Les expressions de requête décrivent une valeur ou un calcul pouvant faire partie d’une mise à jour, d’une création, d’un filtre, d’un tri, d’une annotation ou d’une agrégation. Il existe un certain nombre d’expressions intégrées (documentées ci-dessous) pouvant aider à construire des requêtes. Les expressions peuvent être combinées, ou même imbriquées dans certains cas, afin de former des calculs plus complexes.
\n\nDjango prend en charge l’addition, la soustraction, la multiplication, la division, l’arithmétique modulo ainsi que l’opérateur de puissance pour les expressions de requête, à l’aide de constantes Python, de variables et même d’autres expressions.
\nfrom django.db.models import F, Count, Value\nfrom django.db.models.functions import Length, Upper\n\n# Find companies that have more employees than chairs.\nCompany.objects.filter(num_employees__gt=F('num_chairs'))\n\n# Find companies that have at least twice as many employees\n# as chairs. Both the querysets below are equivalent.\nCompany.objects.filter(num_employees__gt=F('num_chairs') * 2)\nCompany.objects.filter(\n num_employees__gt=F('num_chairs') + F('num_chairs'))\n\n# How many chairs are needed for each company to seat all employees?\n>>> company = Company.objects.filter(\n... num_employees__gt=F('num_chairs')).annotate(\n... chairs_needed=F('num_employees') - F('num_chairs')).first()\n>>> company.num_employees\n120\n>>> company.num_chairs\n50\n>>> company.chairs_needed\n70\n\n# Create a new company using expressions.\n>>> company = Company.objects.create(name='Google', ticker=Upper(Value('goog')))\n# Be sure to refresh it if you need to access the field.\n>>> company.refresh_from_db()\n>>> company.ticker\n'GOOG'\n\n# Annotate models with an aggregated value. Both forms\n# below are equivalent.\nCompany.objects.annotate(num_products=Count('products'))\nCompany.objects.annotate(num_products=Count(F('products')))\n\n# Aggregates can contain complex computations also\nCompany.objects.annotate(num_offerings=Count(F('products') + F('services')))\n\n# Expressions can also be used in order_by()\nCompany.objects.order_by(Length('name').asc())\nCompany.objects.order_by(Length('name').desc())\nF()Lien vers cette rubrique#Un objet F() représente la valeur d’un champ de modèle ou d’une colonne annotée. Il permet de se référer à des valeurs de champs de modèles et d’effectuer avec elles des opérations en base de données sans avoir à les récupérer préalablement de la base de données vers la mémoire Python.
Instead, Django uses the F() object to generate an SQL expression that\ndescribes the required operation at the database level.
Il est plus simple de faire comprendre cela par un exemple. Normalement, on peut faire quelque chose comme ceci :
\n# Tintin filed a news story!\nreporter = Reporters.objects.get(name='Tintin')\nreporter.stories_filed += 1\nreporter.save()\nIci, nous avons obtenu en mémoire la valeur de reporter.stories_filed à partir de la base de données et nous l’avons manipulée avec des opérateurs Python familiers. Nous avons ensuite enregistré l’objet modifié en base de données. Cependant, nous aurions tout aussi bien pu écrire :
from django.db.models import F\n\nreporter = Reporters.objects.get(name='Tintin')\nreporter.stories_filed = F('stories_filed') + 1\nreporter.save()\nMême si reporter.stories_filed = F('stories_filed') + 1 apparaît comme une attribution normale de valeur à un attribut d’instance en Python, il s’agit en réalité d’une construction SQL décrivant une opération en base de données.
Lorsque Django rencontre une instance de F(), il surcharge les opérateurs Python standards pour créer une expression SQL encapsulée ; dans ce cas, une instruction qui demande à la base de données d’incrémenter le champ de base de données représenté par reporter.stories_filed.
