DRF的核心--序列化器

上一篇介绍了很多有关视图类以及DRF中的APIView执行流程、Request对象的源码分析,源码都get了;

DRF的核心当然不是知道视图类执行流程就可以了,DRF框架的核心那就是 序列化器的使用,如何使用序列化器实现 序列化反序列化,以及视图,这篇会介绍到~

序列化器

什么是序列化和反序列化?

  • 序列化:序列化器会把模型对象(QuerySet对象,比如book)转换成字典,经过response以后变成了json字符串
  • 反序列化:将客户端(前端)发送过来的数据,经过request以后变成字典(data),序列化器可以把字典转换成模型存到数据库中
    • 存数据库需要校验,反序列化就可以帮我们完成数据的校验功能
  • 通俗理解为:
    • 响应给前端的内容需要序列化(给前端看),存数据库的数据就反序列化;
    • 序列化:模型对象----字典---json字符串
    • 反序列化:json数据---字典----模型对象

导入:from rest_framework.serializers import Serializer

序列化

序列化demo

  1. 在app中新建serializer.py,自定义类,继承DRF框架的Serializer及其子类
  2. 在类中写要序列化的字段(序列化哪些就写哪些,不序列化的不写)
  3. 使用序列化类,视图类中用,得到序列化类对象,对象.data,通过Response返回给前端

serializer.py:序列化类

from rest_framework import serializers

# 继承Serializer
class BookSerializer(serializers.Serializer):
'''
max_length=32
min_length=3 反序列化保存校验数据的时候用,序列化不用
'''
# 写要序列化的字段
title = serializers.CharField()
# models中使用了DecimalField,这个位置使用了CharField会把小数类型转成字符串,使用CharField或者DecimalField都可以
# 这里不需要担心反序列化存的问题
price = serializers.CharField()
authors = serializers.CharField()

views.py:视图类

from rest_framework.views import APIView
from .models import Book
from .serializer import BookSerializer
from rest_framework.response import Response # Create your views here.
class BookView(APIView):
def get(self, request):
# 从数据库查数据,做序列化
book_list = Book.objects.all()
# 实例化类,传入初始化的参数,instance和many
'''
instance:要序列化的对象 qs,单个对象
many:如果是qs对象,many=True,如果是单个对象many=False
'''
ser = BookSerializer(instance=book_list, many=True)
# ser.data使用模型类的对象得到序列化后的字典
return Response(ser.data)

urls.py:路由

path('books/', views.BookView.as_view()),

model.py:模型类

from django.db import models

class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32)
price = models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)
authors = models.CharField(max_length=32)

测试

注意

  • 视图类中的参数instancemany的使用,instance是要序列化的对象,一般从数据库中获取到的,many=True代表要序列化多个对象,如果是单个对象就等于False
  • 序列化器中不要写max_length等参数,反序列化验证字段用
  • 在对BookSerializer类实例化传入的参数不知道传什么,由于我们没有写构造函数,去父类看需要什么参数传什么就可以了
  • 使用浏览器测得时候一定要注册rest_framework

# 源码
class BaseSerializer(Field):
"""
The BaseSerializer class provides a minimal class which may be used
for writing custom serializer implementations. Note that we strongly restrict the ordering of operations/properties
that may be used on the serializer in order to enforce correct usage. In particular, if a `data=` argument is passed then: .is_valid() - Available.
.initial_data - Available.
.validated_data - Only available after calling `is_valid()`
.errors - Only available after calling `is_valid()`
.data - Only available after calling `is_valid()` If a `data=` argument is not passed then: .is_valid() - Not available.
.initial_data - Not available.
.validated_data - Not available.
.errors - Not available.
.data - Available.
""" BaseSerializer类提供了一个可以使用的最小类
用于编写自定义序列化器实现。
注意,我们严格限制了操作/属性的顺序
可以在序列化器上使用,以强制正确的使用。
特别是,如果传递了' data= '参数,则:
.is_valid()——可用。
.initial_data——可用。
.validated_data -仅在调用' is_valid() '后可用
.errors -仅在调用' is_valid() '后可用
.data -仅在调用' is_valid() '后可用
如果没有传递' data= '参数,则:
.is_valid() -不可用。
.initial_data -不可用。
.validated_data -不可用。
.errors -不可用。
. data -可用。

