====== Jinja-шаблоны ======
**Jinja Templating** — это движок веб-шаблонов для Python. Он использует текстовый язык шаблонов, который можно использовать для генерации как разметки, так и исходного кода. Включение Jinja повышает гибкость функций и обеспечивает множество вариантов использования, таких как:
  * Реализуйте контроль доступа на основе данных пользователя, вошедшего в систему в данный момент (user_id и/или username);
  * Применяйте фильтры информационной панели непосредственно к внутреннему запросу набора данных;
  * Используйте компонент фильтра для фильтрации запроса, когда имя столбца фильтра не соответствует имени в текущем запросе;
  * Примените ограничения фильтра к панелям мониторинга через URL-адрес;
  * Динамически изменяйте определенные элементы вашего SQL-запроса (например, вычисления, агрегации и т. д.) на основе условий фильтра панели мониторинга;
  * Персонализированные информационные панели.

В Superset вы можете использовать Jinja в Лаборатории SQL, виртуальных датасетах и Фильтре на уровне строк (Row Level Security):
  * Добавьте в запрос предварительно определенные макросы, чтобы возвращать динамические данные;
  * Выполнять логические операторы (такие как if, for и т. д.).

===== Синтаксис =====
==== Jinja-макросы ====

==== Логические операторы ====

===== Использование Jinja-шаблонов для фильтрации в дашборде =====
Этот процесс состоит из 4 шагов:
  - Создайте виртуальный набор данных.
  - Измените запрос виртуального набора данных, включив в него структуру шаблонов Jinja.
  - Создайте диаграмму из виртуального набора данных и добавьте ее на панель мониторинга.
  - Настройте фильтры информационной панели.

<WRAP group>
<WRAP column 40%>
**Шаг 1. Создайте виртуальный набор данных**

Рассмотрим следующий запрос:
Если вы создадите виртуальный набор данных с помощью этого запроса, он будет иметь только два столбца: //count// и //window//. Как следствие, вы не сможете создать фильтр информационной панели для //type_call_name//. Вот почему мы будем использовать Jinja.

</WRAP>

<WRAP column 30%>
<code>
WITH calculation as (
	SELECT count(*), window
	FROM abituser.ld$telephony
	WHERE type_call_name in ('входящий', 'исходящий')
	GROUP BY window
)
SELECT * FROM calculation </code>
</WRAP>
</WRAP>
<WRAP group>
<WRAP column 40%>
Однако если вы выполните запрос, включающий шаблон Jinja, непосредственно в лаборатории SQL , он не вернет никаких результатов, поскольку у нас нет фильтров для передачи значений, а это означает, что выполненный запрос в конечном итоге будет иметь вид:

</WRAP>

<WRAP column 30%>
<code>
WITH calculation as (
	SELECT count(*), window
	FROM abituser.ld$telephony
	WHERE type_call_name in ('')
	GROUP BY window
)
SELECT * FROM calculation

</code>
</WRAP>
</WRAP>

<WRAP group>
<WRAP column 40%>
Для начала создадим виртуальный набор данных без Jinja через Редактор SQL:\\ \\
Сохраним запрос и используем его, как датасет для графика.

</WRAP>

<WRAP column 30%>
<code>
WITH calculation as (
	SELECT count(*), window
	FROM abituser.ld$telephony
	WHERE type_call_name in ('входящий')
	GROUP BY window
)
SELECT * FROM calculation
</code>
</WRAP>
</WRAP>


<WRAP group>
<WRAP column 40%>
**Шаг 2. Измените виртуальный набор данных, включив в него Jinja.**\\
В вашем браузере откроется новая вкладка с вашим новым виртуальным набором данных.\\
В разделе **Датасет** рядом с именем вашего набора данных, выберите **Редактировать датасет**.\\
В разделе **Источник**, нажмите на значок замка, который предоставит вам доступ для редактирования запроса. На панели ввода **SQL**-запроса 
<WRAP center round box 80%>
замените type_call_name in ('входящий') на %%type_call_name in ({{ "'" + "', '".join(filter_values(‘type_call_name')) + "'" }})%%
</WRAP>
и нажмите **Сохранить**.


</WRAP>

<WRAP column 30%>
{{:superset:work_in_superset:jinja_1.png?nolink|}}
</WRAP>
</WRAP>

<WRAP center round important 70%>
О структуре шаблонов Jinja:
  * Начальная ((%%{{ "'" + "', '".join() и конечная () + "'" }}%%) части отвечают за объединение – эта структура позволяет фильтровать несколько значений.
  * //filter_values(‘Column-Name')// – функция, которая будет учитывать значение фильтра //Column-Name//, в данном случае это //type_call_name//.

</WRAP>


<WRAP group>
<WRAP column 40%>
**Шаг 3. Добавьте диаграмму на панель дашборда.**\\
Теперь, когда мы правильно изменили виртуальный набор данных, мы можем запустить нашу диаграмму, выбрав **Update chart**. Диаграмма не вернет никаких результатов, поскольку она еще не настроена.\\
Выберите **Сохранить** график и перейти к дашборду. 


</WRAP>

<WRAP column 30%>
{{:superset:work_in_superset:jinja_2.png?nolink&400|}}
</WRAP>
</WRAP>

<WRAP group>
<WRAP column 40%>
**Шаг 4. Настройте фильтр на панели дашборда.**\\
Панель управления откроется в вашем браузере. После его появления приступим к заключительному этапу настройки фильтров панели мониторинга.\\
Начните с выбора стрелки вправо, чтобы развернуть область **Фильтры**, а затем выберите **+Add/Edit filters**.
</WRAP>

<WRAP column 30%>
{{:superset:work_in_superset:jinja_3.png?nolink|}}
</WRAP>
</WRAP>

<WRAP group>
<WRAP column 40%>
Появится окно Добавление и редактирование фильтров.
  - В поле **Значение фильтра** введите имя вашего фильтра. 
  - В поле **Датасет** укажите датасет, который используется в самом запросе, а не тот, который создали с помощью шаблонов. В нашем примере это //abituser.ld$telephony//.
  - В поле **Column** мы выберем //type_call_name//, поскольку именно оно определяет имя нашего столбца в структуре Jinja.
  - Затем выберите вкладку **Scoping**, чтобы убедиться, что фильтр сопоставлен с вашим графиком Фильтр.
  - По завершении выберите **Сохранить**.
Теперь, слева появится созданный фильтр, при выборе значений к области диаграммы применятся выбранные позиции. 

</WRAP>

<WRAP column 30%>
{{:superset:work_in_superset:jinja_4.png?nolink|}}
{{:superset:work_in_superset:jinja_5.png?nolink|}}
</WRAP>
</WRAP>