所有演示均基于Django2.0

阅读此篇文章你可以：

了解Django中aggregate和annotate函数的使用方法
获取一个Django+Echarts绘制柱状图的完整示例

需求说明

一张会议记录表，里边有一个字段存放会议举行的地点，例如北京、上海、洛阳等等，需要取举行会议最多的前20个地点绘制成柱状图展示，项目为前后端分离的架构

需求分析

看了需求主要有三个关键点：

1.前后端分离：前端只负责页面渲染，后端提供API负责数据输出

2.需要绘制成柱状图：绘制图表的第三方插件有很多，我们这里就选择百度开源的echarts，简单好用且功能强大

3.取举行会议最多的前20个地点：了解一点SQL知识的话就知道需要先要对地点字段进行group by，然后order by desc倒序，最后limit取前20

那么在Django中应该如何group by，并在group by之后order by排序，最后limit呢？这里我们介绍django的两个函数aggregate和annotate

aggregate

aggregate聚合函数，用于对QuerySet整个对象结果的汇总，例如获取员工总数（COUNT），平均（AVG）年龄，最大（MAX）年龄，最小（MIN）年龄，销售总额（SUM）等，输出的结果是一个字典

我们有一个model如下：

class Employee(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name='姓名')
    age = models.IntegerField(verbose_name='年龄')
    salary = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2, verbose_name='薪资')

想要获取员工的工资总额，我们可以这样写

>>> from django.db.models import Sum

>>> Employee.objects.aggregate(Sum('salary'))
{'salary__sum': Decimal('5000.00')}

想要同时获取员工的平均年龄、最大年龄和最小年龄，我们可以这样写

>>> from django.db.models import Avg, Max, Min

>>> Employee.objects.aggregate(Avg('age'), Max('age'), Min('age'))
{'age__avg': 23.333333333333332, 'age__max': 30, 'age__min': 18}

annotate

annotate函数区别于aggregate函数的一个最重要的地方是annotate函数输出的结果是一个QuerySet对象，这个非常重要，aggregate函数最后输出的结果是个字典，也就不能再在字典的基础上进行QuerySet操作了，而annotate函数执行完成后输出QuerySet对象可以继续调用Django内置的filter、order_by等函数来完成更加复杂的查询计算操作

用到annotate函数的逻辑往往比较复杂，Django非常人性化的提供了query方法，方便查看annotate生成的SQL语句帮助我们确定执行过程

以上边的实际需求为例，model如下：

class EventInfo(models.Model):
    event_location = models.CharField(max_length=30)

    class Meta:
        db_table = "app_event_info"

我们需要先对地点event_location进行group by：

>>> _t = EventInfo.objects.values_list('event_location').annotate(Count('id'))

# values_list可以获取evnet_location的元组列表。
# values_list方法加个参数flat=True可以获取event_location的值列表。

group by之后我们就需要order by排序了，如果我们不知道order by的字段，我们可以通过query先查看group by生成的SQL语句

>>> print(_t.query)
SELECT "app_event_info"."event_location", COUNT("app_event_info"."id") AS "id__count" FROM "app_event_info" GROUP BY "app_event_info"."event_location"

这个时候可以看到实际上输出的结果有一个叫id__count的字段表示地点的总数，那么我们就可以接着对地点总数进行排序了,因为是要倒叙，需要在字段名id__count前边加上-号来表示倒序

>>> _x = _t.order_by('-id__count')
>>>
>>> print(_x.query)
SELECT "app_event_info"."event_location", COUNT("app_event_info"."id") AS "id__count" FROM "app_event_info" GROUP BY "app_event_info"."event_location" ORDER BY "id__count" DESC

最后limit取前二十，Django中limit可以直接通过QuerySet结果后加python的数组切片语法来实现，就像[0:20]（其中0可以省略）相当于limit 20一样，[10:20]意思为取第10到第20条数据

>>> _y = _x[:20]
>>>
>>> print(_y.query)
SELECT "app_event_info"."event_location", COUNT("app_event_info"."id") AS "id__count" FROM "app_event_info" GROUP BY "app_event_info"."event_location" ORDER BY "id__count" DESC LIMIT 20

上边的每一步我们都通过query打印了SQL，确定是我们想要的结果了。需求分析清楚，所有的关键点我们也都知道怎么处理了，那么接下来实现就水到渠成了。

实现代码

URL如下：

from django.urls import path
from django.views.generic.base import TemplateView

from .views import echarts_data
urlpatterns = [
    path('echarts/', TemplateView.as_view(template_name='echarts.html'), name='echarts-url'),

    path('api/echarts/', echarts_data, name='api-echarts')
]

因为是前后端分离的，所以我这里用了两个urlecharts和api/echarts

echarts为前台访问地址，对应下边的html代码，通过ajax方式调用后端接口，所以这里直接用了TemplateView，不需要再写额外的view代码

api/echarts为后端API的地址，对应下边的view代码，为前台提供数据接口

前端HTML：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>ops-coffee</title>
  <!-- 引入 echarts.js -->
  <script src="/static/js/jquery.min.js"></script>
  <script src="/static/js/echarts/echarts.common.min.js"></script>
</head>
<body>
  <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
  <div id="main" style="height:400px;"></div>
  <script type="text/javascript">
    // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
    var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));


    $.ajax({
      type: "get",
      url: "/api/echarts",
      dataType: "json",
      success: function (data) {

        // 指定图表的配置项和数据
        var option = {
          title: {
            left: 'center',
            text: 'ops-coffee 运维咖啡吧'
          },
          tooltip: {},
          xAxis: {
              data: data.key
          },
          yAxis: {},
          series: [{
            name: '数量',
            type: 'bar',
            data: data.value
          }]
        };

        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);
      },
      error: function () {
        alert('Error: ajax 请求出错！')
      }
    });
  </script>
</body>
</html>

实例比较简单，抄的echarts官方示例，这里会看到echarts渲染图形实际上只需要X轴和Y轴两个数据变量，且都为list列表类型

后端VIEW：

from django.http import JsonResponse
from django.db.models import Count

from .models import EventInfo

def echarts_data(request):
    _x = EventInfo.objects.values_list('event_location').annotate(Count('id')).order_by('-id__count')[:20]

    jsondata = {
        "key": [i[0] for i in _x],
        "value": [i[1] for i in _x]
    }

    return JsonResponse(jsondata)

最核心的那行group by + order by + limit的ORM拼接，我们上边已经详细的介绍过了，那么这里只需要在输出的结果中单独的把城市跟数量转成两个列表对应echarts里边需要的X轴Y轴数据就可以了

最后访问url:https://ops-coffee.cn/echarts 可以看到我们想要的结果

整个Demo示例介绍完成。

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本文发表于2018年11月26日 12:00
(c)注：本文转载自https://my.oschina.net/37Y37/blog/2960889，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如有侵权行为，请联系我们，我们会及时删除.

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Django+Echarts画图实例

需求说明

需求分析

aggregate

annotate

实现代码

Y2lvbkBjaGluYWNpb24uY24=

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