字段类型

serializer.py文件中常用的字段

字段 字段构造方式
BooleanField BooleanField()
NullBooleanField NullBooleanField()
CharField CharField(max_length=None, min_length=None, allow_blank=False, trim_whitespace=True)
EmailField EmailField(max_length=None, min_length=None, allow_blank=False)
RegexField RegexField(regex, max_length=None, min_length=None, allow_blank=False)
SlugField SlugField(maxlength=50, min_length=None, allow_blank=False) 正则字段,验证正则模式 [a-zA-Z0-9-]+
URLField URLField(max_length=200, min_length=None, allow_blank=False)
UUIDField UUIDField(format=’hex_verbose’) format: 1) 'hex_verbose'"5ce0e9a5-5ffa-654b-cee0-1238041fb31a" 2) 'hex'"5ce0e9a55ffa654bcee01238041fb31a" 3)'int' - 如: "123456789012312313134124512351145145114" 4)'urn' 如: "urn:uuid:5ce0e9a5-5ffa-654b-cee0-1238041fb31a"
IPAddressField IPAddressField(protocol=’both’, unpack_ipv4=False, **options)
IntegerField IntegerField(max_value=None, min_value=None)
FloatField FloatField(max_value=None, min_value=None)
DecimalField DecimalField(max_digits, decimal_places, coerce_to_string=None, max_value=None, min_value=None) max_digits: 最多位数 decimal_palces: 小数点位置
DateTimeField DateTimeField(format=api_settings.DATETIME_FORMAT, input_formats=None)
DateField DateField(format=api_settings.DATE_FORMAT, input_formats=None)
TimeField TimeField(format=api_settings.TIME_FORMAT, input_formats=None)
DurationField DurationField()
ChoiceField ChoiceField(choices) choices与Django的用法相同
MultipleChoiceField MultipleChoiceField(choices)
FileField FileField(max_length=None, allow_empty_file=False, use_url=UPLOADED_FILES_USE_URL)
ImageField ImageField(max_length=None, allow_empty_file=False, use_url=UPLOADED_FILES_USE_URL)
ListField ListField(child=, min_length=None, max_length=None)
DictField DictField(child=)

常用的有:

  CharField
IntegerField
FloatField
DecimalField
DateTimeField
DateField

注意:

'''
ListField和DictField原来的models是没有的,主要用来做反序列,处理前端传入的数据
'''
比如我们从前端接收json格式数据
"hobby":["篮球","足球"] 可以用ListField处理
"wife":{"name":"wh","age":20} DictField类似使用

字段参数

写在类中的参数

选项参数:

参数名称 作用
max_length 最大长度(CharField)
min_lenght 最小长度(CharField)
allow_blank 是否允许为空(CharField)
trim_whitespace 是否截断空白字符(CharField)
max_value 最小值 (IntegerField)
min_value 最大值(IntegerField)

通用参数

参数名称 说明
read_only 表明该字段仅用于序列化输出,默认False
write_only 表明该字段仅用于反序列化输入,默认False
required 表明该字段在反序列化时必须输入,默认True
default 反序列化时使用的默认值
allow_null 表明该字段是否允许传入None,默认False
validators 该字段使用的验证器(不太用)
error_messages 包含错误编号与错误信息的字典
label 用于HTML展示API页面时,显示的字段名称
help_text 用于HTML展示API页面时,显示的字段帮助提示信息

总结:

# 重点记忆:
read_only:表示该字段仅用于序列化输出,默认为Fasle,如果read_only = True,这个字段只用来做序列化(对象---json---前端) write_only:表明该字段仅用于反序列化输入,默认False,如果write_only = True,那么这个字段只用来做反序列化(前端---json---存数据库) # 注意
如果不写read_only和write_only表示及序列化又反序列化
千万不要同时写read_only=True和write_only=True逻辑矛盾了,都要实现直接省略即可

demo

title=serializers.CharField(max_length=32,min_length=3)
price=serializers.CharField(write_only=True,)
author=serializers.CharField(write_only=True) # 上面title字段及序列化也反序列化,price,author字段只反序列化
# 序列化给前端,前端看到的字段样子---》只能看到name
# 反序列化,前端需要传什么过name,price,author都传

