Produits Entr'ouvert » BiJoe

Sans chercher plus pour l'instant,
est-ce que ça ne viendrait pas de là : /bijoe/engine.py

class SchemaJSONDimension(schemas.Dimension):
    '''Generated dimensions for JSON fields keys'''
 ...
    def __init__(self, json_field, name):
 ...
        sql = ('SELECT DISTINCT {json_field}->>\'%s\' AS v, {json_field}->>\'%s\' AS v'
               ' FROM {{fact_table}} WHERE ({json_field}->>\'%s\') IS NOT NULL ORDER BY v' %
               (self.name, self.name, self.name))
        ...
        self.filter_expression = ('({fact_table}.id IS NULL ' ...

où l'on voit que fact_table est d'abord utilisé avec double moustache,
puis où l'on retrouve la chaîne du message d'erreur avec '{fact_table}' ?

Mince, je n'ai rien dit : on utilise ensuite 'a{var}b'.format(var='foo') et donc c'est normal d'avoir des simples moustaches.

Mais du coup, je ne comprend pas comment la chaîne sql a pu être exécutée sans avoir été remplacée.
(le remplacement dans la chaîne est fait par un appel juste avant le plantage, et la fonction appelée ne me semble pas pouvoir esquiver l'instruction de remplacement)

    def sql_query(self, filters, drilldown, measures, **kwargs):
    ...
            sql = sql.format(fact_table=self.cube.fact_table, ...
            return sql

    def query(self, filters, drilldown, measures, **kwargs):
            sql = self.sql_query(filters=filters, drilldown=drilldown, measures=measures, **kwargs)
            cursor.execute(sql)

Par exemple il y a ce test qui me semble rejouer cela :

$ tox -e py3-dj22 -- tests/test_schema1.py::test_json_dimensions

La requête fonctionne maintenant, https://statistiques.services.metzmetropole.fr/visualization/120/json/ je ne passerai pas trop de temps là dessus.

Bon ça vient de là :

           sql = sql.format(fact_table=self.cube.fact_table,                         
                             table_expression=table_expression,                       
                             where_conditions=where_conditions)   

where_condition peut contenir {fact_table}, et peu de requêtes utilisent where_condition récursivement ; normalement il est déjà intégré dans sql un peut avant :

            if where:                                                                 
                where_conditions = ' AND '.join(where)                                
                sql += ' WHERE %s' % where_conditions    

        {
          "expression": "case (select count({fact_table}.id) from {table_expression} where {where_conditions}) when 0 then null else count({fact_table}.id) * 100. / (select count({fact_table}.id) from {table_expression} where {where_conditions}) end",
          "label": "pourcentage des demandes",
          "name": "percent",
          "type": "percent" 
        },

les pourcentages n'ont jamais du fonctionner associé à un filtrage sur un champ JSON.

Il faut vraisemblablement ajouter un where_condtion = where_condition.format(fact_table=self.cube.fact_table).

Possible de faire un test en choisissant une dimension json et une mesure de pourcentage (voir test_schema1.py utiliser measure=percent et drilldown_x=a.