Python 按列分组以获取Postgresql中的数组结果

我有一个名为

moviegenre

的表，它看起来像：

moviegenre:
- movie (FK movie.id)
- genre (FK genre.id)

我有一个查询（ORM生成），返回所有

movie.imdb

和

genre.id

，它们与给定的

movie.imdb\u id

有共同的

genre.id

SELECT "movie"."imdb_id", 
       "moviegenre"."genre_id" 
FROM   "moviegenre" 
       INNER JOIN "movie" 
               ON ( "moviegenre"."movie_id" = "movie"."id" ) 
WHERE  ( "movie"."imdb_id" IN (SELECT U0."imdb_id" 
                               FROM   "movie" U0 
                                      INNER JOIN "moviegenre" U1 
                                              ON ( U0."id" = U1."movie_id" ) 
                               WHERE  ( U0."last_ingested_on" IS NOT NULL 
                                        AND NOT ( U0."imdb_id" IN 
                                                  ( 'tt0169547' ) ) 
                                        AND NOT ( U0."imdb_id" IN 
                                                  ( 'tt0169547' ) ) 
                                        AND U1."genre_id" IN ( 2, 10 ) )) 
         AND "moviegenre"."genre_id" IN ( 2, 10 ) ) 

问题是，我将以以下格式获得结果：

[
  ('imdbid22`, 'genreid1'),
  ('imdbid22`, 'genreid2'),
  ('imdbid44`, 'genreid1'),
  ('imdbid55`, 'genreid8'),
]

在查询本身中是否有一种方法可以将所有类型id分组到

movie.imdb_id

下的列表中？我想在查询中进行分组。
目前在我的web应用程序代码（Python）中执行此操作，当返回50k+行时，速度非常慢

[
  ('imdbid22`, ['genreid1', 'genreid2']),
  ('imdbid44`, 'genreid1'),
  ('imdbid55`, 'genreid8'),
]

提前谢谢

编辑：

下面是针对当前结果运行的python代码

结果列表=[]

for item in movies_and_genres:
    genres_in_common = len(set([
        i['genre__id'] for i in movies_and_genres
        if i['movie__imdb_id'] == item['movie__imdb_id']
    ]))
    imdb_id = item['movie__imdb_id']

    if genres_in_common >= min_in_comon:
        result_item = {
            'movie.imdb_id': imdb_id,
            'count': genres_in_common
        }
        if result_item not in results_list:
            results_list.append(result_item)

return results_list

---

我希望python代码足够快：

movielist = [
  ('imdbid22', 'genreid1'),
  ('imdbid22', 'genreid2'),
  ('imdbid44, 'genreid1'),
  ('imdbid55', 'genreid8'),
]
dict = {}
for items in movielist:
    if dict[items[0]] not in dict:
        dict[items[0]] = items[1]
    else:
        dict[items[0]] = dict[items[0]].append(items[1])        
print dict

输出：

{'imdbid44': ['genreid1'], 'imdbid55': ['genreid8'], 'imdbid22': ['genreid1', 'genreid2']}

如果您只需要电影名称，请计算： 在原始查询中更改此选项，您将得到不需要python代码的答案

选择“电影”、“imdb\u id”、计数（“电影流派”、“流派id”）

---

按“电影”分组。“imdb\u id”

我希望python代码足够快：

movielist = [
  ('imdbid22', 'genreid1'),
  ('imdbid22', 'genreid2'),
  ('imdbid44, 'genreid1'),
  ('imdbid55', 'genreid8'),
]
dict = {}
for items in movielist:
    if dict[items[0]] not in dict:
        dict[items[0]] = items[1]
    else:
        dict[items[0]] = dict[items[0]].append(items[1])        
print dict

输出：

{'imdbid44': ['genreid1'], 'imdbid55': ['genreid8'], 'imdbid22': ['genreid1', 'genreid2']}

如果您只需要电影名称，请计算： 在原始查询中更改此选项，您将得到不需要python代码的答案

选择“电影”、“imdb\u id”、计数（“电影流派”、“流派id”）

按“movie”分组“.imdb\u id”

array\u agg

将创建一个包含某个

imdb\u id的所有
genre\u id
的数组：


array\u agg
将创建一个包含某个
imdb\u id的所有
genre\u id
的数组：

如果您的代码在50k行上运行缓慢，则表示您做错了。在不知道你的ORM给出解决方案的情况下，代码是一个尽可能快的代码，只是它必须在每次迭代中循环50k行，然后是50k行，才能进行分组。你当前的输出速度慢是什么？您现在是否使用python代码实现了预期的输出？python是瓶颈，需要80，000ms@RaduGheorghiu当然，为什么不呢？如果您的代码在50k行上运行缓慢，则表示您做错了。在不知道你的ORM给出解决方案的情况下，代码是一个尽可能快的代码，只是它必须在每次迭代中循环50k行，然后是50k行，才能进行分组。你当前的输出速度慢是什么？您现在是否使用python代码实现了预期的输出？python是瓶颈，需要80，000ms@RaduGheorghiu当然，为什么不呢？一个问题是函数必须在第一篇文章显示时返回dict列表
[{'movie.imdb_id'：'someimdbid'，'count'：5}，{'movie.imdb_id'：'someimdbid2'，'count'：3}}
你的意思是它必须是list而不是dictional？是的，带有键'movie.imdb_id'，'count'的dicts列表一个问题是函数必须返回dicts列表，因为第一篇文章显示了
[{'movie.imdb_id'：'someimdbid'，'count'：5}，{'movie imdb_id'：'someimdbid2'，'count 3}}
你的意思是它必须是列表而不是口述的？是的，带有键“movie.imdb_id”，“count”的口述列表是否
数组_agg[g.genre_id]
聚合了所有的结果？。如果你能解释一下其中的乐趣和论点，那将是非常棒的“moviegenre g”是什么单字母变量名可以实现这一点unreadable@FJones99
g
是流派的别名。单字母别名在SQL中非常常见，因为它们使SQL更具可读性。
array\u agg[g.genre\u id]
是否聚合了所有结果？。如果你能解释一下其中的乐趣和论点，那将是非常棒的“电影流派g”是什么单字母变量名可以实现这一点unreadable@FJones99
g
是流派的别名。单字母别名在SQL中非常常见，因为它们使SQL更具可读性。