


Mengumpulkan Data dalam Pertanyaan Django
Dalam Django, pengambilan data daripada pangkalan data selalunya melibatkan penggunaan set pertanyaan. Set pertanyaan ini menyediakan pelbagai kaedah untuk menapis, memesan dan memanipulasi data. Satu operasi biasa ialah mengumpulkan data mengikut medan tertentu, serupa dengan klausa SQL GROUP BY.
Penggabungan untuk Pengumpulan
Untuk mengumpulkan data dalam Django, seseorang boleh menggunakan ciri pengagregatan ORM. Sebagai contoh, pertimbangkan pertanyaan berikut yang mendapatkan semula semua ahli:
Members.objects.all()
Pertanyaan ini mengembalikan senarai tupel, setiap tupel mewakili butiran ahli:
[('Eric', 'Salesman', 'X-Shop'), ('Freddie', 'Manager', 'X2-Shop'), ('Teddy', 'Salesman', 'X2-Shop'), ('Sean', 'Manager', 'X2-Shop')]
Untuk mengumpulkan hasil ini mengikut medan penetapan, seseorang boleh menggunakan kaedah values() dan annotate():
from django.db.models import Count result = ( Members.objects .values('designation') .annotate(dcount=Count('designation')) .order_by() )
Pertanyaan ini menghasilkan pernyataan SQL yang serupa dengan:
SELECT designation, COUNT(designation) AS dcount FROM members GROUP BY designation
Hasilnya ialah senarai kamus, masing-masing mewakili sebutan dan kiraan ahli untuk sebutan itu:
[{'designation': 'Salesman', 'dcount': 2}, {'designation': 'Manager', 'dcount': 2}]
Untuk memasukkan berbilang medan dalam keputusan, hanya tambahkannya sebagai argumen kepada kaedah values(), seperti yang ditunjukkan di sini:
.values('designation', 'first_name', 'last_name')
Rujukan
Untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang pengagregatan dan pengelompokan dalam Django, rujuk sumber berikut:
- Dokumentasi Django: [Nilai]( https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/querysets/#values), [Annotate](https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/querysets/#annotate), [Count](https://docs.djangoproject.com/en/stable/ref/models/ querysets/#django.db.models.Count)
- Dokumentasi Django: [Pengagregatan](https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/db/aggregation/), terutamanya bahagian tentang [Interaksi dengan Pesanan Lalai atau order_by()](https://docs.djangoproject.com /ms/stable/topics/db/aggregation/#interaction-with-default-ordering-or-orderby)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengumpulkan data menggunakan set pertanyaan Django?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ArraysareGenerallymorememememory-efficientthanlistsforstoringnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryaccess.1) arraysstoreelementsinacontiguousblock, reducingoverheadfrointersormetadata.2)

ToConvertapythonlisttoanarray, usetheArraymodule: 1) importThearraymodule, 2) createalist, 3) UseArray (typecode, list) toConvertit, spesifyingthetypecodelike'i'forintegers.ThisconversionOptimizesMogenhomogeneousdata, enHomerMogeneShomogeneousdata, enHomerMogeneousdata, enhomoMogenerDataShomaSdata, enhomoMogenhomogeneousdata,

Senarai Python boleh menyimpan pelbagai jenis data. Senarai contoh mengandungi integer, rentetan, nombor titik terapung, boolean, senarai bersarang, dan kamus. Senarai fleksibiliti adalah berharga dalam pemprosesan data dan prototaip, tetapi ia perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan dan pemeliharaan kod.

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

Themostcomonlyedmoduleforcreatingarraysinpythonisnumpy.1) numpyprovidesefficienttoolsforarrayoperations, idealfornumericaldata.2) arrayscanbecreatedingingnp.array () for1dand2dstructures

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
