是否有有效的方法将数据结构到python列表或元组中

是否有任何方法可以构造从数据库中获取的数据，目前我使用append，但当获取的数据超过1k时，它会变得很慢

courses = []
for i in departments:
    for course in i.course_set.all():
        course = [course.name]
        info_list = []
        for year in range(1, 5):
            info = [year, (['Regular'], ['Irregular'])]
            info_list.append(info)

            count = 0
            for gender in ['male', 'female']:
                regular = students.filter(year_level=year, status='regular', course=course, gender=gender).count()
                irregular = students.filter(year_level=year, status='irregular', course=course, gender=gender).count()

                info[1][0].append(regular)
                info[1][1].append(irregular)

            regular = students.filter(year_level=year, status='regular', course=course, gender=gender).count()
            irregular = students.filter(year_level=year,status='irregular', course=course, gender=gender).count()

            info[1][0].append(regular)
            info[1][1].append(irregular)
            info[1][2].append(cross)

            total = regular + irregular
            count += total
            info.append(count)

        program.append(info_list)

        male = students.filter(gender='male', course=course).count()
        female = students.filter(gender='female', course=course).count()
        overall = students.filter(gender=None), course=course).count()

        program.append(["", "Total", "", male, female, overall, overall])
        courses.append(program)

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我不确定是追加还是查询在数据库中多次命中。在我得到它之后，我将使用它将数据输出到pdf表中

您所经历的低效不是来自您用来处理数据的Python结构或过程，而是来自您使用多个循环和查询来使用django获取数据的方式。我可能不完全了解您正在处理的数据，但从我所看到的情况来看，您基本上是在尝试对每个类别的学生总数（性别、地位、课程等）进行细分，然后获得小计和总数

更好的方法是只使用一两个django查询，让数据库为您完成大部分工作。然后，可以在python的内存中处理结果，以获得小计

例如，假设您需要按性别、身份、课程名称和年份对学生人数进行细分。您可以通过一次调用从数据库获取此数据：

results=list（Student.objects.value（'year\u level'、'status'、'course\u name'、'gender'）。注释（total=Count（'id'））

结果

将包含一个字典列表，如下所示：

结果=[
{'year_level'：1，'status'：'regular'，'course_name'：'course A'，'gender'：'female'，'total'：2}，
{'year_level'：1，'status'：'regular'，'course_name'：'course A'，'gender'：'male'，'total'：2}，
{'year_level'：2，'status'：'regular'，'course_name'：'course B'，'gender'：'female'，'total'：1}，
{'year_level'：2，'status'：'regular'，'course_name'：'course B'，'gender'：'male'，'total'：1}，
{'year_level'：3，'status'：'regular'，'course_name'：'course C'，'gender'：'male'，'total'：1}
]

因此，对于分类中的每一个变化，您都会得到一个总数。然后，如果要将这些数据合并到小计中，可以使用

reduce

从结果中快速获取这些数据：

男学生=减少(
lambda总计，结果：总计+（如果结果['gender']='male'否则为0，则结果['total']，
结果，初始值=0
)
女学生=减少(
lambda总计，结果：总计+（如果结果['SENDE']=='female'否则为0，则结果['total']，
结果，初始值=0
)
所有学生=减少（lambda总数，结果：总数+结果['total'，结果，0）

另一个按年份细分的示例：

students\u按年级={1:{}，2:{}，3:{}，4:{}
对于范围（1,5）内的年份：
学生按年[年][男性]=减少(
lambda总计，结果：总计+（结果['total']
如果结果['gender']=='male'和结果['year_level']==年份其他0
)，结果，初始值=0）
学生按年[年][女性]=减少(
lambda总计，结果：总计+（结果['total']
如果结果['gender']='female'和结果['year_level']==年份其他0
)，结果，初始值=0）

修改lambda函数中一个或多个特定条件的“if”条件将得到小计

无论使用何种技术处理结果，在python结果中使用的词典列表所做的工作以及如何使用这些词典，此时都会更快。效率低下的根源是您循环处理django查询结果并逐个对数据库进行多个查询的方式

如果您的数据集非常大（可能有几十万名学生），那么为您需要的特定小计单独构造django查询会更有效，例如：

main_students_by_year=list（Student.objects.filter（gender='male'）。value（'year_level'）。注释（total=Count（'id'））

以上内容将为您提供以下结果：

[
{'year_level'：1，'total'：2}，
{'year_level'：2，'total'：1}，
{'year_level'：3，'total'：1}
]

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希望这能有所帮助，如果以上任何一项需要澄清，请告诉我。

您遇到的低效不是来自处理数据所使用的Python结构或过程，而是来自您使用多个循环和查询来使用django获取数据的方式。我可能不完全了解您正在处理的数据，但从我所看到的情况来看，您基本上是在尝试对每个类别的学生总数（性别、地位、课程等）进行细分，然后获得小计和总数

更好的方法是只使用一两个django查询，让数据库为您完成大部分工作。然后，可以在python的内存中处理结果，以获得小计

例如，假设您需要按性别、身份、课程名称和年份对学生人数进行细分。您可以通过一次调用从数据库获取此数据：

results=list（Student.objects.value（'year\u level'、'status'、'course\u name'、'gender'）。注释（total=Count（'id'））

结果

将包含一个字典列表，如下所示：

结果=[
{'year_level'：1，'status'：'regular'，'course_name'：'course A'，'gender'：'female'，'total'：2}，
{'year_level'：1，'status'：'regular'，'course_name'：'course A'，'gender'：'male'，'total'：2}，
{'year_level'：2，'status'：'regular'，'course_name'：'course B'，'gender'：'female'，'total'：1}，
{'year_level'：2，'status'：'regular'，'course_name'：'course B'，'gender'：'male'，'total'：1}，
{'year_level'：3，'status'：'regular'，'course_name'：'course C'，'gender'：'male'，'total'：1}
]

因此，对于分类中的每一个变化，您都会得到一个总数。然后，如果要将这些数据合并到小计中，可以使用

reduce

从结果中快速获取这些数据：

男学生=减少(
lambda总计，结果：总计+（结果['total