基于dicts的django复杂查询

Question

问题标准

前端是一种形式，它需要在字典中给出跨多个模型的范围和内容进行复杂查找。最好的方法？

说明

从视图中，我收到以下形式的字典（经过其他处理后）：

{'h_index': {"min": 10,"max":20},
   'rank' : "supreme_overlord",
'total_citations': {"min": 10,"max":400},
'year_began': {"min": 2000},
'year_end': {"max": 3000},
}

键是来自不同模型的列名（目前，有 2 个独立的模型，Researcher 和 ResearchMetrics），值是我要查询的范围/确切值。

示例（上）

属于模特Researcher：

• 排名
• year_began
• year_end

属于模特ResearchMetrics

• 总引用次数
• h_index

Researcher 与 ResearchMetrics 具有一对多关系 Researcher 与 Journals 具有多对多关系（未在问题中提及）

理想情况下：我想以列表格式向满足上述所有标准的研究人员展示。

Researcher ID, name, rank, year_began, year_end, total_citations, h_index

[[123, "Thomas", "professor", 2000, 2012, 15, 20],
[ 343 ...                                   ]]

解决这个问题的最佳方法是什么？ （包括对表单的更改等？）我对整个表单查询模型不是很熟悉。

感谢您的帮助！

Answer 1

要动态执行查询，您将带有项目'fieldname__lookuptype': value 的dict 作为**kwargs 传递给Model.objects.filter。

所以要在上面的示例中过滤rank、year_began 和year_end，您可以这样做：

您如何准确地进行转换取决于传入字典的可变性。一个例子可能是这样的：

filter_in = {
    'h_index': {"min": 10,"max":20},
    'rank' : "supreme_overlord",
    'total_citations': {"min": 10,"max":400},
    'year_began': {"min": 2000},
    'year_end': {"max": 3000},
}

LOOKUP_MAPPING = {
    'min': 'gt',
    'max': 'lt'
}

filter_kwargs = {}
for field in RESEARCHER_FIELDS:
    if not field in filter_in:
        continue
    filter = filter_in[field]
    if isinstance(filter, dict):
        for filter_type, value in filter.items():
            lookup_type = LOOKUP_MAPPING[filter_type]
            lookup = '%s__%s' % (field, lookup_type)
            filter_dict[lookup] = value
    else:
        filter_dict[field] = filter

这会产生这样的字典：

{
    'rank': 'supreme_overlord',
    'year_began__gt': 2000,
    'year_end__lt': 3000
}

像这样使用它：

qs = Researcher.objects.filter(**filter_kwargs)

关于ResearchMetrics 中的total_citations 和h_index 字段，我假设您想要聚合这些值。因此，在上面的示例中，您需要总和或平均值。

原理是一样的：

from django.db.models import Sum

METRICS_FIELDS  = ['total_citations', 'h_index']
annotate_kwargs = {}
for field in METRICS_FIELDS:
    if not field in filter_in:
        continue
    annotated_field = '%s_sum' % field
    annotate_kwargs[annotated_field] = Sum('researchmetric__%s' % field)
    filter = filter_in[field]
    if isinstance(filter, dict):
        for filter_type, value in filter.items():
            lookup_type = LOOKUP_MAPPING[filter_type]
            lookup = '%s__%s' % (annotated_field, lookup_type)
            filter_dict[lookup] = value
    else:
        filter_kwargs[field] = filter

现在你的filter_kwargs 看起来像这样：

{
    'h_index_sum__gt': 10,
    'h_index_sum__lt': 20,
    'rank': 'supreme_overlord',
    'total_citations_sum__gt': 10,
    'total_citations_sum__lt': 400,
    'year_began__gt': 2000,
    'year_end__lt': 3000
}

你的annotate_kwargs 看起来像这样：

{
    'h_index_sum': Sum('reasearchmetric__h_index')),
    'total_citations_sum': Sum('reasearchmetric__total_citations'))
}

所以你的最终调用看起来像这样：

Researcher.objects.annotate(**annotate_kwargs).filter(**filter_kwargs)

我的回答中有一些假设，但我希望你能大致了解。

有一点很重要：确保正确验证输入以确保只有您希望用户过滤的字段可以被过滤。在我的方法中，这是通过硬编码 RESEARCHER_FIELDS 和 METRICS_FIELDS 中的字段名称来确保的。