Django Aggregation聚合使用方法解析
在当今根据需求而不断调整而成的应用程序中，通常不仅需要能依常规的字段，如字母顺序或创建日期，来对项目进行排序，还需要按其他某种动态数据对项目进行排序。Djngo聚合就能满足这些要求。
以下面的Model为例
fromdjango.dbimportmodels classAuthor(models.Model): name=models.CharField(max_length=100) age=models.IntegerField() classPublisher(models.Model): name=models.CharField(max_length=300) num_awards=models.IntegerField() classBook(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() classStore(models.Model): name=models.CharField(max_length=300) books=models.ManyToManyField(Book) registered_users=models.PositiveIntegerField()
快速了解
#books总数量.
>>>Book.objects.count()
2452
#Totalnumberofbookswithpublisher=BaloneyPress
>>>Book.objects.filter(publisher__name='BaloneyPress').count()
73
#books的平均price.
>>>fromdjango.db.modelsimportAvg
>>>Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg':34.35}
#books的最大price.
>>>fromdjango.db.modelsimportMax
>>>Book.objects.all().aggregate(Max('price'))
{'price__max':Decimal('81.20')}
#AllthefollowingqueriesinvolvetraversingtheBook<->Publisher
#many-to-manyrelationshipbackward
#为每个publisher添加个num_books属性，即每个pulisher出版的book的数量.
>>>fromdjango.db.modelsimportCount
>>>pubs=Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book'))
>>>pubs
[,,...]
>>>pubs[0].num_books
73
#根据num_book属性排序.
>>>pubs=Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).order_by('-num_books')[:5]
>>>pubs[0].num_books
1323
聚合生成GeneratingaggregatesoveraQuerySet
Django有两种方法来生成聚合。第一种方法是为整个QuerySet生成聚合值，例如为全部的books生成price的平均值：
>>>fromdjango.db.modelsimportAvg
>>>Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg':34.35}
可以简略为：
>>>Book.objects.aggregate(Avg('price'))
{'price__avg':34.35}
函数aggregate()的参数是一系列聚合函数aggregatefunctions:
Avg
返回平均值
Count
classCount(field,distinct=False)
返回计数。当参数distinct=True时，返回unique的对象数目。
Max
返回最大值
Min
返回最小值.
StdDev
classStdDev(field,sample=False)
返回标准偏差
有一个参数sample
默认情况下sample=False，返回总体标准偏差，如果sample=True，返回样本标准偏差。
Sum
返回总值
Variance
classVariance(field,sample=False)
返回方差
有一个参数sample，默认返回总体方差，sample设为True时返回样本方差。
aggregate()方法被调用时，返回一个键值对字典，可以指定key的名字：
>>>Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price':34.35}
如果你想生成多个聚合，你只需要添加另一个参数。所以，如果我们还想知道所有书的最高和最低的价格：
>>>fromdjango.db.modelsimportAvg,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')}
为查询集的每个对象生成聚合值GeneratingaggregatesforeachiteminaQuerySet
这是生成聚合值的第二种方法。比如你要检索每本书有多少个作者。book和author是manytomany的关系，我们可以为每本书总结出这种关系。
每个对象的总结可以用方法annotate()生成：
#建立一个annotateQuerySet
>>>fromdjango.db.modelsimportCount
>>>q=Book.objects.annotate(Count('authors'))
#第一个对象
>>>q[0]
>>>q[0].authors__count
2
#第二个对象
>>>q[1]
>>>q[1].authors__count
1
也可以指定生成属性的名字：
>>>q=Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors'))
>>>q[0].num_authors
2
>>>q[1].num_authors
1
和aggregate()不同，annotate()的输出是一个QuerySet。
联合聚合Joinsandaggregates
目前为止，我们聚合查询的field都属于我们要查询的Model，我们也可以用其它Model的field来进行聚合查询，例如：
>>>fromdjango.db.modelsimportMax,Min
>>>Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'),max_price=Max('books__price'))
这样就可以查询每个Store里面books的价格范围
联合链的深度可以随心所欲：
>>>Store.objects.aggregate(youngest_age=Min('books__authors__age'))
反向关系Followingrelationshipsbackwards
通过book反向查询publisher：
>>>fromdjango.db.modelsimportCount,Min,Sum,Avg
>>>Publisher.objects.annotate(Count('book'))
返回的QuerySet的每个publisher都会带一个属性book_count。
查询出版最久的书的出版日期：
>>>Publisher.objects.aggregate(oldest_pubdate=Min('book__pubdate'))
查询每个作者写的书的总页数：
>>>Author.objects.annotate(total_pages=Sum('book__pages'))
查询所有作者写的书的平均rating：
>>>Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating'))
聚合和其它查询集操作AggregationsandotherQuerySetclauses
filter()andexclude()
聚合可以和filter和exclude一起使用：
>>>fromdjango.db.modelsimportCount,Avg
>>>Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors'))
>>>Book.objects.filter(name__startswith="Django").aggregate(Avg('price'))
可以根据聚合值进行筛选：
>>>Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)
编写一个包含annotate()和filter()从句的复杂查询时，要特别注意作用于QuerySet的从句的顺序顺序的不同，产生的意义也不同：
>>>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'))
两个查询都返回了至少出版了一本好书(评分大于3分)的出版商的列表。但是第一个查询的注解包含其该出版商发行的所有图书的总数；而第二个查询的注解只包含出版过好书的出版商的所发行的好书(评分大于3分)总数。在第一个查询中，注解在过滤器之前，所以过滤器对注解没有影响。
在第二个查询中，过滤器在注解之前，所以，在计算注解值时，过滤器就限制了参与运算的对象的范围
order_by()
可以根据聚合值进行排序：
>>>Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
values()
通常，注解annotate是添加到每一个对象上的，一个执行了注解操作的查询集QuerySet所返回的结果中，每个对象都添加了一个注解值。但是，如果使用了values()从句，它就会限制结果中列的范围，对注解赋值的方法就会完全不同。就不是在原始的QuerySet返回结果中对每个对象中添加注解，而是根据定义在values()从句中的字段组合对先结果进行唯一的分组，再根据每个分组算出注解值，这个注解值是根据分组中所有的成员计算而得的：
>>>Author.objects.values('name').annotate(average_rating=Avg('book__rating'))
这样的写法下，QuerySet会根据name进行组合，返回的是每个uniquename的聚合值。如果有两个作者有相同的名字，这两个作者会被当做一个计算，他们的books会合在一起。
>>>Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating')).values('name','average_rating')
位置互换后，会为每个author都生成一个average_rating，而且只会输出每个author的name和average_rating。
默认排序下使用聚合：
fromdjango.dbimportmodels classItem(models.Model): name=models.CharField(max_length=10) data=models.IntegerField() classMeta: ordering=["name"]
如果你想知道每个非重复的data值出现的次数，你可能这样写：
#Warning:不正确的写法
Item.objects.values("data").annotate(Count("id"))
这部分代码想通过使用它们公共的data值来分组Item对象，然后在每个分组中得到id值的总数。但是上面那样做是行不通的。这是因为默认排序项中的name也是一个分组项，所以这个查询会根据非重复的(data,name)进行分组，而这并不是你本来想要的结果。所以，你需要这样写来去除默认排序的影响：
Item.objects.values("data").annotate(Count("id")).order_by()
也可以根据annotation结果生成聚合值，例如计算每本书平均有几个作者：
>>>fromdjango.db.modelsimportCount,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内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。