django/python中的逐月数据计算

Question

我得到的输入是start_date和end_date，现在我想根据start_date和end_date之间的几个月来获取数据。如何在python/django中做到这一点？

-格式的约会

start_date = '2021-5-5'   #YYYY-MM-DD format
end_date = '2021-6-5'   

必需的结果-

result = [
    {
        'month' : 'may',  
        'data' : data_for_may  # from date 5th of may to 31st of may
    },
    {
        'month' : 'june',
        'data' : data_for_june  # from date 1st of june to 5th of june
    }
]

Answer 1

我觉得你最好这样做：

from datetime import datetime
from django.db.models import Count
from django.contrib.auth.models import User

start_date = datetime.strptime('2021-5-5' , '%Y-%m-%d')
month_end_date = datetime.strptime('2021-6-5' , '%Y-%m-%d')

# SELECT year(last_login), month(last_login), count(*) 
# FROM auth_user 
# GROUP BY year(last_login), month(last_login)
# ORDER BY year(last_login), month(last_login)
qs = (User.objects.values('last_login__month', 'last_login__year')
                  .annotate(data=Count('*'))
                  .order_by('last_login__year', 'last_login__month'))
# WHERE last_login ...
qs = qs.filter(last_login__range=[start_date, month_end_date])

result = []
for item in qs:
    result.append({
        # get pretty name i.e "January"
        'month': datetime(1900, item['last_login__month'] , 1).strftime('%B'),
        'data': item['data']
    })

result  # [{'month': 'May', 'data': 81}, {'month': 'June', 'data': 15}])

为什么我觉得这样更好？(对所提供的其他答复)

你将只有一个记录，每个月，易于量化/预测，更好的性能。

顺便说一句，我给你写了测试;)

https://gist.github.com/kingbuzzman/0197da03c52ae9a798c99d0cf58c758c#file-month_data-py-L82-L133

作为gist内部的注释，我提供了如何使用docker测试它的示例。

Answer 2

根据您拥有的数据数量，我将在一个查询中获取所有数据，按日期时间排序，然后在Python中对它们进行分组。下面的片段说明了这个想法。

from itertools import groupby

data = User.objects.order_by('last_login')

result = []
for (year, month), data_per_month in groupby(data, key=lambda x: (x.last_login.year(), x.last_login.month())):
    result.append({
        'year': year,
        'month': month,
        'data': data_per_month   
    })

这可能是快速和容易地与10,000多个对象的内存相匹配。然而，当获取数百万条记录时，您可能需要重新考虑。

Answer 3

首先，您需要将字符串转换为日期：

start_date = datetime.strptime(start_date , '%Y-%m-%d')
end_date = datetime.strptime(end_date , '%Y-%m-%d')

然后，您可以在每个月迭代以填充您的results数组：

start_date = datetime.datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')
end_date = datetime.datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')

all_data = User.objects.filter(last_login__date__range=[start_date, end_date])
results = []
while start_date.year < end_date.year or start_date.month <= end_date.month:
    results.append({
        'month': start_date.strftime('%B'),
        'year': start_date.strftime('%Y'),
        'data': all_data.filter(last_login__date__month=start_date.month, last_login__date__year=start_date.year)
    })
    # Increment the start_date by one month using the dateutil library
    start_date = start_date + dateutil.relativedelta(months=+1)

注意:我为这个解决方案编辑了我的第一个想法，并在Django项目中进行了测试。