DRF_序列化and反序列化之高级
1. source用法
序列化器内的使用 book_name = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3,source='name')
这个用来让表模型中的属性与序列化后的属性不一致的。这种反序列化不用单独处理
可以是字段,可以跨表,甚至可以是方法
class BookSerializer(serializers.Serializer):
name_detail = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3,source='name')
# 或
publish_name = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3,source='publish.name')
# 或
xx = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3,source='xx') #source的xx表示表模型中得方法
模型中的方法直接添加到field内即可,一般序列化以后的字段是ReadOnlyField()
2. 定制序列化字段
2.1 serializerMetthodsField
publish = serializers.SerializerMethodField()
def get_publish(self, obj):
# obj 是当前序列化的对象
return {'name': obj.publish.name, 'city': obj.publish.city, 'email': obj.publish.email}
SerializerMethodField必须配合一个方法(get_字段名,需要接受一个参数),方法返回什么,这个字段就是什么
有这个的反序列化的适合需要自己重写create、update
2,2 在模型表中写方法
def publish_detail(self):
return {'name': self.publish.name, 'city': self.publish.city, 'email': self.publish.email}
在序列化中取
publish_detail=serializers.DictField()
完整代码 ddd模型
models
class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
publish_date = models.DateField(null=True) publish = models.ForeignKey(to='Publish', on_delete=models.CASCADE)
authors = models.ManyToManyField(to='Author') # 写了个方法,可以包装成数据属性,也可以不包
def publish_detail(self):
return {'name': self.publish.name, 'city': self.publish.city, 'email': self.publish.email} def author_list(self):
res_list = []
for author in self.authors.all():
res_list.append({'id': author.id, 'name': author.name, 'age': author.age})
return res_list
序列化器
class BookSerializer(serializers.Serializer):
name = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3)
price = serializers.IntegerFeld(min_value=10, max_value=99)
publish_date = serializers.DateField() # 方式二:在表模型中写方法
publish_detail = serializers.DictField(read_only=True)
# 练习,使用方式二实现,显示所有作者
author_list = serializers.ListField(read_only=True)
3. 有关联表的反序列化的保存,create方法
序列化字段和反序列化字段不一样
# 反序列化用的
publish = serializers.CharField(write_only=True)
authors = serializers.ListField(write_only=True)
#序列化用的
publish_detail = serializers.DictField(read_only=True)
author_list = serializers.ListField(read_only=True)
序列化类中的create方法重写
def create(self, validated_data):
# validated_data 校验过后的数据
{"name":"三国1演义",
"price":19,
"publish_date": "2022-09-27",
"publish":1,
"authors":[1,2]
}
book = Book.objects.create(name=validated_data.get('name'),
price=validated_data.get('price'),
publish_date=validated_data.get('publish_date'),
publish_id=validated_data.get('publish'),
)
authors = validated_data.get('authors')
book.authors.add(*authors)
return book
4.序列化器中的钩子函数
def validate_price(self,data):
局部钩子,
# print(data)
if float(data)>10:
return data
else:
raise ValidationError('价格太低楼') def validate(self,data):
全局钩子
print(data) return data
5. 模型序列化器的使用
class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): #ModelSerializer继承Serializer
# 不需要写字段了,字段从表模型映射过来 ,在这也可以写字段
class Meta:
model = Book # 要序列化的表模型
# fields='__all__' # 所有字段都序列化
fields = ['name', 'price', 'publish_date', 'publish', 'authors', 'publish_detail',
'author_list'] # 列表中有什么,就是序列化哪个字段
# 给authors和publish加write_only属性
# name加max_len属性
extra_kwargs = {
'name': {'max_length': 8},
'publish': {'write_only': True},
'authors': {'write_only': True},
}
publish_detail = serializers.SerializerMethodField(read_only=True)
...
author_list = serializers.SerializerMethodField(read_only=True)
...
DRF_序列化and反序列化之高级的更多相关文章
- Newtonsoft.Json高级用法,json序列号,model反序列化,支持序列化和反序列化DataTable,DataSet,Entity Framework和Entity,字符串
原文地址:https://www.cnblogs.com/yanweidie/p/4605212.html 手机端应用讲究速度快,体验好.刚好手头上的一个项目服务端接口有性能问题,需要进行优化.在接口 ...