Quelle que soit la valeur que contenait reporter.stories_filed, Python n’a jamais besoin de la connaître, car tout se passe en base de données. Tout ce que Python fait à travers la classe F() de Django est de créer la syntaxe SQL pour se référer au champ et décrire l’opération.
En plus d’être utilisée dans les opérations sur des instances uniques comme ci-dessus, F() peut être utilisée sur des jeux QuerySets d’instances d’objets, avec update(). Cela permet de réduire les deux requêtes utilisées ci-dessus, get() et save(), à une seule :
reporter = Reporters.objects.filter(name='Tintin')\nreporter.update(stories_filed=F('stories_filed') + 1)\nNous pouvons aussi utiliser update() pour incrémenter la valeur du champ sur plusieurs objets, ce qui peut être beaucoup plus rapide que de récupérer toutes les valeurs en Python depuis la base de données, de les passer en boucle en incrémentant la valeur des champs pour chacun, et de les réenregistrer individuellement dans la base de données :
Reporter.objects.all().update(stories_filed=F('stories_filed') + 1)\nF() peut donc offrir des avantages de performance en :
faisant travailler la base de données plutôt que le code Python ;
réduisant le nombre de requêtes de certaines opérations.
F()Lien vers cette rubrique#Un autre bénéfice notable de F() est que de faire mettre à jour la valeur d’un champ par la base de données plutôt qu’en Python évite un conflit de concurrence.
Si deux fils d’exécution Python exécutent le code du premier exemple ci-dessus, un des fils pourrait obtenir, incrémenter et enregistrer une valeur de champ après que l’autre fil l’ait obtenu de la base de données. La valeur enregistrée par le second fil d’exécution sera basé sur la valeur d’origine ; le travail du premier fil d’exécution sera tout simplement perdu.
\nSi c’est la base de données qui est responsable de la mise à jour du champ, le processus est plus robuste : la valeur du champ sera toujours mise à jour en fonction de sa valeur en base de données au moment même de l’appel à save() ou update(), et non pas en fonction de la valeur obtenue au moment de la création de l’instance de modèle.
F() assignments persist after Model.save()Lien vers cette rubrique#F() objects assigned to model fields persist after saving the model\ninstance and will be applied on each save(). For example:
reporter = Reporters.objects.get(name='Tintin')\nreporter.stories_filed = F('stories_filed') + 1\nreporter.save()\n\nreporter.name = 'Tintin Jr.'\nreporter.save()\nstories_filed will be updated twice in this case. If it’s initially 1,\nthe final value will be 3.
F() dans les filtresLien vers cette rubrique#F() est aussi très utile dans les filtres QuerySet, là où il est possible de filtrer un jeu d’objets en fonction de critères basés sur les valeurs des champs, plutôt que sur des valeurs Python.
Cette utilisation est documentée dans Expressions F() dans les requêtes.
\nF() avec les annotationsLien vers cette rubrique#F() peut être utilisée pour créer des champs dynamiques pour les modèles en combinant plusieurs champs de manière arithmétique :
company = Company.objects.annotate(\n chairs_needed=F('num_employees') - F('num_chairs'))\nSi les champs que vous combinez sont de types différents, il est nécessaire d’indiquer à Django le type de champ qui en résultera. Comme F() ne prend pas directement en charge output_field, il faut envelopper l’expression dans ExpressionWrapper:
from django.db.models import DateTimeField, ExpressionWrapper, F\n\nTicket.objects.annotate(\n expires=ExpressionWrapper(\n F('active_at') + F('duration'), output_field=DateTimeField()))\nFunc()Lien vers cette rubrique#Les expressions Func() sont le type de base de toutes les expressions qui impliquent des fonctions de base de données telles que COALESCE et LOWER, ou des agrégations comme SUM. Elles peuvent être utilisées directement :
from django.db.models import Func, F\n\nqueryset.annotate(field_lower=Func(F('field'), function='LOWER'))\nou elles peuvent être utilisées pour bâtir une bibliothèque de fonctions de base de données :
\nclass Lower(Func):\n function = 'LOWER'\n\nqueryset.annotate(field_lower=Lower('field'))\nMais dans les deux cas, chaque modèle du jeu de requête résultant sera annoté avec un attribut supplémentaire field_lower dont le contenu correspondra plus ou moins au code SQL suivant :
SELECT\n ...\n LOWER("db_table"."field") as "field_lower"\nVoir Fonctions de base de données pour une liste de fonctions de base de données intégrées.
