{"title":"Villkorliga uttryck","version":"6.0","locale":"sv","docname":"ref/models/conditional-expressions","url":"/sv/6.0/ref/models/conditional-expressions/","canonical":"https://djangodocs.dev/sv/6.0/ref/models/conditional-expressions/","summary":"Conditional expressions let you use if … elif … else logic within filters, annotations, aggregations, and updates. A conditional expression evaluates a series of…","html":"

Villkorliga uttryckLink to this heading#

\n

Conditional expressions let you use if … elif …\nelse logic within filters, annotations, aggregations, and updates. A\nconditional expression evaluates a series of conditions for each row of a table\nand returns the matching result expression. Conditional expressions can also be\ncombined and nested like other expressions.

\n
\n

Klasserna för villkorliga uttryckLink to this heading#

\n

Vi kommer att använda följande modell i de följande exemplen:

\n
Code
from django.db import models\n\n\nclass Client(models.Model):\n    REGULAR = "R"\n    GOLD = "G"\n    PLATINUM = "P"\n    ACCOUNT_TYPE_CHOICES = {\n        REGULAR: "Regular",\n        GOLD: "Gold",\n        PLATINUM: "Platinum",\n    }\n    name = models.CharField(max_length=50)\n    registered_on = models.DateField()\n    account_type = models.CharField(\n        max_length=1,\n        choices=ACCOUNT_TYPE_CHOICES,\n        default=REGULAR,\n    )\n
\n
\n

NärLink to this heading#

\n
\n
\nclass When(condition=None, then=None, **lookups)Link to this definition#
\n
\n\n

Ett When()-objekt används för att kapsla in ett villkor och dess resultat för användning i det villkorliga uttrycket. Att använda ett When()-objekt liknar att använda metoden filter(). Villkoret kan anges med field lookups, Q-objekt eller Expression-objekt som har ett output_field som är ett BooleanField. Resultatet tillhandahålls med hjälp av nyckelordet then.

\n

Några exempel:

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

Tänk på att vart och ett av dessa värden kan vara ett uttryck.

\n\n
\n
\n

FallLink to this heading#

\n
\n
\nclass Case(*cases, **extra)Link to this definition#
\n
\n\n

Ett Case()-uttryck är som if … elif … else-satsen i Python. Varje villkor i de medföljande When()-objekten utvärderas i ordning, tills ett utvärderas till ett sanningsenligt värde. result-uttrycket från det matchande When()-objektet returneras.

\n

Ett exempel:

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

Case() accepterar ett valfritt antal When() objekt som individuella argument. Andra alternativ ges med hjälp av nyckelordsargument. Om inget av villkoren utvärderas till TRUE, returneras det uttryck som anges med default nyckelordsargumentet. Om ett default argument inte anges, används None.

\n

Om vi ville ändra vår tidigare fråga för att få rabatten baserat på hur länge Client har varit hos oss, kan vi göra det med hjälp av uppslagningar:

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

Case() fungerar också i en filter()-sats. Till exempel:, för att hitta guldkunder som registrerade sig för mer än en månad sedan och platinakunder som registrerade sig för mer än ett år sedan:

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

Avancerade frågorLink to this heading#

\n

Villkorliga uttryck kan användas i annoteringar, aggregeringar, filter, uppslagningar och uppdateringar. De kan också kombineras och nästlas med andra uttryck. Detta gör att du kan skapa kraftfulla villkorliga frågor.

\n
\n

Villkorlig uppdateringLink to this heading#

\n

Låt oss säga att vi vill ändra account_type för våra kunder för att matcha deras registreringsdatum. Vi kan göra detta med hjälp av ett villkorligt uttryck och metoden update():

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

Villkorlig aggregeringLink to this heading#

\n

Vad händer om vi vill ta reda på hur många kunder det finns för varje account_type? Vi kan använda argumentet filter i aggregate functions för att uppnå detta:

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

Detta aggregat producerar en fråga med SQL 2003-syntaxen FILTER WHERE i databaser som stöder den:

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

I andra databaser emuleras detta med hjälp av en CASE-sats:

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

De två SQL-satserna är funktionellt likvärdiga, men den mer explicita FILTER kan ge bättre resultat.

\n
\n
\n

Villkorligt filterLink to this heading#

\n

När ett villkorligt uttryck returnerar ett booleskt värde är det möjligt att använda det direkt i filter. Det innebär att det inte läggs till i SELECT-kolumnerna, men du kan ändå använda det för att filtrera resultat:

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

I SQL-termer utvärderas detta till:

\n
SQL
SELECT ...\nFROM client c0\nWHERE NOT EXISTS (\n  SELECT c1.id\n  FROM client c1\n  WHERE c1.account_type = c0.account_type AND NOT c1.id = c0.id\n)\n
\n
\n
","rootId":"conditional-expressions","toc":[{"title":"Klasserna för villkorliga uttryck","anchor":"the-conditional-expression-classes","children":[{"title":"När","anchor":"when","children":[]},{"title":"Fall","anchor":"case","children":[]}]},{"title":"Avancerade frågor","anchor":"advanced-queries","children":[{"title":"Villkorlig uppdatering","anchor":"conditional-update","children":[]},{"title":"Villkorlig aggregering","anchor":"conditional-aggregation","children":[]},{"title":"Villkorligt filter","anchor":"conditional-filter","children":[]}]}],"breadcrumbs":[{"docname":"ref/index","title":"API-referens","url":"/sv/6.0/ref/"},{"docname":"ref/models/index","title":"Modeller","url":"/sv/6.0/ref/models/"}],"prev":{"docname":"ref/models/expressions","title":"Frågeuttryck","url":"/sv/6.0/ref/models/expressions/"},"next":{"docname":"ref/models/database-functions","title":"Databasfunktioner","url":"/sv/6.0/ref/models/database-functions/"},"formats":{"html":"/sv/6.0/ref/models/conditional-expressions/","markdown":"/sv/6.0/ref/models/conditional-expressions.md","json":"/sv/6.0/ref/models/conditional-expressions.json"},"source":"https://github.com/django/django/blob/stable/6.0.x/docs/ref/models/conditional-expressions.txt","official":"https://docs.djangoproject.com/sv/6.0/ref/models/conditional-expressions/","inVersions":["6.1","6.0","5.2"],"inLocales":["en","sv","zh-hans","ga","fr","ja","id","it","pt-br","ko","es","el","pl"]}