DRF框架之Serializer序列化器的序列化操作
在DRF框架中,有两种序列化器,一种是Serializer,另一种是ModelSerializer.
今天,我们就先来学习一下Serializer序列化器。
使用Serializer序列化器的开发步骤:
1. 定义Serializer序列化器
首先,我们要在子应用中,创建见一个serializers.py文件,用来编写Serializer序列化器代码。
from rest_framework import serializers
# 定义序列化器 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
'''定义图书序Serializer序列化器'''
# 这里的字段需要和模型类中的字段名、字段类型、约束一致
id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=20)
bpub_date = serializers.DateField(label='发布日期', required=False)
bread = serializers.IntegerField(label='阅读量', required=False)
bcomment = serializers.IntegerField(label='评论量', required=False)
2. 使用序列化器对数据进行操作。
既然,说到要对数据进项操作,那么,可想而知,就一定分为序列化和反序列化两种操作。
首先呢,我们先来明确一下什么叫做序列化操作?
序列化操作:模型数据 --> 字典数据 --? JOSN数据
序列化操作:
单个模型数据的序列化操作:序列化器名称(instance='模型数据')
查询集模型数据的序列化操作:序列化器名称(instance='模型数据集', many=True) ---> many的意思就是告诉序列化器这是一个查询集。
Shell测试代码如下:
>>> from booktest.models import BookInfo
>>> from booktest.serializers import BookInfoSerializer
>>> book = BookInfo.objects.get(id=2)
>>> book
<BookInfo: 天龙八部>
>>> s = BookInfoSerializer(instance=book)
>>> s.data
{'bread': 36, 'btitle': '天龙八部', 'bpub_date': '1986-07-24', 'id': 2, 'bcomment': 40}
>>> books = BookInfo.objects.all()
>>> s = BookInfoSerializer(instance=books, many=True)
>>> s.data
[OrderedDict([('id', 1), ('btitle', '射雕英雄传'), ('bpub_date', '1980-05-01'), ('bread', 12), ('bcomment', 34)]), OrderedDict([('id', 2), ('btitle龙八部'), ('bpub_date', '1986-07-24'), ('bread', 36), ('bcomment', 40)]), OrderedDict([('id', 3), ('btitle', '笑傲江湖'), ('bpub_date', '1995-12-24read', 20), ('bcomment', 80)]), OrderedDict([('id', 4), ('btitle', '雪山飞狐'), ('bpub_date', '1987-11-11'), ('bread', 58), ('bcomment', 24)]), OrdDict([('id', 9), ('btitle', '西游记'), ('bpub_date', '2020-02-05'), ('bread', 18), ('bcomment', 7)])]
关联对嵌套序列化:
多对一嵌套序列化操作:在序列化多关系模型数据时,也要将一关系模型数据序列化出来。
首先,我们需要定义一个多关系模型的序列化器。
class HeroInfoSerializer(serializers.Serializer):
"""英雄数据序列化器""" GENDER_CHOICES = (
(0, 'male'),
(1, 'female')
)
id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
hname = serializers.CharField(label='名字', max_length=20)
hgender = serializers.ChoiceField(label='性别', choices=GENDER_CHOICES, required=False)
hcomment = serializers.CharField(label='描述信息', max_length=200, required=False, allow_null=True)
因为,我们要进行嵌套序列化操作,所以,需要在多关系模型中补充对一关系模型的关联字段。
其中,分为以下三种情况:
1. 使用外键id作为关联(serializers.PrimaryKeyRelatedField):在多模型数据序列化时,会将对应的一关系模型数据的主键id序列化出来。
2. 使用一关系模型类中的str方法做关联(serializers.StringRelatedField):表示使用一模型类中的__str__方法的返回值作为关联,序列化出来的数据是多关系模型序列化后的数据和str方法的返回值。(几乎不被使用)
3. 使用一关系模型类的序列化器做关联(BookInfoSerializer()):在多关系模型数据序列化时,会将对应的一关系模型数据全部序列化出来
需要,在多关系模型序列化器中补充的代码如下:
# 补充多对一查询关联字段
# PrimaryKeyRelatedField:表示当前表中的外键,通过这种方式序列化出来的为外键ID
hbook = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True, label='主键') # StringRelatedField:表示使用模型类中的__str__方法,返回的值作为关联,序列化出来的数据是str方法的返回值
hbook = serializers.StringRelatedField(read_only=True, label='图书') # BookInfoSerializer:以关联模型类的序列化器作为关联,序列化出来的数据是关联对象的所有数据
hbook = BookInfoSerializer()
一对多的嵌套序列化操作:在序列化一关系模型数据时,将多关系模型的数据也序列化出来。
我们已经在上面定义过了一个一关系模型的序列化器了,我们直接复用就可以。
同样,我们也需要对一关系模型序列化器中补充一关系模型对多关系模型的关联字段。
其中,和多对一序列化一样,也是分为三种情况(但是,我们只需要记住使用外键id作为关联字段即可):
使用外键id作为关联(serializers.PrimaryKeyRelatedField):在一模型数据序列化时,会将对应的多关系模型数据的主键id序列化出来。
需要,在一关系模型序列化器中补充的代码如下:
# 补充一对多关联对象序列化字段
# 多方类名小写_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True, many=True),序列化的是关联对象的id
heroinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='英雄',read_only=True, many=True)
至此,我们的Serializer序列化器的序列化操作就讲完啦。
那么,接下来我们就要进行反序列化操作的学习啦。
DRF框架之Serializer序列化器的序列化操作的更多相关文章
- DRF框架之Serializer序列化器的反序列化操作
昨天,我们完成了Serializer序列化器的反序列化操作,那么今天我们就来学习Serializer序列化器的最后一点知识,反序列化操作. 首先,我们定要明确什么是反序列化操作? 反序列化操作:JOS ...
