DRF(5) - 频率组件、url注册器、响应器、分页器

一、频率组件

1、使用DRF简单频率控制实现对用户进行访问频率控制

　　1）导入模块，定义频率类并继承SimpleRateThrottle

# 导入模块
from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle

# 定义频率类并继承SimpleRateThrottle
class RateThrottle(SimpleRateThrottle):
    rate = '5/m'   # 指定访问频率，5/m表示 每分钟5次

    def get_cache_key(self, request, view):
        return self.get_ident(request)

　　rate代表访问频率，上面表示每分钟五次，get_cache_key是必须存在的，它的返回值告诉当前频率控制组件要使用什么方式区分访问者（比如ip地址）。

　　2）在视图中使用频率类

from rest_framework.viewsets import ModelViewSet

class BookView(ModelViewSet):

    authentication_classes = [UserAuth]  # 指定认证类
    permission_classes = [UserPerms]   # 指定权限类
    throttle_classes = [RateThrottle]  # 使用频率类

    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

2、全局访问频率控制

　　首先定义一个频率控制类，并且必须继承SimpleRateThrottle这个类，它是DRF提供的一个方便的频率控制类，如下：

from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle
class RateThrottle(SimpleRateThrottle):
    scope = "visit_rate"

    def get_cache_key(self, request, view):
        return self.get_ident(request)

　　另外，我们需要在全局配置频率控制参数：

REST_FRAMEWORK = {
    "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES": ('ap.utils.throttles.RateThrottle',),
    "DEFAULT_THROTTLE_RATES": {
        "visit_rate": "5/m"
    }
}

　　这样就实现了，每分钟最多五次访问.

二、url注册器

　　通过DRF的视图组件，数据接口逻辑被我们优化到最后剩下一个类，接下来，我们使用DRF的url控制器来帮助我们自动生成url，使用步骤如下：

from django.urls import re_path, include
# 1.导入模块
from rest_framework import routers

from serializer import views
# 2.实例化一个router对象
router = routers.DefaultRouter()
# 3.将需要自动生成url的接口注册到router中
router.register('books', views.BookView)
# 4.生成url
urlpatterns = [
    re_path('^', include(router.urls))
]

三、响应器

　　之前我们使用DRF的Response类来将数据响应给客户端，不管是POSTMAN还是浏览器，都能浏览到经过格式化后的漂亮的数据，DRF是怎么做的呢？其实就是通过响应器组件。

　　如果我们不需要使用DRF提供给浏览器的格式化后的数据，只需要禁止该响应方式即可：

from rest_framework.renderers import JSONRenderer

class BookView(ModelViewSet):

    renderer_classes = [JSONRenderer]

    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

　　这样，浏览器再次访问，接收到的就是普通的json格式数据，而不是经过DRF格式化后的数据，renderer_classes的查找逻辑与之前的解析器等组件是完全一样的。

四、分页器

　　为了服务器性能考虑，也为了用户体验，我们不应该一次将所有的数据从数据库中查询出来，返回给客户端浏览器，如果数据量非常大，这对于服务器来讲，可以说是性能灾难，而对于用户来讲，加载速度将会非常慢。

　　所以，我们需要控制每次返回给客户端多少数据，这就需要用到分页器。

1、接下来，介绍一下DRF的局部实现分页器组件

# 1.导入模块
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination

# 自定义分页器类，继承PageNumberPagination
class MyPagination(PageNumberPagination):
    page_size = 3
    page_query_param = 'p'
    page_size_query_param = 'size'
    max_page_size = 5

class BookView(APIView):

    def get(self, request):
        # 2.获取数据
        queryset = Book.objects.all()
        # 3.创建分页器对象
        paginater = MyPagination()
        # 4.开始分页
        paged_books = paginater.paginate_queryset(queryset, request)
        # 5.将分页后的数据进行序列化
        serializer_books = BookSerializer(paged_books, many=True)
        # 6.返回数据
        return Response(serializer_books.data)

2、参数介绍

page_size：用来控制每页显示多少条数据（全局参数名为PAGE_SIZE）；
page_query_param：用来提供直接访问某页的数据；
page_size_query_param：临时调整当前显示多少条数据；
max_page_size：控制page_size_query_param参数能调整的最大条数；

3、在ModelViewSet中使用分页器

from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination

# 自定义分页器类
class MyPagination(PageNumberPagination):
    page_size = 3
    page_query_param = 'p'
    page_size_query_param = 'size'
    max_page_size = 5

class BookView(ModelViewSet):

    pagination_class = MyPagination      # 指定分页器类

    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

4、分页器全局配置

REST_FRAMEWORK = {
    'DEFAULT_PAGINATION_CLASS': 'rest_framework.pagination.PageNumberPagination',
    'PAGE_SIZE': 10  # 每页数目
}