drf-序列化器的理解

序列化器作用: 

1.进行数据的校验

2.对数据对象进行转换

序列化:  模型类对象  ----->  python字典    用于输出, 返回给前端使用

反序列化:  前端传送的数据  -------> 经过验证 -----> python的字典   用于输入  接受前端数据时使用

序列化器作用: 帮助我们进行序列化, 反序列化

总结 :

在开发REST API接口时，我们在视图中需要做的最核心的事是：

将数据库数据序列化为前端所需要的格式，并返回； 

将前端发送的数据反序列化为模型类对象，并保存到数据库中。

在开发REST API的视图中，虽然每个视图具体操作的数据不同，但增、删、改、查的实现流程基本套路化，所以这部分代码也是可以复用简化编写的：

增：校验请求数据 -> 执行反序列化过程 -> 保存数据库 -> 将保存的对象序列化并返回

删：判断要删除的数据是否存在 -> 执行数据库删除

改：判断要修改的数据是否存在 -> 校验请求的数据 -> 执行反序列化过程 -> 保存数据库 -> 将保存的对象序列化并返回

查：查询数据库 -> 将数据序列化并返回

1.序列化的定义

根据模型类定义序列化器

示例:

模型类

class BookInfo(models.Model):
    btitle = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名称')
    bpub_date = models.DateField(verbose_name='发布日期', null=True)
    bread = models.IntegerField(default=0, verbose_name='阅读量')
    bcomment = models.IntegerField(default=0, verbose_name='评论量')
    image = models.ImageField(upload_to='booktest', verbose_name='图片', null=True)

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True) # read_only只在序列化中使用, 反序列化不使用
    # write_only=True  只在反序列化中处理该字段
    # 剩下的字段序列化和反序列化都可以使用
    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)
    image = serializers.ImageField(label='图片', required=False)

序列化:  模型类对象  ----->  python字典    用于输出, 返回给前端使用

反序列化:  前端传送的数据  -------> 经过验证 ----->save python的字典   用于输入  接受前端数据时使用

序列化器作用: 帮助我们进行序列化, 反序列化

注意: serializer不是只能为数据库模型类定义，也可以为非数据库模型类的数据定义

 

2. 创建serializer对象

定义好Serializer类后，就可以创建Serializer对象了。

Serializer的构造方法为：

 

Serializer(instance=None, data=empty, **kwarg)

 

说明：

1）用于序列化时，将模型类对象传入instance参数

2）用于反序列化时，获取数据前进行验证 (  is_valid()   ),  将要被反序列化的数据传入data参数

3）除了instance和data参数外，在构造Serializer对象时，还可通过context参数额外添加数据，如

 

 serializer = AccountSerializer(account, context={'request': request})

 

通过context参数附加的数据，可以通过Serializer对象的context属性获取。

3. 序列化的使用

1. 基本使用

1） 先查询出一个图书对象

 

from booktest.models import BookInfo
book = BookInfo.objects.get(id=2)

2） 构造序列化器对象

from booktest.serializers import BookInfoSerializer
serializer = BookInfoSerializer(book)

 

3）获取序列化数据

通过data属性可以获取序列化后的数据 

 

serializer.data
# {'id': 2, 'btitle': '天龙八部', 'bpub_date': '1986-07-24', 'bread': 36, 'bcomment': 40, 'image': None}

 

4）如果要被序列化的是包含多条数据的查询集QuerySet，可以通过添加many=True参数补充说明

 

book_qs = BookInfo.objects.all()
serializer = BookInfoSerializer(book_qs, many=True)
serializer.data
# [OrderedDict([('id', 2), ('btitle', '天龙八部'), ('bpub_date', '1986-07-24'), ('bread', 36), ('bcomment', 40), ('image', N]), 
# OrderedDict([('id', 3), ('btitle', '笑傲江湖'), ('bpub_date', '1995-12-24'), ('bread', 20), ('bcomment', 80), ('image'ne)]), 
# OrderedDict([('id', 4), ('btitle', '雪山飞狐'), ('bpub_date', '1987-11-11'), ('bread', 58), ('bcomment', 24), ('ima None)]), 
# OrderedDict([('id', 5), ('btitle', '西游记'), ('bpub_date', '1988-01-01'), ('bread', 10), ('bcomment', 10), ('im', 'booktest/xiyouji.png')])]

