Expressions conditionnelles¶
Les expressions conditionnelles permettent dâutiliser de la logique if
... elif
... else
Ă lâintĂ©rieur des filtres, des annotations, des agrĂ©gations et des mises Ă jour. Une expression conditionnelle Ă©value une sĂ©rie de conditions pour chaque ligne dâune table et renvoie lâexpression rĂ©sultante correspondante. Les expressions conditionnelles peuvent Ă©galement ĂȘtre combinĂ©es et imbriquĂ©es comme toute autre expression.
Les classes dâexpressions conditionnelles¶
Nous allons utiliser le modĂšle suivant dans les exemples qui suivront :
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,
)
When
¶
Un objet When()
est utilisĂ© pour englober une condition et ses rĂ©sultats pour leur exploitation dans une expression conditionnelle. Lâemploi dâun objet When()
est semblable Ă celui dâune mĂ©thode filter()
. La condition peut ĂȘtre indiquĂ©e en utilisant des objets de recherche de champ ou des objets Q
. Le résultat est fourni en utilisant le mot-clé then
.
Quelques exemples :
>>> from django.db.models import When, F, Q
>>> # 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')
Nâoubliez pas que chacune de ces valeurs peut ĂȘtre elle-mĂȘme une expression.
Note
Comme le paramÚtre nommé then
est rĂ©servĂ© au rĂ©sultat de lâexpression When()
, un conflit potentiel existe si un Model
possÚde un champ nommé then
. Ceci peut ĂȘtre rĂ©solu de deux maniĂšres :
>>> When(then__exact=0, then=1)
>>> When(Q(then=0), then=1)
Case
¶
Une expression Case()
est semblable Ă une instruction if
... elif
... else
en Python. Chaque condition
dans les objets When()
fournis est Ă©valuĂ©e dans lâordre, jusquâĂ ce que lâune dâelle rĂ©sulte en une valeur vraie. Lâexpression result
de lâobjet When()
correspondant est renvoyée.
Un exemple simple :
>>>
>>> from datetime import date, timedelta
>>> from django.db.models import CharField, 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%'),
... output_field=CharField(),
... ),
... ).values_list('name', 'discount')
[('Jane Doe', '0%'), ('James Smith', '5%'), ('Jack Black', '10%')]
Case()
accepte un nombre indĂ©fini dâobjets When()
comme paramĂštres individuels. Dâautres options sont fournies sous forme de paramĂštres nommĂ©s. Si aucune des conditions Ă©valuĂ©es ne rĂ©sulte en une valeur vraie, câest alors lâexpression indiquĂ©e dans le paramĂštre nommĂ© default
qui est renvoyée. Si aucun paramÚtre default
nâest fourni, câest None
qui est utilisé.
Si nous voulions modifier notre requĂȘte prĂ©cĂ©dente pour obtenir le rabais sur la base de la fidĂ©litĂ© de Client
, nous pourrions le faire Ă lâaide dâexpressions de recherche :
>>> 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%'),
... output_field=CharField(),
... )
... ).values_list('name', 'discount')
[('Jane Doe', '5%'), ('James Smith', '0%'), ('Jack Black', '10%')]
Note
Rappelez-vous que les conditions sont Ă©valuĂ©es dans lâordre, ce qui fait que dans lâexemple ci-dessus, nous obtenons le rĂ©sultat correct mĂȘme si la seconde condition correspondait Ă la fois Ă Jane Doe et Ă Jack Black. Cela fonctionne exactement de la mĂȘme maniĂšre quâavec lâinstruction if
... elif
... else
en Python.
Case()
fonctionne aussi dans une clause filter()
. Par exemple, pour trouver tous les clients « gold » qui se sont inscrits il y a plus dâun mois et les clients « platinum » qui se sont inscrits il y a plus dâun an :
>>> 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')
[('Jack Black', 'P')]
RequĂȘtes avancĂ©es¶
Les expressions conditionnelles peuvent ĂȘtre utilisĂ©es dans les annotations, les agrĂ©gations, les recherches et les mises Ă jour. Elles peuvent Ă©galement ĂȘtre combinĂ©es et imbriquĂ©es avec dâautres expressions. Cela permet dâeffectuer des requĂȘtes conditionnelles puissantes.
Mise à jour conditionnelle¶
Admettons que nous voulions modifier le type de compte account_type
de nos clients pour quâil corresponde aux dates dâenregistrement. Nous pouvons le faire Ă lâaide dâune expression conditionnelle et de la mĂ©thode 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')
[('Jane Doe', 'G'), ('James Smith', 'R'), ('Jack Black', 'P')]
Agrégation conditionnelle¶
Et si nous voulions savoir combien de clients existent pour chaque type de compte ? Nous pouvons imbriquer une expression conditionnelle Ă lâintĂ©rieur de fonctions dâagrĂ©gation pour pouvoir faire cela :
>>> # 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 IntegerField, Sum
>>> Client.objects.aggregate(
... regular=Sum(
... Case(When(account_type=Client.REGULAR, then=1),
... output_field=IntegerField())
... ),
... gold=Sum(
... Case(When(account_type=Client.GOLD, then=1),
... output_field=IntegerField())
... ),
... platinum=Sum(
... Case(When(account_type=Client.PLATINUM, then=1),
... output_field=IntegerField())
... )
... )
{'regular': 2, 'gold': 1, 'platinum': 3}