Django视图扩展类

扩展类必须配合GenericAPIView使用扩展类内部的方法,在调用序列化器时,都是使用get_serializer

需要自定义getpost等请求方法,内部实现调用扩展类对应方法即可 。

一、mixins的视图子类

作用:

提供了几种后端视图(对数据资源进行曾删改查)处理流程的实现,如果需要编写的视图属于这五种,则视图可以通过继承相应的扩展类来复用代码,减少自己编写的代码量 。

这五个扩展类需要搭配GenericAPIView父类,因为五个扩展类的实现需要调用GenericAPIView提供的序列化器与数据库查询的方法。

1.1 ListModelMixin

列表视图扩展类,提供list(request, *args, **kwargs)方法快速实现列表视图,返回200状态码。

  1. 提供list方法,快速实现列表视图
  2. 调用GenericAPIView设置好的结果集
  3. 调用GenericAPIView设置好的序列化器

Mixinlist()方法会对数据进行过滤和分页。

源代码:

from rest_framework.mixins import ListModelMixin

class ListModelMixin(object):
"""
List a queryset.
"""
def list(self, request, *args, **kwargs):
# 过滤
queryset = self.filter_queryset(self.get_queryset())
# 分页
page = self.paginate_queryset(queryset)
if page is not None:
serializer = self.get_serializer(page, many=True)
return self.get_paginated_response(serializer.data)
# 序列化
serializer = self.get_serializer(queryset, many=True)
return Response(serializer.data)

举例:

from rest_framework.mixins import ListModelMixin
from rest_framework.generics import GenericAPIView class BookListView(ListModelMixin, GenericAPIView):
queryset = BookInfo.objects.all()
serializer_class = BookInfoSerializer def get(self, request):
return self.list(request)

1.2 CreateModelMixin

创建视图扩展类,提供create(request, *args, **kwargs)方法快速实现创建资源的视图,成功返回201状态码。

  1. 提供create(request, *args, **kwargs)方法快速实现创建资源的视图
  2. 实际创建功能由序列化的save方法完成
  3. save方法会去调用序列化器的create方法

如果序列化器对前端发送的数据验证失败,返回400错误。

源代码:

from rest_framework.mixins import CreateModelMixin

class CreateModelMixin(object):
"""
Create a model instance.
"""
def create(self, request, *args, **kwargs):
# 获取序列化器
serializer = self.get_serializer(data=request.data)
# 验证
serializer.is_valid(raise_exception=True)
# 保存
self.perform_create(serializer)
headers = self.get_success_headers(serializer.data)
return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED, headers=headers) def perform_create(self, serializer):
serializer.save() def get_success_headers(self, data):
try:
return {'Location': str(data[api_settings.URL_FIELD_NAME])}
except (TypeError, KeyError):
return {}

1.3 RetrieveModelMixin

详情视图扩展类,提供retrieve(request, *args, **kwargs)方法,可以快速实现返回一个存在的数据对象。

如果存在,返回200, 否则返回404。

源代码:

from rest_framework.mixins import RetrieveModelMixin

class RetrieveModelMixin(object):
"""
Retrieve a model instance.
"""
def retrieve(self, request, *args, **kwargs):
# 获取对象,会检查对象的权限
instance = self.get_object()
# 序列化
serializer = self.get_serializer(instance)
return Response(serializer.data)

举例:

from rest_framework.mixins import RetrieveModelMixin
from rest_framework.generics import GenericAPIView class BookDetailView(RetrieveModelMixin, GenericAPIView):
queryset = BookInfo.objects.all()
serializer_class = BookInfoSerializer def get(self, request, pk):
return self.retrieve(request)

1.4 UpdateModelMixin

更新视图扩展类,提供update(request, *args, **kwargs)方法

  1. 可以快速实现更新一个存在的数据对象。
  2. 同时也提供partial_update(request, *args, **kwargs)方法,可以实现局部更新。
  3. 内部更新功能调用序列化器的save方法
  4. save方法会调用序列化器的update方法