\nL’API Func se présente comme suit :
Un attribut de classe décrivant la fonction qui sera générée. Plus précisément, function sera inséré par le substituant function à l’intérieur de template. Sa valeur par défaut est None.
Un attribut de classe, sous forme de chaîne de format, qui décrit le code SQL généré pour cette fonction. Sa valeur par défaut est '%(function)s(%(expressions)s)'.
Un attribut de classe qui précise la séquence de caractères utilisée pour joindre les éléments de la liste d”expressions. Sa valeur par défaut est ', '.
Le paramètre *expressions est une liste d’expressions positionnelles auxquelles la fonction s’applique. Les expressions sont converties en chaînes, jointes par arg_joiner, puis insérées dans template par le substituant expressions.
Les paramètres positionnels peuvent être des expressions ou des valeurs Python. Les chaînes sont censées être des références de colonnes et seront enveloppées dans des expressions F() alors que les autres valeurs sont enveloppées dans des expressions Value().
Les paramètres nommés **extra sont des paires clé=valeur qui peuvent être insérées dans l’attribut template. Notez que les mots-clés function et template peuvent être utilisés pour remplacer respectivement les attributs function et template, sans avoir besoin de définir une classe spécifique. output_field peut être utilisé pour définir le type de la valeur renvoyée.
Aggregate()Lien vers cette rubrique#Une expression d’agrégation est un cas particulier d’une expression Func() qui informe la requête qu’une clause GROUP BY est nécessaire. Toutes les fonctions d’agrégation comme Sum() et Count() héritent de Aggregate().
Comme les Aggregate sont des des expressions et enveloppent des expressions, il est possible de représenter des calculs complexes :
from django.db.models import Count\n\nCompany.objects.annotate(\n managers_required=(Count('num_employees') / 4) + Count('num_managers'))\nL’API Aggregate se présente comme suit :
Un attribut de classe, sous forme de chaîne de format, qui décrit le code SQL généré pour cette agrégation. Sa valeur par défaut est '%(function)s(%(expressions)s)'.
Un attribut de classe décrivant la fonction d’agrégation qui sera générée. Plus précisément, function sera inséré par le substituant function à l’intérieur de template. Sa valeur par défaut est None.
Le paramètre expression peut être le nom d’un champ de modèle ou une autre expression. Il sera converti en texte et utilisé comme substituant expressions à l’intérieur de template.
Le paramètre output_field doit être une instance de champ de modèle, comme IntegerField() ou BooleanField(), dans laquelle Django chargera la valeur après qu’elle aura été reçue de la base de données. Aucun paramètre n’est habituellement nécessaire lors de la création de l’instance du champ de modèle car aucun paramètre lié à la validation de données (max_length, max_digits, etc.) ne sera appliqué à la valeur résultante de l’expression.
Notez que output_field n’est obligatoire que lorsque Django est incapable de déterminer le type de champ du résultat. Les expressions complexes qui mélangent des types de champs doivent définir avec output_field le type de résultat attendu. Par exemple, l’addition d’un IntegerField() et d’un FloatField() va probablement demander la définition de output_field=FloatField().
Les paramètres nommés **extra sont des paires clé=valeur qui peuvent être insérées par interpolation dans l’attribut template.
