


Comment regrouper des données à l'aide des ensembles de requêtes de Django ?
Regroupement de données dans les requêtes Django
Dans Django, la récupération de données de la base de données implique souvent l'utilisation d'ensembles de requêtes. Ces ensembles de requêtes fournissent diverses méthodes pour filtrer, trier et manipuler les données. Une opération courante consiste à regrouper les données par un champ spécifique, similaire à la clause SQL GROUP BY.
Agrégation pour le regroupement
Pour regrouper les données dans Django, on peut utiliser les fonctionnalités d'agrégation de l'ORM. Par exemple, considérons la requête suivante qui récupère tous les membres :
Members.objects.all()
Cette requête renvoie une liste de tuples, chaque tuple représentant les détails d'un membre :
[('Eric', 'Salesman', 'X-Shop'), ('Freddie', 'Manager', 'X2-Shop'), ('Teddy', 'Salesman', 'X2-Shop'), ('Sean', 'Manager', 'X2-Shop')]
Pour regrouper ces résultats par le champ de désignation, on peut utiliser les méthodes values() et annotate() :
from django.db.models import Count result = ( Members.objects .values('designation') .annotate(dcount=Count('designation')) .order_by() )
Cette requête génère une instruction SQL similaire à :
SELECT designation, COUNT(designation) AS dcount FROM members GROUP BY designation
Le résultat est une liste de dictionnaires, chacun représentant une désignation et le nombre de membres pour cette désignation :
[{'designation': 'Salesman', 'dcount': 2}, {'designation': 'Manager', 'dcount': 2}]
Pour inclure plusieurs champs dans les résultats, il suffit ajoutez-les comme arguments à la méthode values(), comme indiqué ici :
.values('designation', 'first_name', 'last_name')
Références
Pour plus d'informations sur l'agrégation et regroupement dans Django, reportez-vous aux ressources suivantes :
- Documentation Django : [Values](https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/querysets/#values) , [Annoter](https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/querysets/#annotate), [Count](https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/querysets/#django.db.models.Count)
- Documentation Django : [Agrégation](https:// docs.djangoproject.com/en/stable/topics/db/aggregation/), en particulier la section sur [Interaction avec l'ordre par défaut ou order_by()](https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/db/aggregation/#interaction-with-default-ordering-or-orderby)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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