Wie gruppiere ich Daten mithilfe der Querysets von Django?
Gruppieren von Daten in Django-Abfragen
In Django erfordert das Abrufen von Daten aus der Datenbank häufig die Verwendung von Abfragesätzen. Diese Abfragesätze bieten verschiedene Methoden zum Filtern, Sortieren und Bearbeiten von Daten. Eine häufige Operation ist das Gruppieren von Daten nach einem bestimmten Feld, ähnlich der SQL-GROUP BY-Klausel.
Aggregation für die Gruppierung
Um Daten in Django zu gruppieren, kann man die Aggregationsfunktionen des ORM nutzen. Betrachten Sie beispielsweise die folgende Abfrage, die alle Mitglieder abruft:
Members.objects.all()
Diese Abfrage gibt eine Liste von Tupeln zurück, wobei jedes Tupel die Details eines Mitglieds darstellt:
[('Eric', 'Salesman', 'X-Shop'), ('Freddie', 'Manager', 'X2-Shop'), ('Teddy', 'Salesman', 'X2-Shop'), ('Sean', 'Manager', 'X2-Shop')]
Um diese Ergebnisse zu gruppieren Im Bezeichnungsfeld kann man die Methoden „values()“ und „annotate()“ verwenden:
from django.db.models import Count result = ( Members.objects .values('designation') .annotate(dcount=Count('designation')) .order_by() )
Diese Abfrage generiert eine ähnliche SQL-Anweisung zu:
SELECT designation, COUNT(designation) AS dcount FROM members GROUP BY designation
Das Ergebnis ist eine Liste von Wörterbüchern, die jeweils eine Bezeichnung und die Anzahl der Mitglieder für diese Bezeichnung darstellen:
[{'designation': 'Salesman', 'dcount': 2}, {'designation': 'Manager', 'dcount': 2}]
Um mehrere Felder in die Ergebnisse einzuschließen, einfach Fügen Sie sie als Argumente zur Methode „values()“ hinzu, wie hier gezeigt:
.values('designation', 'first_name', 'last_name')
Referenzen
Weitere Informationen zur Aggregation und Gruppierung in Django finden Sie in den folgenden Ressourcen:
- Django-Dokumentation: [Werte](https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/querysets/#values) , [Annotieren](https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/querysets/#annotate), [Anzahl](https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/querysets/#django.db.models.Count)
- Django-Dokumentation: [Aggregation](https:// docs.djangoproject.com/en/stable/topics/db/aggregation/), insbesondere der Abschnitt über [Interaktion mit Standardreihenfolge oder order_by()](https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/db/aggregation/#interaction-with-default-ordering-or-orderby)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie gruppiere ich Daten mithilfe der Querysets von Django?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