序列化自定制返回字段

如果我们想自定制序列化返回字段的样式,可以使用,有两种方法

方法一:在序列化类(serializers.py)中写

'''serializer.py'''
from rest_framework import serializers # 继承Serializer
class BookSerializer(serializers.Serializer):
# 写要序列化的字段
title = serializers.CharField(read_only=True)
price = serializers.CharField(write_only=True)
authors = serializers.CharField(write_only=True) # 自定制返回字段
author_info = serializers.SerializerMethodField()
# 搭配方法,方法名必须是get_字段名,该方法返回什么字段,显示什么
def get_author_info(self,obj):
# obj是当前数据库book对象
return obj.authors+'牛掰'
# 注意字符串拼接的问题 price = serializers.SerializerMethodField()
def get_price(self,obj):
return "价格是:"+str(obj.price)

总结:

  • 可以自定义返回的key或者value,比如price可以自定义成price_down,通过返回值来控制value
  • 在序列化类中写需要搭配get_字段的方法,来自定制字段

方法二:在表模型(models.py)中写

'''models.py'''
from django.db import models # Create your models here.
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32)
price = models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)
authors = models.CharField(max_length=32) @property
def price_info(self):
return '价格是:'+str(self.price)
'''serializer.py'''
from rest_framework import serializers # 继承Serializer
class BookSerializer(serializers.Serializer):
# 写要序列化的字段
title = serializers.CharField(read_only=True)
price = serializers.CharField(write_only=True)
authors = serializers.CharField(write_only=True) # 该字段是从models的price_info返回值获取到的,price_info方法返回什么,这个字段就是什么
price_info = serializers.CharField()

总结:

  • 在models中写和序列化类中写的区别是,models中处理完返回给序列化类中继续当成字段处理了

注意:

如果是返回的是这种格式的数据,需要那么序列化类中就不能指定CharField类型,这样会直接返回字符串类型,不方便后期的处理,需要指定成

'''models.py'''
def authors(self):
return [{"name":"Hammer","age":18},{"name":"Hans","age":28}]
'''serializer.py'''
authors = serializers.ListField()


反序列化

反序列化demo

  • 把前端传入的数据,放到Serializer对象中:ser=BookSerializer(data=request.data)

  • 校验数据:ser.is_valid()

  • 保存,ser.save(),但是必须重写create,在序列化类中

    反序列化新增

    POST请求处理新增

    '''views.py'''
    from rest_framework.views import APIView
    from .models import Book
    from rest_framework.response import Response
    from app01.serializer import BookSerializer class BookView(APIView): def post(self,request):
    # 反序列化,保存到数据库使用data参数
    deser = BookSerializer(data=request.data)
    # 校验数据
    if deser.is_valid():
    # 保存需要重写create方法,不然不知道存到哪个表
    deser.save()
    return Response(deser.data)
    return Response({'code':101,'msg':'校验不通过','errors':deser.errors})

    重写create方法

    '''serializer.py'''
    def create(self, validated_data):
    # validated_data是校验通过的数据,将校验通过的数据打散存入数据库
    book = Book.objects.create(**validated_data)
    return book

反序列化修改

# 处理修改再写一个视图类,防止get冲突
class BookDetailView(APIView):
# 获取一条的
def get(self,request,pk):
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
ser = BookSerializer(instance=book) # 这里设置了主键值,单条记录many不需要写
return Response(ser.data)
# 删除一条的
def delete(self,request,pk):
res = Book.objects.filter(pk=pk).delete()
print(res) # (1, {'app01.Book': 1})
# res是影响的行数
if res[0]>0:
return Response({'code': 100, 'msg': '删除成功'})
else:
return Response({'code': 103, 'msg': '要删除的数据不存在'}) # 反序列化修改
def put(self,request,pk):
# 修改处理单条数据用过pk确定求改哪条数据
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
# 序列化器类实例化需要传入instance,data才表示修改
ser = BookSerializer(instance=book,data=request.data)
if ser.is_valid():
# 重写update方法才能存入
ser.save()
return Response(ser.data)
return Response({'code':101,'msg':'校验未通过','error':ser.errors})

重写update方法

'''serializer.py'''
def update(self, instance, validated_data):
'''
:param instance: 表示要修改的对象
:param validated_data: 校验通过的数据
:return: instance
'''
# 如果只修改一个的情况,从校验通过的数据中get到其他数据是none,做一层校验
instance.title = validated_data.get('title')
instance.price = validated_data.get('price')
instance.authors = validated_data.get('authors')
instance.save() # 保存到数据库中
return instance # 返回instance对象

路由

urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('books/', views.BookView.as_view()),
path('books/<int:pk>', views.BookDetailView.as_view()),
]

为什么不重写就会抛异常?

