如果你觉着使用自带ORM查询费劲的话。直接获取数据库连接，然后执行sql语句。
def my_custom_sql():from django.db import connection, transaction
cursor = connection.cursor()
# 数据修改操作——提交要求
cursor.execute("UPDATE bar SET foo = 1 WHERE baz = %s", [self.baz])
transaction.commit_unless_managed()
# 数据检索操作,不需要提交
cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = %s", [self.baz])
row = cursor.fetchone()
return row
多数据
from django.db import connectionscursor = connections['my_db_alias'].cursor()
# Your code here...
transaction.commit_unless_managed(using='my_db_alias')
通常我们不需要手动调用
transaction.commit_unless_managed(
),我们可以这样做：
@commit_on_successdef my_custom_sql_view(request, value):
from django.db import connection, transaction
cursor = connection.cursor()
# Data modifying operation
cursor.execute("UPDATE bar SET foo = 1 WHERE baz = %s", [value])
# Since we modified data, mark the transaction as dirty
transaction.set_dirty()
# Data retrieval operation. This doesn't dirty the transaction,
# so no call to set_dirty() is required.
cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = %s", [value])
row = cursor.fetchone()
return render_to_response('template.html', {'row': row})
无论是什么工具，做数据分析的时候一定会涉及到两类工作：
这篇文章简单对比一下Excel、SQL和Python在这两类任务上的实现过程，从而对比其异同。
如图所示，所涉及的共有三个表：
可以看到，score表通过sno和student表连接、通过cno和course表连接。
另外，这张截图截自Excel，主要是为了方便后面Excel部分的讨论。
现在，我想要合并三张表，得到新表merge_table，表包含的列一次为：sno，cno，degree，sname，cname。
即，新表中包含score表的所有列，student表的sname列，以及course表的cname列。
为了讨论方便，先上结果：
首先，在 A17:E17 单元格创建所需列名，然后通过简单复制粘贴得到 A18:C28 这三列的数据。
D、E列的数据可以通过以下两种方法实现：
两种方法实现逻辑和结果都一样，但前者调用的时候比后者稍复杂。为了说明，D列数据的提取我使用了方法1，E列数据的提取我使用了方法2。
D列：
首先在 D18 单元格输入以下函数（函数中的单元格所对应的数据请看图01）
接着下拉函数至 D28 。
E列：
在 E18 单元格输入以下函数（函数中的单元格所对应的数据请看图01）
接着下拉函数至 E28 。
注意，如果要提取某个表中的多个列的数据，比如除了sname，我还想得到ssex、sbirthday和class的数据，由于这些列是一同储存在student表中的，用 VLOOPKUP() 显然更高效。
如果想要加快效率，还可以在原student表上新增一行，用数字x来表示第x列，然后在调用 VLOOPKUP() 时，直接把第三个参数指向这一行。
在合并关联表上，SQL非常便捷。实现的语句有两个（先创建或者导入原数据表）：
或
两种方法返回的结果相同，结果如下：
我用的MySQL，不知道为什么合并后行的顺序变了=。=
在Python中，首先导入 numpy 和 pandas 模块：
接着导入数据表。
之后通过以下语句实现merge_table表的建立：
结果如下：
现在假设score表多了一行数据：
如图所示，蓝色部分为多出的数据，且课程6-106在course表中不存在。请无视逻辑问题，主要是为了方便讨论:）
遇到这种情况，上述的实现方法会出现一个问题：
因为课程号6-106在course表里并不存在，所以函数在返回值的时候出错了。
解决的办法有一个，就是在原函数上嵌套 IF() 函数。比如我把 E29 的函数更改为：
如果函数计算结果错误，则返回0。
在SQL中，如果出现此类情况， LEFT JOIN 会返回NULL值：
如果想把NULL值替换为0，查询合并表的时候可以加上 isnull() 函数（MySQL中此函数写作 ifnull() ）：
如果函数计算结果错误，则返回0
返回结果和Excel的差不多，就不上图了。
Python中情况类似：
如果想把NaN值替换为0，只需要在创建merge_table表之后，添加一行语句：
返回结果也不上图了，和Excel的一样。
面对合并表中数据不匹配，SQL和Python中都可以在合并表的时候把多出项忽略不计，只要把 LEFT JOIN 换成 INNER JOIN 就行了。但Excel不能自动删除多出项所在行。
为了方便，现在做一个透视表，该表返回 选了课的同学的学号和其平均课程成绩 。
三个软件对于透视表的实现都很友好，并且效率相近。
Excel在数据透视表工具下把列各种拖拽就行了。
另外，Excel的数据透视表可以选择返回合计（Grand Total）或者不返回。
语句：
结果：
语句：
结果：
一般做透视表的最终目的是作图，毕竟一图胜千语。
从这个目的出发，Python比SQL、Excel更实用，一来Python比Excel作图高效很多，二来SQL不能作图。
通过上述对比可以发现，Excel合并关联表比SQL、Python要低效得多，而且在“数据不匹配”问题上解决得不好；而在另一方面，三者在创建透视表上表现相似，就看你习惯用哪个了:)
