubdate=Min('book__pubdate'))
查詢每個作者寫的書的總頁數:
>>> Author.objects.annotate(total_pages=Sum('book__pages'))
查詢所有作者寫的書的平均rating:
>>> Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating'))
聚合和其它查詢集操作Aggregations and other QuerySet clauses
filter() and exclude()
聚合可以和filter和exclude一起使用:
>>> from django.db.models import Count, Avg >>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors')) >>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").aggregate(Avg('price'))
可以根據聚合值進行篩選:
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)
編寫一個包含annotate()和filter()從句的復雜查詢時,要特別注意作用于QuerySet的從句的順序順序的不同,產生的意義也不同:
>>> Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).filter(book__rating__gt=3.0) >>> Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(num_books=Count('book'))
兩個查詢都返回了至少出版了一本好書(評分大于3分)的出版商的列表。但是第一個查詢的注解包含其該出版商發行的所有圖書的總數;而第二個查詢的注解只包含出版過好書的出版商的所發行的好書(評分大于3分)總數。在第一個查詢中,注解在過濾器之前,所以過濾器對注解沒有影響。
在第二個查詢中,過濾器在注解之前,所以,在計算注解值時,過濾器就限制了參與運算的對象的范圍
order_by()
可以根據聚合值進行排序:
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
values()
通常,注解annotate是添加到每一個對象上的,一個執行了注解操作的查詢集 QuerySet 所返回的結果中,每個對象都添加了一個注解值。但是,如果使用了values()從句,它就會限制結果中列的范圍,對注解賦值的方法就會完全不同。就不是在原始的 QuerySet 返回結果中對每個對象中添加注解,而是根據定義在 values() 從句中的字段組合對先結果進行唯一的分組,再根據每個分組算出注解值,這個注解值是根據分組中所有的成員計算而得的:
>>> Author.objects.values('name').annotate(average_rating=Avg('book__rating'))
這樣的寫法下,QuerySet會根據name進行組合,返回的是每個unique name的聚合值。如果有兩個作者有相同的名字,這兩個作者會被當做一個計算,他們的books會合在一起。
>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating')).values('name', 'average_rating')
位置互換后,會為每個author都生成一個average_rating,而且只會輸出每個author的name和average_rating。
默認排序下使用聚合:
from django.db import models class Item(models.Model): name = models.CharField(max_length=10) data = models.IntegerField() class Meta: ordering = ["name"]
如果你想知道每個非重復的data值出現的次數,你可能這樣寫:
# Warning: 不正確的寫法 Item.objects.values("data").annotate(Count("id"))
這部分代碼想通過使用它們公共的data值來分組Item對象,然后在每個分組中得到id值的總數。但是上面那樣做是行不通的。這是因為默認排序項中的name也是一個分組項,所以這個查詢會根據非重復的(data,name)進行分組,而這并不是你本來想要的結果。所以,你需要這樣寫來去除默認排序的影響:
Item.objects.values("data").annotate(Count("id")).order_by()
Aggregating annotations
也可以根據annotation結果生成聚合值,例如計算每本書平均有幾個作者:
>>> from django.db.models import Count, Avg >>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).aggregate(Avg('num_authors')) {'num_authors__avg': 1.66}
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。
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