{"title":"Champs de modèles spécifiques à PostgreSQL","version":"1.9","locale":"fr","docname":"ref/contrib/postgres/fields","url":"/fr/1.9/ref/contrib/postgres/fields/","canonical":"https://djangodocs.dev/fr/1.9/ref/contrib/postgres/fields/","summary":"Tous ces champs sont disponibles dans le module django.contrib.postgres.fields . ArrayField Lien vers cette rubrique # class ArrayField ( base_field , size = None ,…","html":"

Champs de modèles spécifiques à PostgreSQLLien vers cette rubrique#

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Tous ces champs sont disponibles dans le module django.contrib.postgres.fields.

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ArrayFieldLien vers cette rubrique#

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\nclass ArrayField(base_field, size=None, **options)Lien vers cette définition#
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Un champ pour stocker des listes de données. La plupart des types de champs peuvent être utilisés ; il suffit de passer une autre instance de champ dans l’attribut base_field. Vous pouvez aussi indiquer une taille dans size. ArrayField peut être imbriqué pour stocker des tableaux multidimensionnels.

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Si vous donnez une valeur default à ce champ, assurez-vous que ce soit un objet exécutable tel que list (pour une valeur par défaut vide) ou un objet exécutable qui renvoie une liste (par exemple une fonction). L’utilisation de default=[] n’est pas correct car cela crée une valeur par défaut mutante qui est partagée entre les instances de ArrayField.

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\nbase_fieldLien vers cette définition#
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Ce paramètre est obligatoire.

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Définit le type de données sous-jacent et le comportement du tableau. Il devrait s’agir d’une instance d’une sous-classe de Field. Par exemple, cela pourrait être un IntegerField ou un CharField. La plupart des types de champs sont autorisés, à l’exception de ceux qui gèrent des données relationnelles (ForeignKey, OneToOneField et ManyToManyField).

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Il est possible d’imbriquer des champs tabulaires, c’est-à-dire que base_field peut contenir une instance de ArrayField. Par exemple :

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Code
from django.db import models\nfrom django.contrib.postgres.fields import ArrayField\n\nclass ChessBoard(models.Model):\n    board = ArrayField(\n        ArrayField(\n            models.CharField(max_length=10, blank=True),\n            size=8,\n        ),\n        size=8,\n    )\n
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La transformation de valeurs entre la base de données et le modèle, la validation de données et la configuration ainsi que la sérialisation sont tous délégués au champ de base sous-jacent.

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\nsizeLien vers cette définition#
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Ce paramètre est facultatif.

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Si présent, le tableau aura la taille maximale indiquée. Cette valeur est transmise à la base de données, même si PostgreSQL n’applique actuellement pas cette restriction.

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Interrogation de ArrayFieldLien vers cette rubrique#

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Il existe plusieurs recherches et transformations spécifiques au champ ArrayField. Nous allons utiliser le modèle d’exemple suivant :

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Code
from django.db import models\nfrom django.contrib.postgres.fields import ArrayField\n\nclass Post(models.Model):\n    name = models.CharField(max_length=200)\n    tags = ArrayField(models.CharField(max_length=200), blank=True)\n\n    def __str__(self):  # __unicode__ on Python 2\n        return self.name\n
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containsLien vers cette rubrique#

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La recherche contains est surchargée pour ArrayField. Les objets renvoyés sont ceux pour qui les valeurs transmises forment un sous-ensemble des données. Elle utilise l’opérateur SQL @>. Par exemple :

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Code
>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])\n>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])\n>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contains=['thoughts'])\n[<Post: First post>, <Post: Second post>]\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contains=['django'])\n[<Post: First post>, <Post: Third post>]\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contains=['django', 'thoughts'])\n[<Post: First post>]\n
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contained_byLien vers cette rubrique#

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Il s’agit de l’inverse de la recherche contains, les objets renvoyés sont ceux pour qui les données forment un sous-ensemble des valeurs transmises. Elle utilise l’opérateur SQL <@. Par exemple :