 

2. 关联对象

1） PrimaryKeyRelatedField

此字段将被序列化为关联对象的主键。

 

hbook = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='图书', read_only=True)
或
hbook = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='图书', queryset=BookInfo.objects.all())

 

指明字段时需要包含read_only=True或者queryset参数：

 

包含read_only=True参数时，该字段将不能用作反序列化使用

包含queryset参数时，将被用作反序列化时参数校验使用查询

 

4. 反序列化的使用

 1. 验证

在获取反序列化的数据前，必须调用is_valid()方法进行验证，验证成功返回True，否则返回False。

 

验证失败，可以通过序列化器对象的errors属性获取错误信息，返回字典，包含了字段和字段的错误。如果是非字段错误，可以通过修改REST framework配置中的NON_FIELD_ERRORS_KEY来控制错误字典中的键名。

 

验证成功，可以通过序列化器对象的validated_data属性获取数据。

 

如我们前面定义过的BookInfoSerializer

 

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=)
    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)
    image = serializers.ImageField(label='图片', required=False)

 

通过构造序列化器对象，并将要反序列化的数据传递给data构造参数，进而进行验证

 

from booktest.serializers import BookInfoSerializer
data = {'bpub_date': 123}
serializer = BookInfoSerializer(data=data)
serializer.is_valid() # 返回False
serializer.errors
# {'btitle': [ErrorDetail(string='This field is required.', code='required')], 'bpub_date': [ErrorDetail(string='Date has wrong format. Use one of these formats instead: YYYY[-MM[-DD]].', code='invalid')]}
serializer.validated_data # {}
​
data = {'btitle': 'python'}
serializer = BookInfoSerializer(data=data)
serializer.is_valid() # True
serializer.errors # {}
serializer.validated_data # OrderedDict([('btitle', 'python')])

 

is_valid()方法还可以在验证失败时抛出异常serializers.ValidationError，可以通过传递raise_exception=True参数开启，REST framework接收到此异常，会向前端返回HTTP 400 Bad Request响应。

 

# Return a 400 response if the data was invalid.
serializer.is_valid(raise_exception=True)

 

2.保存

如果在验证成功后，想要基于validated_data完成数据对象的创建，可以通过实现create()和update()两个方法来实现。

 

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    def create(self, validated_data):
        """新建"""
        return BookInfo(**validated_data)
    def update(self, instance, validated_data):
        """更新，instance为要更新的对象实例"""
        instance.btitle = validated_data.get('btitle', instance.btitle)
        instance.bpub_date = validated_data.get('bpub_date', instance.bpub_date)
        instance.bread = validated_data.get('bread', instance.bread)
        instance.bcomment = validated_data.get('bcomment', instance.bcomment)
        return instance

 

如果需要在返回数据对象的时候，也将数据保存到数据库中，则可以进行如下修改

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    ...
    def create(self, validated_data):
        """新建"""
        return BookInfo.objects.create(**validated_data)
    def update(self, instance, validated_data):
        """更新，instance为要更新的对象实例"""
        instance.btitle = validated_data.get('btitle', instance.btitle)
        instance.bpub_date = validated_data.get('bpub_date', instance.bpub_date)
        instance.bread = validated_data.get('bread', instance.bread)
        instance.bcomment = validated_data.get('bcomment', instance.bcomment)
        instance.save()
        return instance

 

实现了上述两个方法后，在反序列化数据的时候，就可以通过save()方法返回一个数据对象实例了

 

book = serializer.save()

 

如果创建序列化器对象的时候，没有传递instance实例，则调用save()方法的时候，create()被调用，相反，如果传递了instance实例，则调用save()方法的时候，update()被调用。

