Django+Echarts画图实例

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  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:
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  ops-coffee
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  


  
  
  
  
  
  

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