La création de ses propres agrégations est très facile. Il faut définir au minimum function, mais vous pouvez aussi personnaliser complètement le code SQL produit. Voici un court exemple :
from django.db.models import Aggregate\n\nclass Count(Aggregate):\n # supports COUNT(distinct field)\n function = 'COUNT'\n template = '%(function)s(%(distinct)s%(expressions)s)'\n\n def __init__(self, expression, distinct=False, **extra):\n super(Count, self).__init__(\n expression,\n distinct='DISTINCT ' if distinct else '',\n output_field=IntegerField(),\n **extra\n )\nValue()Lien vers cette rubrique#Un objet Value() représente le composant le plus petit possible d’une expression : une simple valeur. Lorsque vous avez besoin de représenter la valeur d’un nombre entier, d’un booléen ou d’une chaîne à l’intérieur d’une expression, vous pouvez insérer cette valeur dans un objet Value().
Il est rarement nécessaire de faire appel directement à Value(). Lorsque vous écrivez l’expression F('champ') + 1, Django insère implicitement le 1 dans un objet Value(), ce qui permet d’utiliser des valeurs simples dans des expressions plus complexes. Value() devra être utilisé lors du passage d’une chaîne à une expression. La plupart des expressions interprètent un paramètre textuel comme le nom d’un champ, comme par exemple Lower('name').
Le paramètre value décrit la valeur à inclure dans l’expression, comme 1, True ou None. Django sait comment convertir ces valeurs Python dans le bon type de la base de données correspondante.
Le paramètre output_field doit être une instance de champ de modèle, comme IntegerField() ou BooleanField(), dans laquelle Django chargera la valeur après qu’elle aura été reçue de la base de données. Aucun paramètre n’est habituellement nécessaire lors de la création de l’instance du champ de modèle car aucun paramètre lié à la validation de données (max_length, max_digits, etc.) ne sera appliqué à la valeur résultante de l’expression.
ExpressionWrapper()Lien vers cette rubrique#ExpressionWrapper ne fait qu’entourer une autre expression et permet d’accéder aux propriétés, telles que output_field, qui pourraient ne pas être disponibles dans d’autres expressions. ExpressionWrapper est nécessaire lorsqu’on utilise de l’arithmétique avec les expressions F() avec différents types, comme décrit dans Utilisation de F() avec les annotations.
Les expressions conditionnelles permettent d’utiliser de la logique if … elif … else dans les requêtes. Django prend nativement en charge les expressions SQL CASE. Pour plus de détails, consultez Expressions conditionnelles.
Parfois, les expressions de base de données ne peuvent pas facilement exprimer une clause WHERE complexe. Dans ces cas limites, utilisez l’expression RawSQL. Par exemple :
>>> from django.db.models.expressions import RawSQL\n>>> queryset.annotate(val=RawSQL("select col from sometable where othercol = %s", (someparam,)))\nCes expressions brutes ne sont pas toujours portables entre moteurs de base de données (parce que vous écrivez du code SQL explicitement) et elles violent le principe DRY (ne pas se répéter), il s’agit donc de les éviter autant que possible.
\n\nVous trouverez ci-après des détails d’implémentation technique pouvant être utiles aux auteurs de bibliothèques. L’API technique et les exemples qui suivent aident à créer des expressions de requête génériques pouvant étendre les fonctionnalités intégrées que Django propose.
\nLes expressions de requête implémentent l”API d’expressions de requête, mais exposent également un certain nombre de méthodes et d’attributs supplémentaires énumérés ci-dessous. Toutes les expressions de requête doivent hériter de Expression() ou d’une sous-classe appropriée.
Lorsqu’une expression de requête englobe une autre expression, elle est responsable d’appeler les méthodes appropriées de l’expression englobée.
\nIndique à Django que cette expression contient une agrégation et qu’une clause GROUP BY doit être ajoutée à la requête.