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Code
>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])\n>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])\n>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contained_by=['thoughts', 'django'])\n[<Post: First post>, <Post: Second post>]\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contained_by=['thoughts', 'django', 'tutorial'])\n[<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]\n
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overlapLien vers cette rubrique#

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Renvoie les objets dont les données contiennent au moins une valeur en commun avec celles transmises. Utilise l’opérateur SQL &&. Par exemple :

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Code
>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])\n>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])\n>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__overlap=['thoughts'])\n[<Post: First post>, <Post: Second post>]\n\n>>> Post.objects.filter(tags__overlap=['thoughts', 'tutorial'])\n[<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]\n
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lenLien vers cette rubrique#

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Renvoie la longueur du tableau. Les recherches disponibles à la suite de celle-ci sont celles qui sont disponibles pour les champs IntegerField. Par exemple :

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Code
>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])\n>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__len=1)\n[<Post: Second post>]\n
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Transformations d’indiceLien vers cette rubrique#

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Cette classe de transformations permet d’indicer les tableaux dans les requêtes. Tout nombre entier non négatif est utilisable. Aucune erreur n’est produite si l’indice dépasse la taille size du tableau. Les recherches disponibles à la suite de la transformation sont celles du champ base_field. Par exemple :

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Code
>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])\n>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__0='thoughts')\n[<Post: First post>, <Post: Second post>]\n\n>>> Post.objects.filter(tags__1__iexact='Django')\n[<Post: First post>]\n\n>>> Post.objects.filter(tags__276='javascript')\n[]\n
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Transformations de segmentationLien vers cette rubrique#

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Cette classe de transformation permet de segmenter un tableau. Toute paire de nombres entiers non négatifs peut être utilisée, séparée par un seul soulignement. Les recherches disponibles après la transformation ne changent pas. Par exemple :

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Code
>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])\n>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])\n>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['django', 'python', 'thoughts'])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__0_1=['thoughts'])\n[<Post: First post>, <Post: Second post>]\n\n>>> Post.objects.filter(tags__0_2__contains=['thoughts'])\n[<Post: First post>, <Post: Second post>]\n
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Indexation des champs ArrayFieldLien vers cette rubrique#

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Actuellement, l’utilisation de db_index crée un index btree. Cela n’est pas particulièrement utile pour l’interrogation. Un index plus utile est le type GIN, qu’il est possible de créer en utilisant une opération RunSQL.

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HStoreFieldLien vers cette rubrique#

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\nclass HStoreField(**options)Lien vers cette définition#
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Un champ pour stocker des correspondances de chaîne à chaîne. Le type de données Python utilisé est un dict.

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Pour utiliser ce champ, il faut :

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    \n

  1. Ajouter 'django.contrib.postgres' à votre réglage INSTALLED_APPS.

    2. \n

  2. Configurer l’extension hstore dans PostgreSQL avant la première opération CreateModel ou AddField en ajoutant une migration comprenant l’opération HStoreExtension. Par exemple :

    \n
    Code
    from django.contrib.postgres.operations import HStoreExtension\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n    ...\n\n    operations = [\n        HStoreExtension(),\n        ...\n    ]\n
    \n

    La création de l’extension exige un utilisateur de base de données possédant les droits de superutilisateur. Si l’utilisateur de base de données Django ne possède pas ces privilèges, il est alors nécessaire de créer l’extension en dehors des migrations Django avec un utilisateur qui possède les droits requis. Dans ce cas, connectez-vous à la base de données et lancez la requête CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore;.

    \n
    3. \n
\n

Vous verrez une erreur du genre can't adapt type 'dict' si vous omettez la première étape, ou type "hstore" does not exist si vous omettez la seconde.

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Interrogation de HStoreFieldLien vers cette rubrique#

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En plus de la possibilité d’interroger en fonction de la clé, il existe quelques recherches tout exprès pour les champs HStoreField.

