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怎么理解Python报表和日志

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优化ORM代码
在配置了日志或Django-Debug-Toolbar之后 ， 我们可以查看一下之前将老师数据导出成Excel报表的视图函数执行情况 ， 这里我们关注的是ORM框架生成的SQL查询到底是什么样子的 ， 相信这里的结果会让你感到有一些意外 。执行Teacher.objects.all()之后我们可以注意到 ， 在控制台看到的或者通过Django-Debug-Toolbar输出的SQL是下面这样的：
SELECT `tb_teacher`.`no`, `tb_teacher`.`name`, `tb_teacher`.`detail`, `tb_teacher`.`photo`, `tb_teacher`.`good_count`, `tb_teacher`.`bad_count`, `tb_teacher`.`sno` FROM `tb_teacher`; args=()
SELECT `tb_subject`.`no`, `tb_subject`.`name`, `tb_subject`.`intro`, `tb_subject`.`create_date`, `tb_subject`.`is_hot` FROM `tb_subject` WHERE `tb_subject`.`no` = 101; args=(101,)
SELECT `tb_subject`.`no`, `tb_subject`.`name`, `tb_subject`.`intro`, `tb_subject`.`create_date`, `tb_subject`.`is_hot` FROM `tb_subject` WHERE `tb_subject`.`no` = 101; args=(101,)
SELECT `tb_subject`.`no`, `tb_subject`.`name`, `tb_subject`.`intro`, `tb_subject`.`create_date`, `tb_subject`.`is_hot` FROM `tb_subject` WHERE `tb_subject`.`no` = 101; args=(101,)
SELECT `tb_subject`.`no`, `tb_subject`.`name`, `tb_subject`.`intro`, `tb_subject`.`create_date`, `tb_subject`.`is_hot` FROM `tb_subject` WHERE `tb_subject`.`no` = 101; args=(101,)
SELECT `tb_subject`.`no`, `tb_subject`.`name`, `tb_subject`.`intro`, `tb_subject`.`create_date`, `tb_subject`.`is_hot` FROM `tb_subject` WHERE `tb_subject`.`no` = 103; args=(103,)
SELECT `tb_subject`.`no`, `tb_subject`.`name`, `tb_subject`.`intro`, `tb_subject`.`create_date`, `tb_subject`.`is_hot` FROM `tb_subject` WHERE `tb_subject`.`no` = 103; args=(103,)
这里的问题通常被称为“1+N查询”（或“N+1查询”） ， 原本获取老师的数据只需要一条SQL ， 但是由于老师关联了学科 ， 当我们查询到N条老师的数据时 ， Django的ORM框架又向数据库发出了N条SQL去查询老师所属学科的信息 。每条SQL执行都会有较大的开销而且会给数据库服务器带来压力 ， 如果能够在一条SQL中完成老师和学科的查询肯定是更好的做法 ， 这一点也很容易做到 ， 相信大家已经想到怎么做了 。是的 ， 我们可以使用连接查询 ， 但是在使用Django的ORM框架时如何做到这一点呢？对于多对一关联（如投票应用中的老师和学科） ， 我们可以使用QuerySet的用select_related()方法来加载关联对象；而对于多对多关联（如电商网站中的订单和商品） ， 我们可以使用prefetch_related()方法来加载关联对象 。
在导出老师Excel报表的视图函数中 ， 我们可以按照下面的方式优化代码 。
queryset = Teacher.objects.all().select_related( subject )
事实上 ， 用ECharts生成前端报表的视图函数中 ， 查询老师好评和差评数据的操作也能够优化 ， 因为在这个例子中 ， 我们只需要获取老师的姓名、好评数和差评数这三项数据 ， 但是在默认的情况生成的SQL会查询老师表的所有字段 。可以用QuerySet的only()方法来指定需要查询的属性 ， 也可以用QuerySet的defer()方法来指定暂时不需要查询的属性 ， 这样生成的SQL会通过投影操作来指定需要查询的列 ， 从而改善查询性能 ， 代码如下所示：
queryset = Teacher.objects.all().only( name ,good_count ,bad_count )
当然 ， 如果要统计出每个学科的老师好评和差评的平均数 ， 利用Django的ORM框架也能够做到 ， 代码如下所示：
queryset = Teacher.objects.values( subject ).annotate(
good=Avg( good_count ), bad=Avg( bad_count ))
这里获得的QuerySet中的元素是字典对象 ， 每个字典中有三组键值对 ， 分别是代表学科编号的subject、代表好评数的good和代表差评数的bad 。如果想要获得学科的名称而不是编号 ， 可以按照如下所示的方式调整代码：

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