• 3.1
  • 3.2
  • 5.0
  • Версия документации: 6.1

Условные выражения

Условные выражения позволяют использовать логику ifelifelse в фильтрах, аннотациях, агрегатах и ​​обновлениях. Условное выражение оценивает ряд условий для каждой строки таблицы и возвращает соответствующее выражение результата. Условные выражения также можно комбинировать и вкладывать, как и другие выражения.

Классы условных выражений

В последующих примерах мы будем использовать следующую модель:

from django.db import models


class Client(models.Model):
    REGULAR = "R"
    GOLD = "G"
    PLATINUM = "P"
    ACCOUNT_TYPE_CHOICES = {
        REGULAR: "Regular",
        GOLD: "Gold",
        PLATINUM: "Platinum",
    }
    name = models.CharField(max_length=50)
    registered_on = models.DateField()
    account_type = models.CharField(
        max_length=1,
        choices=ACCOUNT_TYPE_CHOICES,
        default=REGULAR,
    )

Когда

class When(condition=None, then=None, **lookups)

Объект When() используется для инкапсуляции условия и его результата для использования в условном выражении. Использование объекта When() аналогично использованию метода filter(). Условие можно указать с помощью объектов field Lookups, Q или Expression, у которых есть output_field, который является BooleanField. Результат предоставляется с использованием ключевого слова then.

Некоторые примеры:

>>> from django.db.models import F, Q, When
>>> # String arguments refer to fields; the following two examples are equivalent:
>>> When(account_type=Client.GOLD, then="name")
>>> When(account_type=Client.GOLD, then=F("name"))
>>> # You can use field lookups in the condition
>>> from datetime import date
>>> When(
...     registered_on__gt=date(2014, 1, 1),
...     registered_on__lt=date(2015, 1, 1),
...     then="account_type",
... )
>>> # Complex conditions can be created using Q objects
>>> When(Q(name__startswith="John") | Q(name__startswith="Paul"), then="name")
>>> # Condition can be created using boolean expressions.
>>> from django.db.models import Exists, OuterRef
>>> non_unique_account_type = (
...     Client.objects.filter(
...         account_type=OuterRef("account_type"),
...     )
...     .exclude(pk=OuterRef("pk"))
...     .values("pk")
... )
>>> When(Exists(non_unique_account_type), then=Value("non unique"))
>>> # Condition can be created using lookup expressions.
>>> from django.db.models.lookups import GreaterThan, LessThan
>>> When(
...     GreaterThan(F("registered_on"), date(2014, 1, 1))
...     & LessThan(F("registered_on"), date(2015, 1, 1)),
...     then="account_type",
... )

Имейте в виду, что каждое из этих значений может быть выражением.

Примечание

Поскольку аргумент ключевого слова then зарезервирован для результата When(), существует потенциальный конфликт, если Model имеет поле с именем then. Это можно решить двумя способами:

>>> When(then__exact=0, then=1)
>>> When(Q(then=0), then=1)

Дело

class Case(*cases, **extra)

Выражение Case() похоже на оператор ifelifelse в Python. Каждое условие в предоставленных объектах When() оценивается по порядку, пока не будет получено истинное значение. Возвращается выражение result из соответствующего объекта When().

Пример:

>>>
>>> from datetime import date, timedelta
>>> from django.db.models import Case, Value, When
>>> Client.objects.create(
...     name="Jane Doe",
...     account_type=Client.REGULAR,
...     registered_on=date.today() - timedelta(days=36),
... )
>>> Client.objects.create(
...     name="James Smith",
...     account_type=Client.GOLD,
...     registered_on=date.today() - timedelta(days=5),
... )
>>> Client.objects.create(
...     name="Jack Black",
...     account_type=Client.PLATINUM,
...     registered_on=date.today() - timedelta(days=10 * 365),
... )
>>> # Get the discount for each Client based on the account type
>>> Client.objects.annotate(
...     discount=Case(
...         When(account_type=Client.GOLD, then=Value("5%")),
...         When(account_type=Client.PLATINUM, then=Value("10%")),
...         default=Value("0%"),
...     ),
... ).values_list("name", "discount")
<QuerySet [('Jane Doe', '0%'), ('James Smith', '5%'), ('Jack Black', '10%')]>

Case() принимает любое количество объектов When() в качестве отдельных аргументов. Другие параметры предоставляются с использованием аргументов ключевого слова. Если ни одно из условий не равно TRUE, то возвращается выражение, заданное с помощью аргумента ключевого слова default. Если аргумент default не указан, используется None.

