django queryset相加和篩選教程
1、集合相加
a = {1,2,3} b = {3,4,5} print(type(a)) print(a|b)
2、queryset 符合條件的篩序
projects = Project_models.objects.filter(user=request.user).order_by('id')
projects = projects.filter(bad_numbers__gt=0).order_by('bad_numbers')
補充知識:django中聚合aggregate和annotate GROUP BY的使用方法
接觸django已經(jīng)很長時間了,但是使用QuerySet查詢集的方式一直比較低端,只會使用filter/Q函數(shù)/exclude等方式來查詢,數(shù)據(jù)量比較小的時候還可以,但是如果數(shù)據(jù)量很大,而且查詢比較復(fù)雜,那么如果還是使用多個filter進(jìn)行查詢效率就會很低。就趁著清明放假的時間,跑來公司干點私活。輸出成這篇文檔,一是加深印象,提高熟練度;二是分享出來,造福大家~
提高查詢數(shù)據(jù)庫效率的方案有兩種:
第一種,是使用原生的SQL語句來進(jìn)行查詢,這樣的優(yōu)點在于能夠完全按照開發(fā)者的意圖來執(zhí)行,效率會很高,但是缺點也很明顯:
1.開發(fā)者需要非常熟悉SQL語句,加大開發(fā)者的工作量,同時,夾雜著SQL的項目也不利于以后程序的維護(hù),增大程序的耦合度。
2.若查詢條件是動態(tài)變化的,則會使開發(fā)變得更加困難。
django為了解決這一難題,提供了aggregate(聚合函數(shù))和annotate(在aggregate的基礎(chǔ)上進(jìn)行GROUP BY操作)。
下面,就來介紹第二種方法。
一. aggregate的使用方法
今天在同事的指點下,仔細(xì)看了django中annotate的使用方法,會根據(jù)查詢條件來動態(tài)生成SQL語句,提高組合查詢的效率。
理解aggregate的關(guān)鍵在于理解SQL中的聚合函數(shù):以下摘自百度百科:SQL基本函數(shù),聚合函數(shù)對一組值執(zhí)行計算,并返回單個值。除了 COUNT 以外,聚合函數(shù)都會忽略空值。 常見的聚合函數(shù)有AVG / COUNT / MAX / MIN /SUM 等。
aggregate就是在django中實現(xiàn)聚合函數(shù)的。先來看aggregate的使用場景:在項目中有時候你想要從數(shù)據(jù)庫中取出一個匯總的集合。我們使用django官方的例子:
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()
如果我們使用aggregate來進(jìn)行計數(shù):
>>> from django.db.models import Count >>> pubs = Publisher.objects.aggregate(num_books=Count('book')) >>> pubs {'num_books': 27}
而且aggregate不單單可以求和,還可以求平均Avg,最大最小等等。
>>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35} # Cost per page 輸出的名字同樣可以指定,比如price_per_page >>> from django.db.models import F, FloatField, Sum >>> Book.objects.all().aggregate( ... price_per_page=Sum(F('price')/F('pages'), output_field=FloatField())) {'price_per_page': 0.4470664529184653}
通過上面的介紹,我們可以知道,aggregate的邏輯比較簡單,應(yīng)用場景比較窄,如果你想要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組(GROUP BY)后再聚合的操作,則需要使用annotate來實現(xiàn)。
二. annotate的使用方法
首先,假設(shè)有這么一個models:
# python:2.7.9 # django:1.7.8 class MessageTab(models.Model): msg_sn = models.CharField(max_lenth=20, verbose_name=u'編號') msg_name = models.CharField(max_length=50, verbose_name=u'消息名稱') message_time = models.DateTimeField(verbose_name=u'消息出現(xiàn)時間') msg_status = models.CharField(max_length=50, default='未處理', verbose_name=u'消息狀態(tài)') class Meta: db_table = 'message_tab'
如果在開發(fā)過程中,有這么一個需求:查詢各個消息狀態(tài)的數(shù)量。那么我們經(jīng)常會使用filter(…).count(…)來進(jìn)行查詢?,F(xiàn)在我們可以使用:
msgS = MessageTab.objects.values_list('msg_status').annotate(Count('id'))
其中,id為數(shù)據(jù)庫自動生成的自增字段。values_list的用法自行Google,或者print出來看一看。
此時,數(shù)據(jù)庫實際執(zhí)行的代碼,可以通過:
print msgS.query
打印出來??梢钥吹剑?/p>
SELECT `message_tab`.`msg_status`, COUNT(`message_tab`.`id`) AS `id__count` FROM `message_tab` GROUP BY `message_tab`.`msg_status` ORDER BY NULL
很直觀明了。通過msg_status來進(jìn)行g(shù)roup by。如果想自定義id__count,比如指定為msg_num,則可以使用:annotate(msg_num=Count(‘id'))
當(dāng)存在多個查詢條件時,比如查詢最近7天內(nèi),message_name屬于某個分組內(nèi)的消息,則可以使用Q函數(shù):
date_end = now().date() + timedelta(days=1) date_start = date_end - timedelta(days=7) messageTimeRange = (date_start, date_end) GroupList = getGroupIdLis(request.user) # 返回當(dāng)前用戶能查詢的group的一個列表。。僅做參考用 qQueryList = [Q(message_time__range=messageTimeRange), Q(message_name__in=GroupList)] # 可以有多個Q函數(shù)查詢條件 msgS = MessageTab.objects.filter(reduce(operator.and_, qQueryList)).values_list('msg_status').annotate(msg_num=Count('id'))
再次調(diào)用print msgS.query可看到SQL語句:
SELECT `message_tab`.`msg_status`, COUNT(`message_tab`.`id`) AS `msg_num` FROM `message_tab` WHERE (`message_tab`.`message_time` BETWEEN 2017-03-27 00:00:00 AND 2017-04-03 00:00:00 AND `message_tab`.`message_name` IN (1785785, 78757, 285889, 2727333, 7272957, 786767)) GROUP BY `message_tab`.`msg_status` ORDER BY NULL
是不是很完美?。?
以上這篇django queryset相加和篩選教程就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Pycharm中安裝wordcloud等庫失敗問題及終端通過pip安裝的Python庫如何添加到Pycharm解釋器中(
這篇文章主要介紹了Pycharm中安裝wordcloud等庫失敗問題及終端通過pip安裝的Python庫如何添加到Pycharm解釋器中,本文給大家介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2020-05-05詳解python中的lambda與sorted函數(shù)
這篇文章主要介紹了python中的lambda與sorted函數(shù)的相關(guān)資料,幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)python,感興趣的朋友可以了解下2020-09-09Python的SQLalchemy模塊連接與操作MySQL的基礎(chǔ)示例
SQLalchemy是Python世界中驅(qū)動MySQL的一款高人氣模塊,這里我們從入門開始來看一下Python的SQLalchemy模塊連接與操作MySQL的基礎(chǔ)示例:2016-07-07Python操作dict時避免出現(xiàn)KeyError的幾種解決方法
這篇文章主要介紹了Python操作dict時避免出現(xiàn)KeyError的幾種解決方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-09-09Python設(shè)計模式中的結(jié)構(gòu)型橋接模式
這篇文章主要介紹了Python設(shè)計模式中的結(jié)構(gòu)型橋接模式,橋接模式即Bridge?Pattern,將抽象部分與它的實現(xiàn)部分分離,使它們都可以獨立地變化.下面來看看文章的詳細(xì)內(nèi)容介紹吧2022-02-02