django条件表达式的简单用法-3

使用Case表达式进行分组统计

假设我们有一个订单模型Order，其中包含了订单号、用户ID、商品ID和订单金额等信息。现在我们需要对该模型进行分组统计，以便计算每个用户的总订单金额，并将其按照不同范围进行分类。

我们可以使用Case表达式来实现此功能：

from django.db.models import Case, When, Sum, IntegerField

Order.objects.values('user_id').annotate(
    total_amount=Sum('amount'),
    amount_category=Case(
        When(total_amount__lte=100, then=1),
        When(total_amount__gt=100, total_amount__lte=500, then=2),
        When(total_amount__gt=500, then=3),
        output_field=IntegerField(),
    ),
).order_by('-total_amount')           

上述代码将会按照用户ID进行分组统计，并计算每个用户的总订单金额。然后，根据不同的金额范围，使用Case表达式将所有用户分为三类，并将分类结果保存在amount_category字段中。最后，按照总订单金额倒序排序，以便查看哪些用户消费最多。

使用F表达式进行复杂查询

假设我们有一个学生模型Student，其中包含了学生姓名、班级、考试成绩等信息。现在我们需要查询每个班级的平均成绩，并将该班级最高分和最低分的差值计算出来。

我们可以使用F表达式来实现此功能：

from django.db.models import F, Max, Min

Student.objects.values('class').annotate(
    avg_score=Avg('score'),
    score_range=F(Max('score')) - F(Min('score')),
).order_by('class')           

上述代码将会按照班级进行分组统计，并计算每个班级的平均成绩。然后，使用F表达式分别计算该班级最高分和最低分的差值，并将结果保存在score_range字段中。最后，按照班级升序排序，以便查看各个班级的成绩情况。

使用Subquery表达式进行复杂查询

假设我们有一个图书模型Book，其中包含了ISBN、书名、作者、价格等信息。现在我们需要查询所有价格高于平均价格的图书，并按照价格降序排序。

我们可以使用Subquery表达式来实现此功能：

from django.db.models import Subquery, OuterRef, Avg

avg_price = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'))['avg_price']

Book.objects.filter(price__gt=Subquery(
    Book.objects.filter(id=OuterRef('id')).aggregate(avg_price=Avg('price'))['avg_price']
)).order_by('-price')           

上述代码将会先计算所有图书的平均价格，并保存在变量avg_price中。然后，使用Subquery表达式查询每本图书的价格，并将其与平均价格进行比较。最后，按照价格降序排序，以便查看价格高于平均值的图书。

总之，Django条件表达式提供了丰富和灵活的功能，可以帮助我们更加方便地进行各种数据查询、过滤以及计算等操作。需要注意的是，在使用条件表达式时，我们应当根据具体情况选择合适的函数和操作符，并遵循良好的编码习惯，以便代码更加易读、易维护。

使用F表达式进行字符串计算

假设我们有一个文章模型Article，其中包含了文章标题、发布时间、内容等信息。现在我们需要查询所有标题中包含“python”字样的文章，并计算它们的标题长度之和。

我们可以使用F表达式来实现此功能：

from django.db.models import F, Sum

Article.objects.filter(title__contains='python').aggregate(
    total_length=Sum(F('title').length())
)           

上述代码将会先过滤出所有标题中包含“python”字样的文章。然后，使用F表达式计算每个符合条件的文章标题长度，并将所有长度值相加，得到最终的标题长度之和。注意，在使用F表达式计算字符串长度时，应该使用.length()函数而不是len()函数。

使用Case表达式进行特殊处理

假设我们有一个销售记录模型SalesRecord，其中包含了销售日期、销售量、价格等信息。现在我们需要查询某个时间段内每天的平均销售量，并对其进行特殊处理：如果平均销售量大于100，就标记为“高销售量”；否则，就标记为“普通销售量”。

我们可以使用Case表达式来实现此功能：

from django.db.models import Case, When, Avg, CharField

SalesRecord.objects.filter(date__range=['2021-01-01', '2021-01-31']).values('date').annotate(
    avg_sales=Avg('quantity'),
    sales_category=Case(
        When(avg_sales__gt=100, then='高销售量'),
        default='普通销售量',
        output_field=CharField(),
    )
).order_by('date')           

上述代码将会先过滤出所有2021年1月份的销售记录，并按照日期进行分组统计。然后，使用Case表达式计算每天的平均销售量，并根据不同的量级，将所有日期分为“高销售量”和“普通销售量”两类，并将分类结果保存在sales_category字段中。最后，按照日期升序排序，以便查看每天的销售情况。

使用Window表达式进行复杂计算

假设我们有一个订单模型Order，其中包含了订单号、用户ID、下单时间、商品数量等信息。现在我们需要查询前三个月内每个用户的购买频次，并计算它们的累积和。

我们可以使用Window表达式来实现此功能：

from django.db.models import Window, Func, F, Sum

class RowNumber(Func):
    function = 'ROW_NUMBER'
    template = '%(function)s() OVER (ORDER BY %(expressions)s)'

Order.objects.filter(created_at__lte='2021-03-31').values('user_id').annotate(
    purchase_count=Window(
        expression=RowNumber(),
        order_by=F('created_at').asc(),
    ),
).annotate(
    total_count=Sum('purchase_count'),
).order_by('-total_count')           

上述代码将会先过滤出所有下单时间早于2021年3月31日的订单，并按照用户ID进行分组统计。然后，使用Window表达式计算每个用户在前三个月内的购买频次，并标记为purchase_count字段。最后，使用聚合函数Sum()计算每个用户的累积购买频次，并按照总购买频次降序排序，以便查看哪些用户购物最频繁。

总之，Django中的条件表达式提供了非常强大和实用的功能，可以帮助我们更加方便地进行