Если бы мы хотели изменить наш предыдущий запрос, чтобы получить скидку в зависимости от того, как долго «Клиент» был с нами, мы могли бы сделать это с помощью поиска:

>>> a_month_ago = date.today() - timedelta(days=30)
>>> a_year_ago = date.today() - timedelta(days=365)
>>> # Get the discount for each Client based on the registration date
>>> Client.objects.annotate(
...     discount=Case(
...         When(registered_on__lte=a_year_ago, then=Value("10%")),
...         When(registered_on__lte=a_month_ago, then=Value("5%")),
...         default=Value("0%"),
...     )
... ).values_list("name", "discount")
<QuerySet [('Jane Doe', '5%'), ('James Smith', '0%'), ('Jack Black', '10%')]>

Примечание

Помните, что условия оцениваются по порядку, поэтому в приведенном выше примере мы получаем правильный результат, даже если второе условие соответствует как Джейн Доу, так и Джеку Блэку. Это работает так же, как оператор ifelifelse в Python.

Case() также работает в предложении filter(). Например, чтобы найти золотых клиентов, зарегистрировавшихся более месяца назад, и платиновых клиентов, зарегистрировавшихся более года назад:

>>> a_month_ago = date.today() - timedelta(days=30)
>>> a_year_ago = date.today() - timedelta(days=365)
>>> Client.objects.filter(
...     registered_on__lte=Case(
...         When(account_type=Client.GOLD, then=a_month_ago),
...         When(account_type=Client.PLATINUM, then=a_year_ago),
...     ),
... ).values_list("name", "account_type")
<QuerySet [('Jack Black', 'P')]>

Расширенные запросы

Условные выражения можно использовать в аннотациях, агрегатах, фильтрах, поиске и обновлениях. Их также можно комбинировать и вкладывать в другие выражения. Это позволяет вам создавать мощные условные запросы.

Условное обновление

Допустим, мы хотим изменить account_type для наших клиентов, чтобы он соответствовал датам их регистрации. Мы можем сделать это, используя условное выражение и метод update():

>>> a_month_ago = date.today() - timedelta(days=30)
>>> a_year_ago = date.today() - timedelta(days=365)
>>> # Update the account_type for each Client from the registration date
>>> Client.objects.update(
...     account_type=Case(
...         When(registered_on__lte=a_year_ago, then=Value(Client.PLATINUM)),
...         When(registered_on__lte=a_month_ago, then=Value(Client.GOLD)),
...         default=Value(Client.REGULAR),
...     ),
... )
>>> Client.objects.values_list("name", "account_type")
<QuerySet [('Jane Doe', 'G'), ('James Smith', 'R'), ('Jack Black', 'P')]>

Условная агрегация

Что, если мы хотим узнать, сколько клиентов имеется для каждого account_type? Для достижения этой цели мы можем использовать аргумент filter aggregate function:

>>> # Create some more Clients first so we can have something to count
>>> Client.objects.create(
...     name="Jean Grey", account_type=Client.REGULAR, registered_on=date.today()
... )
>>> Client.objects.create(
...     name="James Bond", account_type=Client.PLATINUM, registered_on=date.today()
... )
>>> Client.objects.create(
...     name="Jane Porter", account_type=Client.PLATINUM, registered_on=date.today()
... )
>>> # Get counts for each value of account_type
>>> from django.db.models import Count
>>> Client.objects.aggregate(
...     regular=Count("pk", filter=Q(account_type=Client.REGULAR)),
...     gold=Count("pk", filter=Q(account_type=Client.GOLD)),
...     platinum=Count("pk", filter=Q(account_type=Client.PLATINUM)),
... )
{'regular': 2, 'gold': 1, 'platinum': 3}

Этот агрегат создает запрос с синтаксисом SQL 2003 FILTER WHERE для баз данных, которые его поддерживают:

SELECT count('id') FILTER (WHERE account_type=1) as regular,
       count('id') FILTER (WHERE account_type=2) as gold,
       count('id') FILTER (WHERE account_type=3) as platinum
FROM clients;

В других базах данных это эмулируется с помощью оператора CASE:

SELECT count(CASE WHEN account_type=1 THEN id ELSE null) as regular,
       count(CASE WHEN account_type=2 THEN id ELSE null) as gold,
       count(CASE WHEN account_type=3 THEN id ELSE null) as platinum
FROM clients;

Два оператора SQL функционально эквивалентны, но более явный FILTER может работать лучше.

Условный фильтр

Когда условное выражение возвращает логическое значение, его можно использовать непосредственно в фильтрах. Это означает, что он не будет добавлен в столбцы SELECT, но вы все равно можете использовать его для фильтрации результатов:

>>> non_unique_account_type = (
...     Client.objects.filter(
...         account_type=OuterRef("account_type"),
...     )
...     .exclude(pk=OuterRef("pk"))
...     .values("pk")
... )
>>> Client.objects.filter(~Exists(non_unique_account_type))

Это эквивалентно запросу SQL:

SELECT ...
FROM client c0
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT c1.id
  FROM client c1
  WHERE c1.account_type = c0.account_type AND NOT c1.id = c0.id
)
Back to Top