 

from db.serializers import BookInfoSerializer
data = {'btitle': '封神演义'}
serializer = BookInfoSerializer(data=data)
serializer.is_valid() # True
serializer.save() # <BookInfo: 封神演义>
from db.models import BookInfo
book = BookInfo.objects.get(id=2)
data = {'btitle': '倚天剑'}
serializer = BookInfoSerializer(book, data=data)
serializer.is_valid() # True
serializer.save() # <BookInfo: 倚天剑>
book.btitle # '倚天剑'

 

两点说明：

1） 在对序列化器进行save()保存时，可以额外传递数据，这些数据可以在create()和update()中的validated_data参数获取到

 

serializer.save(owner=request.user)

 

2）默认序列化器必须传递所有required的字段，否则会抛出验证异常。但是我们可以使用partial参数来允许部分字段更新

 

# Update `comment` with partial data
serializer = CommentSerializer(comment, data={'content': u'foo bar'}, partial=True)

5. 模型类serializers

ModelSerializer与常规的Serializer相同，但提供了：

基于模型类自动生成一系列字段      #  自动生成字段

基于模型类自动为Serializer生成validators，比如unique_together         # 唯一约束

包含默认的create()和update()的实现             #  默认的两种方法

 

1. 定义

demo

 

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:   # Meta是一个内部类，它用于定义一些Django模型类的行为特性
        model = BookInfo
        fields = '__all__'

model 指明参照哪个模型类

fields 指明为模型类的哪些字段生成

 

2. 指定字段

1) 使用fields来明确字段，__all__表名包含所有字段，也可以写明具体哪些字段，如

 

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date')

 

2) 使用exclude可以明确排除掉哪些字段

 

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        exclude = ('image',)

 

3) 默认ModelSerializer使用主键作为关联字段，但是我们可以使用depth来简单的生成嵌套表示，depth应该是整数，表明嵌套的层级数量。如：

 

class HeroInfoSerializer2(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = HeroInfo
        fields = '__all__'
        depth = 1

 

形成的序列化器如下：

 

HeroInfoSerializer():
    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
    hname = CharField(label='名称', max_length=20)
    hgender = ChoiceField(choices=((0, 'male'), (1, 'female')), label='性别', required=False, validators=[<django.core.valators.MinValueValidator object>, <django.core.validators.MaxValueValidator object>])
    hcomment = CharField(allow_null=True, label='描述信息', max_length=200, required=False)
    hbook = NestedSerializer(read_only=True):
    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = CharField(label='名称', max_length=20)
    bpub_date = DateField(allow_null=True, label='发布日期', required=False)
    bread = IntegerField(label='阅读量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
    bcomment = IntegerField(label='评论量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
    image = ImageField(allow_null=True, label='图片', max_length=100, required=False)

 

4) 显示指明字段，如：

 

class HeroInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    hbook = BookInfoSerializer()
    class Meta:
        model = HeroInfo
        fields = ('id', 'hname', 'hgender', 'hcomment', 'hbook')

 

5) 指明只读字段

 

可以通过read_only_fields指明只读字段，即仅用于序列化输出的字段

 

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date'， 'bread', 'bcomment')
        read_only_fields = ('id', 'bread', 'bcomment')

 

3. 添加额外参数

我们可以使用extra_kwargs参数为ModelSerializer添加或修改原有的选项参数

 

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date', 'bread', 'bcomment')
        extra_kwargs = {
            'bread': {'min_value': 0, 'required': True},
            'bcomment': {'min_value': 0, 'required': True},
        }
# BookInfoSerializer():
# id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
# btitle = CharField(label='名称', max_length=20)
# bpub_date = DateField(allow_null=True, label='发布日期', required=False)
# bread = IntegerField(label='阅读量', min_value=2147483647, min_value=0, required=True)

# bcomment = IntegerField(label='评论量', min_value=2147483647, min_value=0, required=True)

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