成功返回200,序列化器校验数据失败时,返回400错误。

源代码:

from rest_framework.mixins import UpdateModelMixin

class UpdateModelMixin(object):
"""
Update a model instance.
"""
def update(self, request, *args, **kwargs):
partial = kwargs.pop('partial', False)
instance = self.get_object()
serializer = self.get_serializer(instance, data=request.data, partial=partial)
serializer.is_valid(raise_exception=True)
self.perform_update(serializer) if getattr(instance, '_prefetched_objects_cache', None):
# If 'prefetch_related' has been applied to a queryset, we need to
# forcibly invalidate the prefetch cache on the instance.
instance._prefetched_objects_cache = {} return Response(serializer.data) def perform_update(self, serializer):
serializer.save() def partial_update(self, request, *args, **kwargs):
kwargs['partial'] = True
return self.update(request, *args, **kwargs)

1.5 DestroyModelMixin

删除视图扩展类,提供destroy(request, *args, **kwargs)方法,可以快速实现删除一个存在的数据对象。

成功返回204,不存在返回404。

源代码:

from rest_framework.mixins import DestroyModelMixin

class DestroyModelMixin(object):
"""
Destroy a model instance.
"""
def destroy(self, request, *args, **kwargs):
instance = self.get_object()
self.perform_destroy(instance)
return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT) def perform_destroy(self, instance):
instance.delete()

使用GenericAPIView和视图扩展类,实现api接口,代码:

"""GenericAPIView结合视图扩展类实现api接口"""
from rest_framework.generics import GenericAPIView
from rest_framework.mixins import ListModelMixin,CreateModelMixin class Students2GenericAPIView(GenericAPIView,ListModelMixin,CreateModelMixin):
# 本次视图类中要操作的数据[必填]
queryset = Student.objects.all()
# 本次视图类中要调用的默认序列化器[玄天]
serializer_class = StudentModelSerializer def get(self, request):
"""获取多个学生信息"""
return self.list(request) def post(self,request):
"""添加学生信息"""
return self.create(request)

from rest_framework.mixins import RetrieveModelMixin,UpdateModelMixin,DestroyModelMixin
from rest_framework.generics import GenericAPIView class Student2GenericAPIView(GenericAPIView,RetrieveModelMixin,UpdateModelMixin,DestroyModelMixin):
queryset = Student.objects.all() serializer_class = StudentModelSerializer # 在使用GenericAPIView视图获取或操作单个数据时,视图方法中的代表主键的参数最好是pk
def get(self,request,pk):
"""获取一条数据"""
return self.retrieve(request,pk) def put(self,request,pk):
"""更新一条数据"""
return self.update(request,pk) def delete(self,request,pk):
"""删除一条数据"""
return self.destroy(request,pk)

Django视图扩展类的更多相关文章

  1. [Django REST framework - 视图组件之视图基类、视图扩展类、视图子类、视图集]

    [Django REST framework - 视图组件之视图基类.视图扩展类.视图子类.视图集] 视图继承关系 详图见文章末尾 视图组件可点我查看 两个视图基类:APIView.GenericAP ...

  2. DRF (Django REST framework) 中的视图扩展类

    2. 五个扩展类 1)ListModelMixin 列表视图扩展类,提供list(request, *args, **kwargs)方法快速实现列表视图,返回200状态码. 该Mixin的list方法 ...

  3. DRF框架(五)——context传参,二次封装Response类,两个视图基类(APIView/GenericAPIView),视图扩展类(mixins),子类视图(工具视图),视图集(viewsets),工具视图集

    复习 1.整体修改与局部修改 # 序列化get (给前端传递参数) #查询 ser_obj = ModelSerializer(model_obj) #只传递一个参数,默认是instance的参数,查 ...

  4. GenericAPIView的使用及和视图扩展类的结合使用

    GenericAPIView的使用 from rest_framework.generics import GenericAPIView GenericAPIView继承 APIView,主要增加了操 ...

  5. django-rest-framework框架 第三篇 之CRUD视图扩展类(增删改查的优化)

    CRUD视图扩展类 1 CreateModelMixin 2 RetrieveModelMixin 3 UpdateModelMixin 4 DestroyModelMixin <1> 创 ...

