(编辑：jimmy 日期: 2025/9/30 浏览：2)
本文实例讲述了django框架F&Q 聚合与分组操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作，可以对同一个表中的两个列进行比较
from django.db.models import F
ret=models.Book.objects.filter(count__lt=F('sale')).values() #查找 列 count < sale的数据
for i in ret:
print(i)
models.Book.objects.filter(sale__gt=F('stock')) #将一个表中的sale和stock进行比较
models.Book.objects.update(sale=F('sale')*2) #将列sale的数据*2，数据自动提交到数据库 print(models.Book.objects.all().values())
Q 构建搜索条件
from django.db.models import Q #找出满足两个条件的值 ret=models.Book.objects.filter(id__gte=3,title='学泡妞').values() print(ret) #使用Q 中的 | 是或的关系 ret=models.Book.objects.filter(Q(id__lt=2)| Q(id__gte=3)).values() print(ret) #使用 & 与的关系 ret=models.Book.objects.filter(Q(title='学泡妞') & Q(id__gte=3)).values() print(ret) # ~Q 是非的关系 ret=models.Book.objects.filter(~Q(Q(title='学泡妞') & Q(id__gte=3))).values() print(ret)
聚合查询---关键字aggregate
#统计所有书的平均价格：聚合
from django.db.models import Avg,Count,Max,Min
ret=Book.objects.all().aggregate(c=Avg("price"))
print(ret) #{'c': 114.66666666666667}
分组查询----关键字annotate
#查询每个出版社出版的书籍个数
ret=Publish.objects.all().annotate(c=Count("book")).values("name","c")
print(ret) #<QuerySet [{'name': '苹果出版社', 'c': 1}, {'name': '桔子出版社', 'c': 2}]>
#查询每一个作者出版的书籍的平均价格
ret=Author.objects.all().annotate(price_avg=Avg("book__price")).values("name","price_avg")
print(ret)#<QuerySet [{'name': 'alex', 'price_avg': 116.5}, {'name': 'egon', 'price_avg': 114.66666666666667}, {'name': 'yuan', 'price_avg': 111.0}]>
#查询每一本书籍名称以及作者个数
ret=Book.objects.all().annotate(c=Count("author")).values("title","c")
print(ret) #<QuerySet [{'title': '历险记', 'c': 2}, {'title': 'go', 'c': 2}, {'title': 'java', 'c': 2}]>
#查询价格大于100的每一本书籍名称以及作者个数
ret = Book.objects.filter(price__gt=100).annotate(c=Count("author")).values("title", "c")
print(ret)
区别：查询所有书的平均价格用聚合，查询每本书的平均价格用分组
希望本文所述对大家基于Django框架的Python程序设计有所帮助。