Offre l’opportunité d’effectuer un éventuel pré-traitement ou validation de l’expression avant que celle-ci ne soit ajoutée à la requête. resolve_expression() doit aussi être appelée pour toute expression imbriquée. Une copie copy() de self devrait être renvoyée avec les éventuelles transformations nécessaires.
query est l’implémentation de la requête en fonction du moteur de base de données.
allow_joins est une valeur booléenne permettant ou interdisant l’utilisation de jointures dans la requête.
reuse est un ensemble de jointures réutilisables dans des scénarios de jointures multiples.
summarize est une valeur booléenne qui, quand elle vaut True, signale que la requête en cours de calcul est une requête d’agrégation terminale.
Renvoie une liste triée d’expressions internes. Par exemple :
\n>>> Sum(F('foo')).get_source_expressions()\n[F('foo')]\nAccepte une liste d’expressions et les stocke afin que get_source_expressions() puisse les restituer.
Renvoie un clone (copie) de self, sachant que tout alias de colonne aura été renommé. Les alias de colonnes sont renommés lorsque des sous-requêtes sont créées. relabeled_clone() doit également être appelée pour toute expression imbriquée et attribuée au clone.
change_map est un dictionnaire faisant correspondre les anciens alias aux nouveaux.
Exemple :
\ndef relabeled_clone(self, change_map):\n clone = copy.copy(self)\n clone.expression = self.expression.relabeled_clone(change_map)\n return clone\nUn point d’entrée permettant à l’expression de forcer value à un type plus approprié.
Renvoie un tuple contenant les valeurs (agrégation, chemin_recherche) de la première agrégation que cette expression (ou d’éventuelles expressions imbriquées) référence, ou (False, ()) si aucune agrégation n’est référencée. Par exemple :
queryset.filter(num_chairs__gt=F('sum__employees'))\nL’expression F() référence ici un calcul Sum() précédent, ce qui signifie que cette expression de filtre doit être ajoutée à la clause HAVING plutôt qu’à la clause WHERE.
Dans la majorité des cas, le renvoi du résultat de refs_aggregate de n’importe quelle expression imbriquée devrait être approprié, car les expressions intégrées nécessaires vont renvoyer les valeurs correctes.
Responsable du renvoi de la liste des colonnes référencées par cette expression. get_group_by_cols() doit être appelée sur toute expression imbriquée. Les objets F() en particulier détiennent une référence sur une colonne.
Renvoie l’expression prête à être triée dans l’ordre croissant.
\nRenvoie l’expression prête à être triée dans l’ordre décroissant.
\nRenvoie self avec toute modification nécessaire pour inverser l’ordre de tri à l’intérieur d’un appel order_by. Comme exemple, une expression implémentant NULLS LAST changerait sa valeur pour devenir NULLS FIRST. Les modifications sont uniquement requises pour les expressions qui implémentent l’ordre de tri telles que OrderBy. Cette méthode est appelée lorsque reverse() est appelée sur un jeu de requête (QuerySet).
Vous pouvez écrire vos propres classes d’expression de requête qui utilisent et peuvent s’intégrer avec d’autres expressions de requête. Prenons un exemple en écrivant une implémentation de la fonction SQL COALESCE, sans utiliser les expressions Func() intégrées.
La fonction SQL COALESCE est définie comme acceptant une liste de colonnes ou de valeurs. Elle renvoie la première colonne ou valeur qui n’est pas NULL.
Commençons par définir le gabarit à utiliser pour la génération du SQL ainsi qu’une méthode __init__() pour définir quelques attributs :
import copy\nfrom django.db.models import Expression\n\nclass Coalesce(Expression):\n template = 'COALESCE( %(expressions)s )'\n\n def __init__(self, expressions, output_field, **extra):\n super(Coalesce, self).__init__(output_field=output_field)\n if len(expressions) < 2:\n raise ValueError('expressions must have at least 2 elements')\n for expression in expressions:\n if not hasattr(expression, 'resolve_expression'):\n raise TypeError('%r is not an Expression' % expression)\n self.expressions = expressions\n self.extra = extra\nNous effectuons quelques validations de base sur les paramètres, y compris le minimum de 2 colonnes ou valeurs, et nous nous assurons qu’il s’agisse bien d’expressions. output_field est ici obligatoire afin que Django sache à quel type de champ de modèle attribuer l’éventuel résultat.