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Nous allons utiliser le modèle d’exemple suivant :

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Code
from django.contrib.postgres.fields import HStoreField\nfrom django.db import models\n\nclass Dog(models.Model):\n    name = models.CharField(max_length=200)\n    data = HStoreField()\n\n    def __str__(self):  # __unicode__ on Python 2\n        return self.name\n
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Recherches par cléLien vers cette rubrique#

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Pour rechercher en fonction d’une clé donnée, il suffit d’utiliser cette clé comme nom de requête :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie'})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__breed='collie')\n[<Dog: Meg>]\n
\n

Il est possible d’enchaîner d’autres recherches après une recherche par clé :

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Code
>>> Dog.objects.filter(data__breed__contains='l')\n[<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]\n
\n

Si la clé avec laquelle vous souhaitez rechercher entre en conflit avec le nom d’une recherche existante, vous devez utiliser la recherche hstorefield.contains à la place.

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containsLien vers cette rubrique#

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La recherche contains est surchargée pour HStoreField. Les objets renvoyés sont ceux pour qui le dictionnaire de paires clé-valeur est totalement contenu dans le champ. Elle utilise l’opérateur SQL @>. Par exemple :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador', 'owner': 'Bob'})\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__contains={'owner': 'Bob'})\n[<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]\n\n>>> Dog.objects.filter(data__contains={'breed': 'collie'})\n[<Dog: Meg>]\n
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contained_byLien vers cette rubrique#

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Il s’agit de l’inverse de la recherche contains, les objets renvoyés sont ceux pour qui les paires de clé-valeur forment un sous-ensemble des valeurs transmises. Elle utilise l’opérateur SQL <@. Par exemple :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador', 'owner': 'Bob'})\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n[<Dog: Meg>, <Dog: Fred>]\n\n>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'breed': 'collie'})\n[<Dog: Fred>]\n
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has_keyLien vers cette rubrique#

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Renvoie les objets dont les données contiennent la clé indiquée. Utilise l’opérateur SQL ?. Par exemple :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__has_key='owner')\n[<Dog: Meg>]\n
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has_any_keysLien vers cette rubrique#

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Renvoie les objets dont les données contiennent au moins une des clés indiquées. Utilise l’opérateur SQL ?|. Par exemple :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'owner': 'Bob'})\n>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__has_any_keys=['owner', 'breed'])\n[<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]\n
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has_keysLien vers cette rubrique#

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Renvoie les objets dont les données contiennent toutes les clés indiquées. Utilise l’opérateur SQL ?&. Par exemple :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={})\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__has_keys=['breed', 'owner'])\n[<Dog: Meg>]\n
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keysLien vers cette rubrique#

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Renvoie l’ensemble des clés des objets concernés. Notez que l’ordre n’est pas garanti, ce qui fait que cette transformation est surtout utile quand elle est combinée à des recherches sur ArrayField. Utilise la fonction SQL akeys(). Par exemple :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'toy': 'bone'})\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__keys__overlap=['breed', 'toy'])\n[<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]\n
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valuesLien vers cette rubrique#

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Renvoie l’ensemble des valeurs des objets concernés. Notez que l’ordre n’est pas garanti, ce qui fait que cette transformation est surtout utile quand elle est combinée à des recherches sur ArrayField. Utilise la fonction SQL avalues(). Par exemple :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__values__contains=['collie'])\n[<Dog: Meg>]\n
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JSONFieldLien vers cette rubrique#

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\nclass JSONField(**options)Lien vers cette définition#
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Un champ pour stocker des données JSON encodées. En Python, les données sont représentées dans leur format natif correspondant : dictionnaires, listes, chaînes, nombres, booléens et None.

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Si vous souhaitez stocker d’autres types de données, vous devrez d’abord les sérialiser. Par exemple, une date datetime pourrait être transformée en chaîne. Il peut alors aussi être souhaitable de reconvertir cette chaîne en un objet datetime lorsque la donnée est récupérée de la base de données. Il existe certaines implémentations externes de JSONField qui font ce genre d’opérations automatiquement.