- IOSerialize,xml和json,soap序列化器,二进制序列化器,XML序列化器,文件 检查、新增、复制、移动、删除
1 文件夹/文件 检查.新增.复制.移动.删除,2 文件读写,记录文本日志/读取配置文件3 三种序列化器4 xml和json1.文件夹/文件 检查.新增.复制.移动.删除,2 文件读写,记录文本日志/ ...
- 创建序列化器,序列化管理器,closureSerializer
创建序列化器,序列化管理器,closureSerializer //通过反射创建序列化对象 // Create an instance of the class with the given name ...
- drf框架serializers中ModelSerializer类简化序列化和反序列化操作
0905自我总结 drf框架serializers中ModelSerializer类 基于seriallizer类进行简化 https://www.cnblogs.com/pythonywy/p/11 ...
- django的rest framework框架——版本、解析器、序列化
一.rest framework的版本使用 1.版本可以写在URL中,通过GET传参,如 http://127.0.0.1:8082/api/users/?version=v1 (1)自定义类获取版本 ...
- 一: DRF web应用框架基础,及序列化器的使用
---恢复内容开始--- 一: web 应用模式(有两种) 1: 前后端不分离(前端从后端直接获取数据) 2: 前后端分离 二: api 接口 原因一: 为了在团队内部形成共识.防止个人习惯差异引起的 ...
- DRF框架之ModelSerializer序列化器
ModelSerializer是Serializer的子类,序列化和反序列化跟Serializer一样. ModelSerializer与常规的Serializer相同,但提供了: 基于模型类自动生成 ...
- DRF中的序列化器
DRF中的序列化器详细应用 视图的功能:说白了就是接收前端请求,进行数据处理 (这里的处理包括:如果前端是GET请求,则构造查询集,将结果返回,这个过程为序列化:如果前端是POST请求,假如要对数 ...
- 【DRF框架】序列化组件
DRF框架的序列化组件 在前后端分离的应用模式中,后端仅返回前端所需的数据,返回的数据类似是JSON,因此需要使用序列化组件进行序列化再将数据返回 使用JsonResponse做序列化 # 使用Js ...
随机推荐
- TCP/IP IGMP:Internet组管理协议
1.概述 IGMP协议,让一个物理网络上的所有系统知道主机所在的多播组,ICMP作为IP层的一部分,通过IP数据报进行传输,有固定的报文长度.通过IP首部协议字段值为2指明 类型为1说明是多播路由器发 ...
- java引用类型的浅拷贝与深拷贝理解
1.浅拷贝 只会复制地址值,也就是同一个对象两个引用,只是复制了一个引用而已. 2.深拷贝 重新在堆里创建一个新对象给新引用,连同地址值也不一样. 首先要知道Object的clone()方法, pub ...
- ArrayList中删除null元素效率比较
package test; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Iterator; i ...
- $tarjan$简要学习笔记
$QwQ$因为$gql$的$tarjan$一直很差所以一直想着要写个学习笔记,,,咕了$inf$天之后终于还是写了嘻嘻. 首先说下几个重要数组的基本定义. $dfn$太简单了不说$QwQ$ 但是因为有 ...
- SpringCloud入门系列0-Nacos的安装与配置
背景 工作有一些年头了,自从19年初彻底转了java(这又是另一篇心酸的故事),突然感觉自己荒废了好几年(不是说.net不好,而是回顾自己这几年做的很多东西都浮于表面,有时候弄成很忙的样子,回头看看自 ...
- 单用户登陆demo-后者挤到前者,类似QQ
单用户登陆demo ,采用的是Tp5. 流程是,当用户首次登陆是验证用户帐号密码,成功的,用当前时间戳加上用户id和ip 拼接成一个标识,暂且sign ,然后存入cookie ,时间戳存入缓存redi ...
- 在A卡下的 Matlab 运行C/C++混编的GPU程序
首先将你的.MEX文件和matlab脚本放在一个文件夹下开始运行 如果出错查看是那个.MEX文件出错 用depends这个软件查看他的依赖dll文件下载对应文件 放到当前文件夹下,运行成功.
- 程序员如何才能跨过高级级别,譬如腾讯T3.1/阿里P7
首先自我介绍下自己履历:5年前过了腾讯的T3.2,最近又在1年多前过了阿里的P8,目前在B站. **腾讯** 在腾讯我是T2.1社招一般水平入职的,3年后到了T3.2.中间是经历过几个转变:刚来的半年 ...
- 【UWP】使用 LiteDB 存储数据
序言: 在 UWP 中,常见的存储数据方式基本上就两种.第一种方案是 UWP 框架提供的 ApplicationData Settings 这一系列的方法,适用于存放比较轻量的数据,例如存个 Bool ...
- crawler碎碎念6 豆瓣爬取操作之获取数据
import requests from lxml import etree s = requests.Session() for id in range(0,251,25): url ='https ...