# 源码
def save(self, **kwargs):
assert hasattr(self, '_errors'), (
'You must call `.is_valid()` before calling `.save()`.'
) def update(self, instance, validated_data):
raise NotImplementedError('`update()` must be implemented.') def create(self, validated_data):
raise NotImplementedError('`create()` must be implemented.') def save(self, **kwargs):
assert hasattr(self, '_errors'), (
'You must call `.is_valid()` before calling `.save()`.'
·····
if self.instance is not None:
self.instance = self.update(self.instance, validated_data)
assert self.instance is not None, (
'`update()` did not return an object instance.'
)
else:
self.instance = self.create(validated_data)
assert self.instance is not None, (
'`create()` did not return an object instance.'
) return self.instance
'''
发现如果我们传了instance不是空的,那么就是修改(update),不传就是新增(create),调用save,父类不然就抛异常
'''

总结

  • 不管是序列化使用get方法或者反序列化使用post方法都需要序列化类实例化,如果有instance参数代表是序列化,如果有data参数代表是新增,如果都有就是修改

注意

  • 如果保存不重写create方法,报错

    NotImplementedError at /books/
    `create()` must be implemented.
  • 如果修改不重写update方法,报错

    NotImplementedError at /books/1
    `update()` must be implemented.

反序列化之局部和全局钩子

 '''serializer.py'''

    # 局部钩子
def validate_title(self,attr):
# attr就是前端传入的数据
# 局部校验书名
if attr.startswith('sb'):
from django.core.exceptions import ValidationError
raise ValidationError("名字不能以sb开头")
else:
return attr # 没有问题,正常返回 '''
校验顺序:先走字段自己规则,再走局部钩子,再走全局钩子
'''
# 全局钩子
def validate(self,attrs):
# attrs校验过后的数据,通过了前面校验的规则
if attrs.get('title') == attrs.get('authors'):
from django.core.exceptions import ValidationError
raise ValidationError('作者名不能等于书名')
else:
return attrs

ModelSerializer模型类序列化器

# ModelSerializer和表模型有绑定关系
class BookSerializer1(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Book # 指定和哪个表有关系
# 所有字段
# fields = '__all__'
# 这里注意id字段是从表模型映射过来的,auto自增的,不传也可以
# 自定制的字段不传必须注册,在列表中
fields = ['id', 'title', 'price', 'price_info'] # 指定字段
extra_kwargs = {
'title': {'write_only': True, 'max_length': 8, 'min_length': 3}
}
# 指定序列化的字段:两种写法:在序列化类中写;models中写
price_info = serializers.SerializerMethodField()
def get_price_info(self, obj):
return "价格是:" + str(obj.price)
'''
注意:自定制字段如果和表模型获取到的字段是同名,那么自定制返回给前端的字段值就被自定制覆盖了,比如:
title = serializers.SerializerMethodField()
def get_title(self, obj):
return "书名是:" + str(obj.title)
''' # 局部和全局钩子,跟之前一样,但是要注意写在Meta外

ps:视图类,路由处理方式和Serializer是一样的

字段参数

ModelSerializer中的字段传参不需要在去括号内指定了,通过extra_kwargs传

extra_kwargs = {
'title': {'write_only': True, 'max_length': 8, 'min_length': 3}
}

总结

  • ModelSerializer类序列化器不需要重写create方法和update方法了,因为明确指定了操作哪个表
  • 固定写法,ModelSerializer类内写Meta类,用来指定一些字段和表模型

经历了源码的痛苦,掌握DRF的核心序列化器的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. cvb源码分析,resful规范,drf,drf序列化组件,95

    1 CBV的源码分析 -Class Base View(基于类的视图) -Function Base View(基于函数的视图) -def as_view 类方法 -def view:类方法内部,闭包 ...

  3. 【iScroll源码学习04】分离IScroll核心

    前言 最近几天我们前前后后基本将iScroll源码学的七七八八了,文章中未涉及的各位就要自己去看了 1. [iScroll源码学习03]iScroll事件机制与滚动条的实现 2. [iScroll源码 ...

