Django框架中怎么实现序列化和反序列化-创新互联
Django框架中怎么实现序列化和反序列化,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
创新互联公司主营清河门网站建设的网络公司,主营网站建设方案,成都app开发,清河门h5微信小程序搭建,清河门网站营销推广欢迎清河门等地区企业咨询1.序列化
DRF的核心 就是 前后端分离的核心
前后端分离开发的核心:
将模型转换为json 称之为 序列化
将json转换为模型 称之为 反序列化
1.序列化器的字段
Serializer 序列化器
为了得到模型里的字段,序列化器中的字段应与模型类中的字段名一致
''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): # read_only=True 只能读 不能修改 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id') name = serializers.CharField(max_length=20,label='书籍名') pub_date = serializers.DataField(label='发布日期') readcount = serializers.IntegerField() is_delete = serializers.BooleanField() image = serializers.ImageField()
2.序列化
创建序列器
序列化器的第一个参数:instance 用于序列化操作
序列化器的第二个参数:data 用于反序列化操作
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。
''' views.py ''' book = BookInfo.objects.get(id=2) s = BookInfoSerializers(instance=book) # 我们是通过 序列化器的data属性来获取 模型转换为字典的数据 s.data # 传递多个数据 # 应用: 查询所有书籍列表 books = BookInfo.objects.all() # 创建序列化器,将所有书籍信息传递给序列化器 # books = [BookInfo,BookInfo,...] 对象列表 s = BookInfoSerializers(books,many=True) person = PeopleInfo.objects.get(id=6) # 序列化器初始化 s = PeopleInfoSerializer(instance=person)
3.关联序列化器的操作
对于关联字段,可以采用以下几种方式:
1) PrimaryKeyRelatedField
2) StringRelatedField
3) 使用关联对象的序列化器
#########关联序列化器########################## class PeopleInfoSerializer(serializers.Serializer): """英雄数据序列化器""" GENDER_CHOICES = ( (0, 'male'), (1, 'female') ) id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True) name = serializers.CharField(label='名字', max_length=20) gender = serializers.ChoiceField(choices=GENDER_CHOICES, label='性别', required=False) description = serializers.CharField(label='描述信息', max_length=200, required=False, allow_null=True) ''' PrimaryKeyRelatedField ''' # 设置关联外键的时候,要将 read_only=True # 包含read_only=True参数时,该字段将不能用作反序列化使用 # book = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,label='外键') # 或者 # 包含queryset参数时,将被用作反序列化时参数校验使用 # queryset 将关联模型的所有数据传递给这个属性就可以 book = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='外键',queryset=BookInfo.objects.all()) '''StringRelatedField''' # 现在通过 PrimaryKeyRelatedField得到的是一个 外键的一个值 2 # 接下来通过 一个设置 来获取 书籍的名字 # StringRelatedField 可以获取关联模型中的 __str_ 里的字符串 book = serializers.StringRelatedField() ''' 使用关联对象的序列化器 拿到所有数据 ''' book = BookInfoSerializer()
4.关联查询
关联模型类名小写_set 作为字段名
''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id') name = serializers.CharFIeld(max_length=20,label='书籍名') pub_date = serializers.DataField(label='发布日期') readcount = serializers.IntegerField() is_delete = serializers.BooleanField() iamge = serializers.ImageField() # 书籍和人物的关系是 1:n ===> many=True peopleinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,many=True) def __str__(self): return self.name
2.反序列化
反序列化 分为两个:
数据校验
数据入库
2.1 数据校验
使用序列化器进行反序列化时,需要对数据进行验证后,才能获取验证成功的数据或保存成模型类对象。
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。
验证成功,可以通过序列化器对象的validated_data属性获取数据。
在定义序列化器时,指明每个字段的序列化类型和选项参数,本身就是一种验证行为
1. 数据校验的第一种方式
在定义序列化器字段的时候,规定是什么类型 就要提交符合规则的数据
例如:DateField 就需要传入符合日期规则的数据
##############将JSON转换为模型 反序列化############# ''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id') name = serializers.CharFIeld(max_length=20,label='书籍名') pub_date = serializers.DataField(label='发布日期') peopleinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,many=True) def __str__(self): return self.name ''' views.py ''' dict = { 'name':'itcast', 'pub_date':'123' # Flase # 'pub_date':'2010-1-1' # True } # 1.创建序列器 # 序列化器的第一个参数:instance 用于序列化操作 # 序列化器的第二个参数:data 用于反序列化操作 serializer = BookInfoSerializer(data=dict) # 2.需要调用序列化器的 is_valid 方法 valid验证 返回True False # 如果数据可用 返回True serializer.is_valid() # raise_exception=True 可以设置为True 来抛出异常 serializer.is_valid(raise_exception=True)
2.数据校验的第二种方式
