如何统计过去30天内称为订单的行数并计算出订单的价格？

要统计过去30天内称为订单的行数并计算出订单的价格，可以按照以下步骤进行：

1. 数据库查询：首先，需要连接到数据库，并执行一个查询语句来获取过去30天内的订单数据。查询语句可以使用日期函数来筛选出符合条件的订单数据。
2. 行数统计：获取到符合条件的订单数据后，可以使用数据库的聚合函数（如COUNT）来统计行数，即订单的数量。
3. 价格计算：对于每个订单，可以根据订单中的商品价格字段进行累加计算，得到订单的总价格。可以使用数据库的聚合函数（如SUM）来计算总价格。
4. 返回结果：将统计的订单行数和订单价格作为结果返回给调用者。可以将结果封装成一个数据结构（如JSON格式）返回，包含订单行数和订单价格两个字段。

以下是一个示例的代码片段，用于演示如何实现上述功能（以MySQL数据库为例）：

import pymysql

# 连接到数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='username', password='password', db='database_name')
cursor = conn.cursor()

# 执行查询语句，获取过去30天内的订单数据
query = "SELECT * FROM orders WHERE order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY)"
cursor.execute(query)
orders = cursor.fetchall()

# 统计订单行数
order_count = len(orders)

# 计算订单总价格
total_price = sum(order[2] for order in orders)  # 假设订单数据中的价格字段为第三个字段

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

# 返回结果
result = {
    'order_count': order_count,
    'total_price': total_price
}

print(result)

在这个示例中，我们使用了Python的pymysql库来连接MySQL数据库，并执行了一个查询语句来获取过去30天内的订单数据。然后，我们使用了Python的列表推导式来计算订单总价格，并将结果封装成一个字典对象返回。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况中可能需要根据具体的业务需求进行适当的修改和优化。另外，根据不同的数据库类型和编程语言，具体的实现方式可能会有所不同。

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