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Si vous donnez une valeur default à ce champ, assurez-vous que ce soit un objet exécutable tel que dict (pour une valeur par défaut vide) ou un objet exécutable qui renvoie un dictionnaire (par exemple une fonction). L’utilisation de default={} n’est pas correct car cela crée une valeur par défaut mutante qui est partagée entre les instances de JSONField.

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Interrogation de JSONFieldLien vers cette rubrique#

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Nous allons utiliser le modèle d’exemple suivant :

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Code
from django.contrib.postgres.fields import JSONField\nfrom django.db import models\n\nclass Dog(models.Model):\n    name = models.CharField(max_length=200)\n    data = JSONField()\n\n    def __str__(self):  # __unicode__ on Python 2\n        return self.name\n
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Interrogations de clé, d’indice et de cheminLien vers cette rubrique#

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Pour rechercher en fonction d’une clé de dictionnaire donnée, il suffit d’utiliser cette clé comme nom de requête :

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Code
>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={\n...     'breed': 'labrador',\n...     'owner': {\n...         'name': 'Bob',\n...         'other_pets': [{\n...             'name': 'Fishy',\n...         }],\n...     },\n... })\n>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie'})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__breed='collie')\n[<Dog: Meg>]\n
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Il est possible d’enchaîner plusieurs clés pour former une recherche de chemin :

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Code
>>> Dog.objects.filter(data__owner__name='Bob')\n[<Dog: Rufus>]\n
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Si la clé est un entier, elle sera interprétée comme une recherche d’indice de tableau :

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Code
>>> Dog.objects.filter(data__owner__other_pets__0__name='Fishy')\n[<Dog: Rufus>]\n
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Si la clé avec laquelle vous souhaitez rechercher entre en conflit avec le nom d’une recherche existante, utilisez la recherche jsonfield.contains à la place.

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Si une seule clé ou indice est donnée, l’opérateur SQL -> est utilisé. Si plusieurs opérateurs sont donnés, alors c’est l’opérateur #> qui est utilisé.

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Opérations de contenance et de cléLien vers cette rubrique#

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JSONField partage les interrogations liées à la contenance et aux clés avec le champ HStoreField.

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Champs d’intervalleLien vers cette rubrique#

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Il existe cinq types de champs d’intervalle, correspondant au types d’intervalles natifs de PostgreSQL. Ces champs sont utilisés pour stocker un intervalle de valeurs ; par exemple, l’heure de début et de fin d’un événement ou l’intervalle des âges appropriés à une activité.

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All of the range fields translate to psycopg2 Range objects in python, but also accept tuples as input if no bounds\ninformation is necessary. The default is lower bound included, upper bound\nexcluded; that is, [).

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IntegerRangeFieldLien vers cette rubrique#

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\n
\nclass IntegerRangeField(**options)Lien vers cette définition#
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Stocke un intervalle de nombres entiers. Basé sur un IntegerField. Représenté par un int4range dans la base de données et un NumericRange en Python.

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Regardless of the bounds specified when saving the data, PostgreSQL always\nreturns a range in a canonical form that includes the lower bound and\nexcludes the upper bound; that is [).

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BigIntegerRangeFieldLien vers cette rubrique#

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\n
\nclass BigIntegerRangeField(**options)Lien vers cette définition#
\n

Stocke un intervalle de nombres entiers étendus. Basé sur un BigIntegerField. Représenté par un int8range dans la base de données et un NumericRange en Python.

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Regardless of the bounds specified when saving the data, PostgreSQL always\nreturns a range in a canonical form that includes the lower bound and\nexcludes the upper bound; that is [).

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FloatRangeFieldLien vers cette rubrique#

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\nclass FloatRangeField(**options)Lien vers cette définition#
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Stocke un intervalle de valeurs en virgule flottante. Basé sur un FloatField. Représenté par un numrange dans la base de données et un NumericRange en Python.