Nous implémentons maintenant le prétraitement et la validation. Comme nous n’avons aucune validation propre à ce stade, nous ne faisons que la déléguer aux expressions imbriquées :
\ndef resolve_expression(self, query=None, allow_joins=True, reuse=None, summarize=False, for_save=False):\n c = self.copy()\n c.is_summary = summarize\n for pos, expression in enumerate(self.expressions):\n c.expressions[pos] = expression.resolve_expression(query, allow_joins, reuse, summarize, for_save)\n return c\nEnsuite, nous écrivons la méthode responsable de la génération du code SQL :
\ndef as_sql(self, compiler, connection):\n sql_expressions, sql_params = [], []\n for expression in self.expressions:\n sql, params = compiler.compile(expression)\n sql_expressions.append(sql)\n sql_params.extend(params)\n self.extra['expressions'] = ','.join(sql_expressions)\n return self.template % self.extra, sql_params\n\ndef as_oracle(self, compiler, connection):\n """\n Example of vendor specific handling (Oracle in this case).\n Let's make the function name lowercase.\n """\n self.template = 'coalesce( %(expressions)s )'\n return self.as_sql(compiler, connection)\nNous générons le code SQL pour chacune des expressions en utilisant la méthode compiler.compile() et en combinant les résultats avec des virgules. Puis le gabarit est complété avec nos données et le code SQL est renvoyé avec ses paramètres.
Nous avons également défini une implémentation personnalisée spécifique au moteur Oracle. La fonction as_oracle() sera appelée à la place de as_sql() quand le moteur Oracle est en fonction.
Finalement, nous implémentons les autres méthodes qui permettent à notre expression de requête de collaborer harmonieusement avec d’autres expressions de requête :
\ndef get_source_expressions(self):\n return self.expressions\n\ndef set_source_expressions(self, expressions):\n self.expressions = expressions\nVoyons comment cela fonctionne :
\n>>> from django.db.models import F, Value, CharField\n>>> qs = Company.objects.annotate(\n... tagline=Coalesce([\n... F('motto'),\n... F('ticker_name'),\n... F('description'),\n... Value('No Tagline')\n... ], output_field=CharField()))\n>>> for c in qs:\n... print("%s: %s" % (c.name, c.tagline))\n...\nGoogle: Do No Evil\nApple: AAPL\nYahoo: Internet Company\nDjango Software Foundation: No Tagline\nSi vous utilisez un moteur de base de données qui utilise une syntaxe SQL différente pour certaines fonctions, vous pouvez ajouter sa prise en charge en greffant une nouvelle méthode dans la classe de la fonction.
\nAdmettons que nous écrivons un moteur pour SQL Server de Microsoft qui utilise l’instruction SQL LEN au lieu de LENGTH pour la fonction Length. Nous allons greffer une nouvelle méthode appelée as_sqlserver() dans la classe Length:
from django.db.models.functions import Length\n\ndef sqlserver_length(self, compiler, connection):\n return self.as_sql(compiler, connection, function='LEN')\n\nLength.as_sqlserver = sqlserver_length\nIl est aussi possible de personnaliser le code SQL en utilisant le paramètre template de as_sql().
Nous utilisons as_sqlserver() parce que django.db.connection.vendor renvoie sqlserver comme moteur.
Les moteurs tiers peuvent inscrire leurs fonctions dans le fichier __init__.py de premier niveau du paquet de moteur ou dans un fichier (ou paquet) expressions.py de premier niveauqui est lui-même importé depuis __init__.py.
Pour les projets d’utilisateurs qui souhaitent adapter le moteur qu’ils utilisent, ce code devrait se trouver dans une méthode AppConfig.ready().