Привет, Хабр!
Сегодня рассмотрим, как использовать F()‑экспрессии и Func()‑обёртки в Django для того, чтобы выполнять арифметику, условия и преобразования не в Python, а на стороне базы данных. Это важно, когда речь идёт о:
массовых обновлениях без
save(),атомарности,
производительности на высоких нагрузках,
и просто — умении думать в терминах SQL, не теряя удобства Django ORM.
F(): когда требуется значение из другого поля
Классическая ситуация — увеличить поле views:
article = Article.objects.get(id=1)
article.views += 1
article.save()Проблема: между get() и save() может произойти гонка данных. Если несколько воркеров обновляют значение одновременно — часть просмотров потеряется.
Атомарный способ:
from django.db.models import F
Article.objects.filter(id=1).update(views=F('views') + 1)Это превращается в SQL вида UPDATE article SET views = views + 1 WHERE id = 1. Никакой гонки. Никакой нагрузки на память.
Сравнение между полями
Фильтруем товары, у которых цена выше скидки:
Product.objects.filter(price__gt=F('discount_price'))База сравнивает значения прямо внутри себя. Нет смысла загружать данные в Python, перебирать, сравнивать вручную. Работает с любыми типами: числа, даты, булевы, строки.
Вычисляемые поля через annotate()
Пусть нужно в выборке вывести стоимость товаров на складе:
from django.db.models import F, ExpressionWrapper, DecimalField
Product.objects.annotate(
stock_value=ExpressionWrapper(
F('price') * F('stock'),
output_field=DecimalField()
)
)Если используете DRF, stock_value будет доступен в сериализаторе как поле модели — без дополнительного кода.
Условные выражения: Case / When
Допустим, если stock == 0, хотим аннотировать строку "Нет в наличии", иначе "В наличии":
from django.db.models import Case, When, Value, CharField
Product.objects.annotate(
availability=Case(
When(stock=0, then=Value("Нет в наличии")),
default=Value("В наличии"),
output_field=CharField()
)
)Полезно, когда хочется передать бизнес‑логику прямо в сериализатор, без дополнительной логики в Python.
Массовые обновления
В продакшене часто встречается кейс: если progress_percent >= 100, то status = 'completed'.
Вариант, который лучше забыть:
for task in Task.objects.all():
if task.progress_percent >= 100:
task.status = 'completed'
task.save()Так делать нельзя: слишком много SQL‑запросов, лишняя нагрузка, долгие миграции.
Правильный подход:
Task.objects.filter(progress_percent__gte=100).update(status='completed')SQL-функции через Func()
Хочется аннотировать имя пользователя в верхнем регистре? Без проблем:
from django.db.models import Func, F
User.objects.annotate(name_upper=Func(F('name'), function='UPPER'))А если требуется собрать full_name:
from django.db.models import Func, F, Value
User.objects.annotate(
full_name=Func(
F('first_name'),
Value(' '),
F('last_name'),
function='CONCAT'
)
)Всё выполняется на уровне SQL. Никаких .join() в Python, никакой логики в сериализаторах.
Автообновление updated_at через Now()
Когда нужно обновить updated_at, но не хочется вычислять timezone.now() в Python:
from django.db.models.functions import Now
MyModel.objects.filter(condition=True).update(updated_at=Now())Это NOW() в SQL. Удобно, особенно если работаете с select_for_update и хотите сохранить согласованность.
Собственные SQL-функции на Func()
Django позволяет кастомизировать Func, если нужен нестандартный SQL:
from django.db.models import Func, IntegerField
class ExtractMonth(Func):
function = 'EXTRACT'
template = "%(function)s(MONTH FROM %(expressions)s)"
output_field = IntegerField()
# Использование:
Invoice.objects.annotate(month=ExtractMonth('created_at'))Работает на PostgreSQL, MySQL, Oracle — везде, где поддерживается EXTRACT.
Возможные проблемки
1. Без output_field в ExpressionWrapper — получите ошибку.
Django не умеет автоматически определять тип, если это не annotate(F() + 1). Поэтому:
ExpressionWrapper(F('a') * F('b'), output_field=DecimalField())обязателен.
2. F() не сериализуется.
В DRF попытка передать F('views') + 1 в сериализатор вызовет ошибку. Это выражение, а не значение. Использовать можно только в .filter(), .update(), .annotate().
3. SQL‑функции зависят от базы.
Некоторые работают в PostgreSQL, но не в SQLite. Если проект использует SQLite в тестах — проверяйте поддержку.
Кейс
В CRM‑системе необходимо ежедневно пересчитывать KPI менеджеров по заказам:
score = orders_count 2 + late_orders -3 + F('bonus')status = "top"еслиscore > 50, иначе"regular"
Решение:
Manager.objects.annotate(
score=ExpressionWrapper(
F('orders_count') * 2 + F('late_orders') * -3 + F('bonus'),
output_field=IntegerField()
)
).update(
status=Case(
When(score__gt=50, then=Value('top')),
default=Value('regular'),
output_field=CharField()
)
)Весь пересчёт — одним SQL‑запросом. Без фоновых задач. Без утечек.
Использование с select_for_update, Window, Subquery
F() внутри транзакции:
with transaction.atomic():
obj = Product.objects.select_for_update().get(id=1)
obj.stock = F('stock') - 1
obj.save()F() + Window‑функции:
from django.db.models import Window
from django.db.models.functions import Rank
Leaderboard.objects.annotate(
rank=Window(
expression=Rank(),
order_by=F('score').desc()
)
)F() + Subquery:
from django.db.models import Subquery, OuterRef
last_price = PriceHistory.objects.filter(
product_id=OuterRef('pk')
).order_by('-date').values('price')[:1]
Product.objects.annotate(last_price=Subquery(last_price))🧾 Итого
Зачем нужны F() и Func():
Атомарность. Один SQL — одно действие. Без гонок.
Производительность. Работает там, где живут данные.
Выразительность. Пишется читаемо, читается понятно.
Безопасность. Исключает дублирование и сбои при массовых обновлениях.
Расширяемость. Поддерживает кастомные функции,
Case,Window,Subquery.
Не пропустите:
23 апреля, 20:00
«Асинхронное Django приложение: работа с асинхронными ORM и views»
Этот урок откроет новые горизонты для оптимизации асинхронных операций в Django. Подробности и регистрация на странице курса «Django‑разработчик».