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DateTimeRangeFieldLien vers cette rubrique#

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\nclass DateTimeRangeField(**options)Lien vers cette définition#
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Stocke un intervalle d’horodatages. Basé sur un DateTimeField. Représenté par un tztsrange dans la base de données et un DateTimeTZRange en Python.

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DateRangeFieldLien vers cette rubrique#

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\nclass DateRangeField(**options)Lien vers cette définition#
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Stocke un intervalle de dates. Basé sur un DateField. Représenté par un daterange dans la base de données et un DateRange en Python.

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Regardless of the bounds specified when saving the data, PostgreSQL always\nreturns a range in a canonical form that includes the lower bound and\nexcludes the upper bound; that is [).

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Interrogation de champs d’intervalleLien vers cette rubrique#

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Il existe un certain nombre de recherches et de transformations spécifiques aux champs d’intervalle. Ils sont disponibles pour tous les champs ci-dessus, mais nous allons utiliser le modèle d’exemple suivant :

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Code
from django.contrib.postgres.fields import IntegerRangeField\nfrom django.db import models\n\nclass Event(models.Model):\n    name = models.CharField(max_length=200)\n    ages = IntegerRangeField()\n    start = models.DateTimeField()\n\n    def __str__(self):  # __unicode__ on Python 2\n        return self.name\n
\n

Nous allons aussi utiliser les objets d’exemple suivants :

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Code
>>> import datetime\n>>> from django.utils import timezone\n>>> now = timezone.now()\n>>> Event.objects.create(name='Soft play', ages=(0, 10), start=now)\n>>> Event.objects.create(name='Pub trip', ages=(21, None), start=now - datetime.timedelta(days=1))\n
\n

et NumericRange:

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Code
>>> from psycopg2.extras import NumericRange\n
\n
\n

Fonctions de contenanceLien vers cette rubrique#

\n

Comme pour les autres champs PostgreSQL, trois opérateurs de contenance standard sont disponibles : contains, contained_by et overlap, utilisant respectivement les opérateurs SQL @>, <@ et &&.

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containsLien vers cette rubrique#
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Code
>>> Event.objects.filter(ages__contains=NumericRange(4, 5))\n[<Event: Soft play>]\n
\n
\n
\n
contained_byLien vers cette rubrique#
\n
Code
>>> Event.objects.filter(ages__contained_by=NumericRange(0, 15))\n[<Event: Soft play>]\n
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The contained_by lookup is also available on the non-range field types:\nIntegerField,\nBigIntegerField,\nFloatField, DateField,\nand DateTimeField. For example:

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Code
>>> from psycopg2.extras import DateTimeTZRange\n>>> Event.objects.filter(start__contained_by=DateTimeTZRange(\n...     timezone.now() - datetime.timedelta(hours=1),\n...     timezone.now() + datetime.timedelta(hours=1),\n... )\n[<Event: Soft play>]\n
\n
\n
\n
overlapLien vers cette rubrique#
\n
Code
>>> Event.objects.filter(ages__overlap=NumericRange(8, 12))\n[<Event: Soft play>]\n
\n
\n
\n
\n

Fonctions de comparaisonLien vers cette rubrique#

\n

Les champs d’intervalle prennent en charge les recherches standard : lt, gt, lte et gte. Elles ne sont pas particulièrement utiles, la comparaison s’opère d’abord sur la limite inférieure et si nécessaire, sur la limite supérieure ensuite. C’est également la stratégie adoptée pour trier selon un champ d’intervalle. Il est recommandé d’utiliser plutôt les opérateurs spécifiques de comparaison d’intervalle.

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fully_ltLien vers cette rubrique#
\n

Les intervalles renvoyés sont strictement inférieurs à l’intervalle transmis. En d’autres termes, tous les points d’un intervalle renvoyé sont plus petits que tous ceux de l’intervalle transmis.

