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

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总数量.>>> 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 # 为每个publisher添加个num_books属性，即每个pulisher出版的book的数量.>>> from django.db.models import Count>>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book'))>>> pubs[<Publisher BaloneyPress>, <Publisher SalamiPress>, ...]>>> pubs[0].num_books73 # 根据num_book属性排序.>>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).order_by('-num_books')[:5]>>> pubs[0].num_books1323

聚合生成Generating aggregates over a QuerySet

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：

>>> from django.db.models import Avg>>> 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aggregate functions:

Avg

返回平均值

Count

class Count(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

class StdDev(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

class Variance(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：

>>> 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')}

为查询集的每个对象生成聚合值Generating aggregates for each item in a QuerySet

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annotate QuerySet>>> from django.db.models import Count>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors'))# 第一个对象>>> q[0]<Book: The Definitive Guide to Django>>>> q[0].authors__count2# 第二个对象>>> q[1]<Book: Practical Django Projects>>>> q[1].authors__count1

也可以指定生成属性的名字：

>>> q = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors'))>>> q[0].num_authors2>>> q[1].num_authors1

和aggregate()不同，annotate()的输出是一个QuerySet。

联合聚合Joins and aggregates

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：

>>> from django.db.models import Max, 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Following relationships backwards

通过book反向查询publisher：

>>> from django.db.models import Count, 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unique name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：

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()

Aggregating annotations

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：

>>> 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内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。