Django+Echarts画图实例
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
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：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ops-coffee</title>
<!-- 引入 echarts.js -->
<script src="/static/js/jquery.min.js"></script>
<script src="/static/js/echarts/echarts.common.min.js"></script>
</head>
<body>
<!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
<div id="main" style="height:400px;"></div>
<script type="text/javascript">
// 基于准备好的dom，初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
$.ajax({
type: "get",
url: "/api/echarts",
dataType: "json",
success: function (data) {
// 指定图表的配置项和数据
var option = {
title: {
left: 'center',
text: 'ops-coffee 运维咖啡吧'
},
tooltip: {},
xAxis: {
data: data.key
},
yAxis: {},
series: [{
name: '数量',
type: 'bar',
data: data.value
}]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
},
error: function () {
alert('Error: ajax 请求出错！')
}
});
</script>
</body>
</html>
实例比较简单，抄的echarts官方示例，这里会看到echarts渲染图形实际上只需要X轴和Y轴两个数据变量，且都为list列表类型
后端VIEW：
文章未完，全部内容请关注公众号【运维咖啡吧】或个人网站https://ops-coffee.cn查看，运维咖啡吧专注于原创精品内容分享，感谢您的支持
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