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Code
>>> Event.objects.filter(ages__fully_lt=NumericRange(11, 15))\n[<Event: Soft play>]\n
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\n
fully_gtLien vers cette rubrique#
\n

Les intervalles renvoyés sont strictement supérieurs à l’intervalle transmis. En d’autres termes, tous les points d’un intervalle renvoyé sont plus grands que tous ceux de l’intervalle transmis.

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Code
>>> Event.objects.filter(ages__fully_gt=NumericRange(11, 15))\n[<Event: Pub trip>]\n
\n
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\n
not_ltLien vers cette rubrique#
\n

Les intervalles renvoyés ne contiennent aucun élément plus petit que ceux de l’intervalle transmis, c’est-à-dire que la limite inférieure d’un intervalle renvoyé est au moins égale à la limite inférieure de l’intervalle transmis.

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Code
>>> Event.objects.filter(ages__not_lt=NumericRange(0, 15))\n[<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]\n
\n
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\n
not_gtLien vers cette rubrique#
\n

Les intervalles renvoyés ne contiennent aucun élément plus grand que ceux de l’intervalle transmis, c’est-à-dire que la limite supérieure d’un intervalle renvoyé n’est pas plus grande que la limite supérieure de l’intervalle transmis.

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Code
>>> Event.objects.filter(ages__not_gt=NumericRange(3, 10))\n[<Event: Soft play>]\n
\n
\n
\n
adjacent_toLien vers cette rubrique#
\n

Les intervalles renvoyés partagent une limite avec l’intervalle transmis.

\n
Code
>>> Event.objects.filter(ages__adjacent_to=NumericRange(10, 21))\n[<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]\n
\n
\n
\n
\n

Interrogation à l’aide des limitesLien vers cette rubrique#

\n

Trois transformations sont disponibles pour être utilisées dans les requêtes. Vous pouvez extraire la limite inférieure ou supérieure, ou interroger sur la base de l’intervalle vide.

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startswithLien vers cette rubrique#
\n

Les objets renvoyés possèdent la limite inférieure indiquée. Peut être suivie par des recherches valides pour le champ de base.

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Code
>>> Event.objects.filter(ages__startswith=21)\n[<Event: Pub trip>]\n
\n
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\n
endswithLien vers cette rubrique#
\n

Les objets renvoyés possèdent la limite supérieure indiquée. Peut être suivie par des recherches valides pour le champ de base.

\n
Code
>>> Event.objects.filter(ages__endswith=10)\n[<Event: Soft play>]\n
\n
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isemptyLien vers cette rubrique#
\n

Les objets renvoyés sont des intervalles vides. Peut être suivie par des recherches valides pour un champ BooleanField.

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Code
>>> Event.objects.filter(ages__isempty=True)\n[]\n
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\n

Définition de ses propres types d’intervalleLien vers cette rubrique#

\n

PostgreSQL permet de définir ses propres types d’intervalle. Les implémentations de champs de modèle et de formulaire de Django utilisent les classes de base ci-dessous, et psycopg2 propose une fonction register_range() pour permettre l’utilisation de types d’intervalle personnalisés.

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\n
\nclass RangeField(**options)Lien vers cette définition#
\n

Classe de base pour les champs de modèle de type intervalle.

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\nbase_fieldLien vers cette définition#
\n

Le champ de modèle à utiliser.

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\nrange_typeLien vers cette définition#
\n

Le type d’intervalle psycopg2 à utiliser.

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\nform_fieldLien vers cette définition#
\n

La classe de champ de formulaire à utiliser. Doit être une sous-classe de django.contrib.postgres.forms.BaseRangeField.

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\n
\nclass django.contrib.postgres.forms.BaseRangeFieldLien vers cette définition#
\n

Classe de base pour les champs de formulaire de type intervalle.

\n
\n
\nbase_fieldLien vers cette définition#
\n

Le champ de formulaire à utiliser.

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\n
\nrange_typeLien vers cette définition#
\n

Le type d’intervalle psycopg2 à utiliser.

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