Telegram Group & Telegram Channel
یک مبحثی که خیلی وقت‌ها آدم‌های رو داخل #جنگو گیج میکنه موضوع Aggregation هستش. برای مثال کوئری پایین:


>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))
# {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

خب این کوئری مشخصه چه کاری داره انجام میده، همه میتونن بفهمنش مخصوصا وقتی خروجی کوئری رو میبینن، اما اگر ازشون بپرسید خب Aggregation چی هستش هیچ ایده ای ندارن! و این ماجرا از ضعف در دانش SQL سر چشمه میگیره. چون خیلی از آدم‌هایی که دارن #django کار میکنن مستقیم سراغ جنگو اومدن و نرفتن چیزهای دیگه رو مطالعه کنن و یاد بگیرن.

اسم Aggregation داخل ORM جنگو مستقیما از SQL میاد. در SQL یک سری فانکشن وجود داره که بهشون Aggregation functions میگن و کارشون خلاصه سازی اطلاعات:
MIN() - returns the smallest value within the selected column
MAX() - returns the largest value within the selected column
COUNT() - returns the number of rows in a set
SUM() - returns the total sum of a numerical column
AVG() - returns the average value of a numerical column

و خب شما میتونید داخل کوئری‌های SQL ازشون استفاده کنید و دیتا خروجی رو خلاصه سازی کنید و یا یک آمار ازش دربیارید. مثلا میانگین قیمت کتاب‌های تو سال اخیر و ...
یک کوئری مثال برای Aggregation میتونه این باشه:

SELECT AVG(Price) as price_avg FROM Books WHERE puddate='2023-01-01';


خب از اونجایی که ORM جنگو در نهایت قرار کار همین SQL نوشتن برای شما انجام بده و کوئری‌ شمارو به SQL تبدیل کنه شما دقیقا همین کوئری میتونید داخل جنگو به این صورت بنویسید:


>>> from django.db.models import Avg
>>> from datetime import datetime
>>> Books.objects.filter(pubdate=datetime(2023, 1, 1)).aggregate(price_avg=Avg("price"))

میتونید لیست فانکشن‌های Aggregation خود SQL داخل این لینک ببینید و ساپورت جنگو هم میتونید داخل این لینک ببینید.

در نهایت از دانش SQL غافل نباشید و حتما یادش بیگیرید. هرچی بیشتر SQL بدونید زندگی راحت‌تری خواهید داشت.

@TorhamDevCH



tg-me.com/djangolearn_ir/1010
Create:
Last Update:

یک مبحثی که خیلی وقت‌ها آدم‌های رو داخل #جنگو گیج میکنه موضوع Aggregation هستش. برای مثال کوئری پایین:


>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))
# {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

خب این کوئری مشخصه چه کاری داره انجام میده، همه میتونن بفهمنش مخصوصا وقتی خروجی کوئری رو میبینن، اما اگر ازشون بپرسید خب Aggregation چی هستش هیچ ایده ای ندارن! و این ماجرا از ضعف در دانش SQL سر چشمه میگیره. چون خیلی از آدم‌هایی که دارن #django کار میکنن مستقیم سراغ جنگو اومدن و نرفتن چیزهای دیگه رو مطالعه کنن و یاد بگیرن.

اسم Aggregation داخل ORM جنگو مستقیما از SQL میاد. در SQL یک سری فانکشن وجود داره که بهشون Aggregation functions میگن و کارشون خلاصه سازی اطلاعات:
MIN() - returns the smallest value within the selected column
MAX() - returns the largest value within the selected column
COUNT() - returns the number of rows in a set
SUM() - returns the total sum of a numerical column
AVG() - returns the average value of a numerical column

و خب شما میتونید داخل کوئری‌های SQL ازشون استفاده کنید و دیتا خروجی رو خلاصه سازی کنید و یا یک آمار ازش دربیارید. مثلا میانگین قیمت کتاب‌های تو سال اخیر و ...
یک کوئری مثال برای Aggregation میتونه این باشه:

SELECT AVG(Price) as price_avg FROM Books WHERE puddate='2023-01-01';


خب از اونجایی که ORM جنگو در نهایت قرار کار همین SQL نوشتن برای شما انجام بده و کوئری‌ شمارو به SQL تبدیل کنه شما دقیقا همین کوئری میتونید داخل جنگو به این صورت بنویسید:


>>> from django.db.models import Avg
>>> from datetime import datetime
>>> Books.objects.filter(pubdate=datetime(2023, 1, 1)).aggregate(price_avg=Avg("price"))

میتونید لیست فانکشن‌های Aggregation خود SQL داخل این لینک ببینید و ساپورت جنگو هم میتونید داخل این لینک ببینید.

در نهایت از دانش SQL غافل نباشید و حتما یادش بیگیرید. هرچی بیشتر SQL بدونید زندگی راحت‌تری خواهید داشت.

@TorhamDevCH

BY جنگولرن




Share with your friend now:
tg-me.com/djangolearn_ir/1010

View MORE
Open in Telegram


telegram Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

telegram from id


Telegram جنگولرن
FROM USA