  4. ABP源码分析二十六:核心框架中的一些其他功能

    本文是ABP核心项目源码分析的最后一篇,介绍一些前面遗漏的功能 AbpSession AbpSession: 目前这个和CLR的Session没有什么直接的联系.当然可以自定义的去实现IAbpSess ...

  5. Django 源码小剖: 更高效的 URL 调度器(URL dispatcher)

    效率问题 django 内部的 url 调度机制说白了就是给一张有关匹配信息的表, 这张表中有着 url -> action 的映射, 当请求到来的时候, 一个一个(遍历)去匹配. 中, 则调用 ...

  6. STL源码分析读书笔记--第二章--空间配置器(allocator)

    声明:侯捷先生的STL源码剖析第二章个人感觉讲得蛮乱的,而且跟第三章有关,建议看完第三章再看第二章,网上有人上传了一篇读书笔记,觉得这个读书笔记的内容和编排还不错,我的这篇总结基本就延续了该读书笔记的 ...

  7. JStorm与Storm源码分析(三)--Scheduler,调度器

    Scheduler作为Storm的调度器,负责为Topology分配可用资源. Storm提供了IScheduler接口,用户可以通过实现该接口来自定义Scheduler. 其定义如下: public ...

  8. Spring源码分析(三)容器核心类

    摘要:本文结合<Spring源码深度解析>来分析Spring 5.0.6版本的源代码.若有描述错误之处,欢迎指正. 在上一篇文章中,我们熟悉了容器的基本用法.在这一篇,我们开始分析Spri ...

  9. ibatis源码学习1_整体设计和核心流程

    背景介绍ibatis实现之前,先来看一段jdbc代码: Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); String url = "jdb ...

随机推荐

  1. Google发布跨云Serverless管理平台Knative

    企业只要使用由Google与Pivotal.IBM.红帽和SAP等企业共同开发的跨云Serverless管理平台Knative,就能在支持Kubernetes的云平台上自由的迁移工作负载,无论是跨私有 ...

  2. if 、whitch、for、while

    if 用于过程的判断  whitch用于值得判断 if { } else if { } else if //当此前的过程满足条件时,程序便不再判断其他过程,但是if{}if{}这样的写法程序会将每个过 ...

  3. VirtualBox虚拟机--安装新系统

    问题概述:在VirtualBox虚拟机中使用ISO镜像文件安装新系统. 继在本机系统上学习Python把系统搞坏掉以后,总结教训试新东西还是先在虚拟机上练手. 找同事拷了一个win10系统的ISO镜像 ...

  4. quartz框架(七)-JobStore

    JobStore 在之前的博文中,博主已经写了关于Job的相关内容.本篇博文,博主将介绍JobStore相关的内容. JobStore是存放Job和Trigger的地方.当我们调用Scheduler对 ...

  5. 【简记】Linux界面连接WPA2-Enterprise Wifi

    背景 公司从去年(2021)年开始使用 WPS2-Enterprise 安全方式,我的笔记本来公司就得用网线才能连(因为当时没意识到,只是以为连不上可能和驱动有关系,这是大错特错的理解..)赶上今天去 ...

  6. numpy: np.logical_and/or/not (逻辑与/或/非)+python3-曲线拟合(polyfit/polyval)

    可以用拟合两个变量之间的关系,然后根据一个变量,去推测出另外一个变量的推测值

  7. BSOJ6310题解

    互不相同,太困难啦!!!!!! 考虑可以相同的情况.可以容斥. \[ans=(1+1+1+1)-(2+1+1)+(3+1)+(2+2)-(4) \] 有点抽象,看看就好() \[ans=(a,b,c, ...

  8. ArcMap操作随记(5)

    1.[栅格转面]等工具的使用 若栅格数据为浮点型,需使用[转为整型]工具,将栅格转为整型,再进行操作. 2.人口密度分布趋势图 使用[核密度分析]工具,也可尝试插值 3.点要素做面 [点集转线][要素 ...

  9. java 知识点梳理

    1.ArrayList与linkedList 区别 ArrayList 采用的是数组形式来保存对象的,这种方式将对象放在连续的位置中,所以最大的缺点就是插入删除时非常麻烦; 优点是查找比较快. Lin ...

  10. &取地址运算符

    &可以取得一个变量在内存当中的地址 Register int a; //这种变量不在内存里面,而在CPU里面,是没有地址的, 所以寄存器变量(register)不能用&来取得变量 在计 ...