- Newtonsoft.Json 序列化和反序列化 以及时间格式 2 高级使用
手机端应用讲究速度快,体验好.刚好手头上的一个项目服务端接口有性能问题,需要进行优化.在接口多次修改中,实体添加了很多字段用于中间计算或者存储,然后最终用Newtonsoft.Json进行序列化返回数 ...
- 使用Newtonsoft.Json.dll(JSON.NET)动态解析JSON、.net 的json的序列化与反序列化(一)
在开发中,我非常喜欢动态语言和匿名对象带来的方便,JSON.NET具有动态序列化和反序列化任意JSON内容的能力,不必将它映射到具体的强类型对象,它可以处理不确定的类型(集合.字典.动态对象和匿名对象 ...
- 序列化和反序列化,异步调用web/wcf/函数
//xml序列化 public static string Seria(DataSet ds) { XmlSerializer serializer = new XmlSerializer(typeo ...
- 序列化、反序列化和transient关键字的作用
引言 将 Java 对象序列化为二进制文件的 Java 序列化技术是 Java 系列技术中一个较为重要的技术点,在大部分情况下,开发人员只需要了解被序列化的类需要实现 Serializable 接口, ...
- 深入分析Java的序列化与反序列化
序列化是一种对象持久化的手段.普遍应用在网络传输.RMI等场景中.本文通过分析ArrayList的序列化来介绍Java序列化的相关内容.主要涉及到以下几个问题: 怎么实现Java的序列化 为什么实现了 ...
- java 的序列化和反序列化的问题
引言 将 Java 对象序列化为二进制文件的 Java 序列化技术是 Java 系列技术中一个较为重要的技术点,在大部分情况下,开发人员只需要了解被序列化的类需要实现 Serializable 接口, ...
- Java的序列化和反序列化
概述 Java对象的序列化和反序列化,这个词对我来说追溯到大学阶段,学Java对象流时知道有这东西.老师告诉我们可以把Java对象化作字节流,储存文件或网络通信.然后就是巴啦巴拉,一脸懵逼.举个例子, ...
- 一:Newtonsoft.Json 支持序列化与反序列化的.net 对象类型;
导航目录: Newtonsoft.Json 概述 一:Newtonsoft.Json 支持序列化与反序列化的.net 对象类型: 二:C#对象.集合.DataTable与Json内容互转示例: ...
- Python开发之序列化与反序列化:pickle、json模块使用详解
1 引言 在日常开发中,所有的对象都是存储在内存当中,尤其是像python这样的坚持一切接对象的高级程序设计语言,一旦关机,在写在内存中的数据都将不复存在.另一方面,存储在内存够中的对象由于编程语言. ...
随机推荐
- pycharm 默认添加# -*-coding: utf-8 -*-
备忘 pycharm创建py文件时,默认输入表头信息 1.点击[File]-[Settins] 2.点击[Editor]-[File and Code Templates] 3.点击[Python S ...
- 一、Java简单概述
一 . Java组成部分 JDK : java development kit (Java开发工具) JDK是提供给Java开发人员使用的,其中包含了java的开发工具,也 包括了JRE. 所以安装了 ...
- Promise缺点
1.Promise 不能用try Catch捕获,只能通过.then的第二个参数或者.catch来捕获: let pro try{ pro = new Promise((resolve,reject) ...
- Number(数字)
Python 中的变量不需要声明.每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建. 在 Python 中,变量就是变量,它没有类型,我们所说的"类型"是变量所指的内存中对 ...
- pandas的groupby.apply和直接apply效果是不一样的
GroupBy.apply(func, *args, **kwargs)[source] Apply function func group-wise and combine the results ...
- 励志成为python大佬的第一天
1.编码 2.格式化字符 3.list,dict,tuple,set 4.return 5.参数
- java学习问题
1.nacos Connection refused: connect 由于配置文件配置错误引起的.我的nacos是部署在另一台linux服务器的,yml具体配置如下:
- windows IIS http 自动转https
1.安装url重写组件 https://www.iis.net/downloads/microsoft/url-rewrite#additionalDownloads 2.刷新IIS 3.添加规则
- web后端之连接mysql
1建立java enterprise项目 2在WEB-INF目录下建立lib目录把jdbc用的mysql-connector-java.jar包复制过来 3添加依赖 4编写class 或在 ...
- 2003031118—李伟—Python数据分析第四周作业—第二次作业
项目 matplotlib的使用 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业要求 博客名称 2003031118-李伟-Python数据分析第四周作业-第二次作业 要求 每道题要有题目,代码( ...