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详解Django的 annotate() 函数：对查询结果进行聚合

  • Post category:Python

下面就是Django的annotate()函数的详细讲解：

1. annotate()函数的作用

annotate()函数是Django ORM（对象关系映射）中比较常用的聚合函数之一。它适用于需要对查询结果进行分组和聚合操作的场景，可以用于统计数据的总数、平均值、最大最小值以及计算比例等操作。

它的具体作用是在查询结果中添加聚合结果，返回一个新的查询集。annotate()函数与aggregate()函数不同的是，annotate()用于返回每个查询结果的聚合结果，而aggregate()则仅仅返回一个结果值。

2. annotate()函数的使用方法

annotate()函数的使用方法如下：

queryset.annotate(function_name=Expression)

其中，function_name是自定义返回结果的字段名，Expression则是进行聚合操作的表达式，可以使用Django提供的聚合函数，也可以自定义。

如果需要对不同的分组数据进行聚合操作，可将多个Expression组成数组，使用多个annotate()函数完成。

2.1 实例1：基本使用

下面是一个展示基础使用的示例，查询图书表中的每个作者，以及该作者出版书籍的数量和平均价格：

from django.db.models import Count, Avg

authors = Author.objects.annotate(
    book_count=Count('book'),
    avg_price=Avg('book__price')
)

for author in authors:
    print(author.name, author.book_count, author.avg_price)

在上述代码中，我们使用了annotate()函数，筛选出作者表的每一行，并给每一行加上两个新的属性：book_count 和 avg_price。这两个属性是通过 Count() 和 Avg() 聚合函数计算获得的。

2.2 实例2：使用 Case() 函数

下面是一个展示使用 Case() 函数的示例，查询员工表中，每个职位的人数，并分类计算薪水的总额：

from django.db.models import Case, When, Sum, IntegerField

positions = [
    'manager',
    'salesman',
    'engineer'
]

employee_count = []
for position in positions:
    count_case = When(position=position, then=1)
    employee_count.append(count_case)

employees = Employee.objects.annotate(
    count=Sum(
        Case(
            *employee_count,
            output_field=IntegerField()
        )
    ),
    salary=Sum(
        'salary'
    )
).values('position', 'count', 'salary')

for employee in employees:
    print(employee)

在上述代码中，我们使用了 Case() 函数，根据不同职位分类计算员工数以及薪水总额，并将结果存入一个字典中。最后使用 values() 函数返回查询结果。

3. 总结

通过使用annotate()，我们可以在Django ORM中完成多个复杂的聚合操作。在实际项目中，该函数使用非常广泛，可以用于各种复杂的数据分析和统计情况。

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