  6. DRF中五大扩展类及视图集的介绍

    五个扩展类 (1)ListModelMixin 列表视图扩展类,提供list(request, *args, **kwargs)方法快速实现列表视图,返回200状态码. 该Mixin的list方法会对 ...

  7. DRF视图-5个扩展类以及GenericAPIView基类

    视图 5个视图扩展类 视图拓展类的作用: 提供了几种后端视图(对数据资源进行曾删改查)处理流程的实现,如果需要编写的视图属于这五种,则视图可以通过继承相应的扩展类来复用代码,减少自己编写的代码量. 这 ...

  8. day73:drf:drf视图相关类&路由Routers&创建虚拟环境

    目录 1.APIView 2.GenericAPIView:通用视图类 3.5个视图扩展类:ListModelMixin,CreateModelMixin,RetrieveModelMixin,Upd ...

  9. 视图家族之mixins视图工具类与generics工具视图类

    视图家族之mixins视图工具类与generics工具视图类 一.mixins视图工具类 作用: 提供了几种后端视图(对数据资源进行曾删改查)处理流程的实现,如果需要编写的视图属于这五种,则视图可以通 ...

随机推荐

  1. Why We Changed YugaByte DB Licensing to 100% Open Source

    转自:https://blog.yugabyte.com/why-we-changed-yugabyte-db-licensing-to-100-open-source/ 主要说明了YugaByte ...

  2. gitbase 集成sqler 进行git 代码分析

      gitbase 是一个方便的git sql 查询引擎,sqler 是一个很不错的sql 转rest api工具,以下是一个简单的集成测试 项目使用docker-compose 运行 环境准备 do ...

  3. SPA 首屏加载性能优化之 vue-cli3 拆包配置

    前言 现在已经是vue-cli3.x    webpack4.x 的时代了,但是网上很多拆包配置还是一些比较低版本的. 本文主要是分享自己的拆包踩坑经验. 主要是用了webpack4 的 splitC ...

  4. 利用Python进行数据分析【第二版】【高清中文版英文版源代码】

    如果被河蟹请回复我更新链接   这是我花钱弄的,免费分享给大家.没有密码,直接可以观看!   希望大家不要拿去后再做收费分享   如果好用,请给个赞好嘛~~~   1.中文pdf 链接:https:/ ...

  5. Loj刷题记录

    又是一年云参营. 所以一起刷省选题吧. LOJ2028 「SHOI2016」随机序列 题目链接. 简要社论 发现+和-可以互相抵消,于是有贡献的时候一段前缀的乘积.设\(s[i]=\prod_{j=1 ...

  6. Linux crontab命令:循环执行定时任务(详解版)

    前面学习了 at 命令,此命令在指定的时间仅能执行一次任务,但在实际工作中,系统的定时任务一般是需要重复执行的.而 at 命令显然无法满足需求,这是就需要使用 crontab 命令来执行循环定时任务. ...

  7. forEach, map, filter方法区别

    听说for循环已经成了菜鸟标配...? 瑟瑟发抖 赶紧找来资料补一补 1, forEach循环,循环数组中每一个元素并采取操作, 没有返回值, 可以不用知道数组长度 2, map函数,遍历数组每个元素 ...

  8. XmlIgnore的解释和使用

    XmlIgnore是一个自定义属性,用来指明在序列化时是否序列化一个属性.如下面的例子: public class Group { public string GroupName; [XmlIgnor ...

  9. Netty 多客户端连接与通信

    实现场景: 聊天 服务端,客户端A,客户端B,客户端C.当客户端发送消息给服务端后,服务端在将这条消息广播个所有客户端户端A,客户端B,客户端C. 需求1: 客户端上线后,会通知所有客户端上线. 如客 ...

  10. tensorflow运行时openssl与boringssl兼容性问题

    tensorflow中,grpc使用boringssl进行加密,boringssl是google基于openssl自行开发的一条分支,有许多相同函数,但底层实现以及支持的加密类型有不同. 且tenso ...