Django+Echarts画图实例详解_django画图

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Django+Echarts画图实例详解画图实例详解

主要介绍了Django+Echarts画图实例详解，可以了解Django中aggregate和annotate函数的使用方法及其Django+Echarts绘制柱状图的完整示例，感兴趣的小伙伴们可

以参考一下

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')

]

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