字段的选项
required : 进行反序列化的时候,必须传这个字段
min_length,max_length 作用于字符串
min_value,max_value 作用于Int整型
default 不传入数据 设置默认值
''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id') name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',) pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True) def __str__(self): return self.name ''' views.py ''' dict = { 'name':'itcast', 'pub_date':'123' # 若去掉pub_date 则报错 }
3.数据校验的第三种方式
对单个字段的数据进行验证
语法形式为: 在序列化器中实现方法 def validate_字段名()
''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id') name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',) pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True) readcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False) def __str__(self): return self.name def validate_readcount(self,value): # value 就是字段传递过来的数据 if value < 0: raise serializers.ValidationError('阅读量不能为负数') # 需要将value返回回去 return value ''' views.py ''' dict = { 'name':'itcast', 'readcount':-20, # 报异常 }
4.数据校验的第四种方式
对多个字段的数据进行验证时
语法形式为: 在序列化器中实现方法 def validate(self,attrs)
''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id') name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',) pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True) readcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False) commentcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False) def __str__(self): return self.name # 对多个字段进行验证 # def validate(self,attrs): def validate(self,data): # attrs --> 其实就是data readcount = data.get('readcount') commentcount = data['commentcount'] if readcount < commentcount: raise serializers.ValidationError('评论量不能大于阅读量') # 要将数据返回 return data ''' views.py ''' # 自定义需求:评论量不能大于阅读量 dict = { 'name':'itcast', 'readcount':20, 'commentcount':100 }
5.数据校验的第五种方式
自定义验证方法
同时给字段添加自定义验证方法
''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): # 自定义验证方法 def custom_validate(self): if self == 'admin': raise serializers.ValidationError('我就是来捣乱的') id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id') # validators=[] 是给字段 添加自定义验证方法 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',validators=[custom_validate]) def __str__(self): return self.name ''' views.py ''' # 规定:评论量不能大于阅读量 dict = { 'name':'itcast', 'readcount':20, 'commentcount':100 }
2.2 数据入库
6.数据保存 save方法
继承自Serializer的序列化 我们在调用save方法的时候,需要手动实现create方法,
调用save方法之前,必须调用 is_valid方法,
即 要想保存数据,必须保证数据是经过校验的。
''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): def create(self,validated_data): # dict --> data --> attrs --> validated_data # validated_data 此处其实就是views.py中的dict # validated_data 已经被验证过的数据 # * 对列表进行解包 *list # ** 对字典进行解包 **dict # 此处解包 将dict中的值 赋值给对象中的对应字段 book = BookInfo.objects.create(**validated_data) # create 需要将创建的对象返回 return book ''' views.py ''' # 规定:评论量不能大于阅读量 dict = { 'name':'itcast', 'readcount':20, 'commentcount':100 } serializer = BookInfoSerializer(data=dict) serializer.is_valid(raise_exception=True) # 3. 保存需要调用序列化器的save方法 # 继承自Serializer的序列化 我们在调用save方法的时候,需要手动实现create方法 serializer.save()
7.序列化器中传入两个参数,即数据的更新操作
如果我们在序列化器中既传入了对象,又传入了数据
系统会认为我们在更新数据
继承自Serializer的类,要更新数据的时候,需要手动实现update方法
''' serializers.py ''' class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): def update(self,instance,validated_data): # instance : 就是我们在更新数据时,传入序列化器的对象 # validated_data : 验证之后的数据 instance.name = validated_data.get('name',instance.name) instance.pub_date = validated_data.get('pub_date',instance.pub_date) instance.readcount = validated_data.get('readcount',instance.readcount) instance.commentcount = validated_data.get('commentcount',instance.commentcount) instance.save() # update()方法需要我们手动返回对象 return instance '''views.py ''' # 1.获取对象 book = BookInfo.objects.get(id=2) # 2.保存数据 data = { 'name':'lalala', 'pub_date':'2018-1-1', 'readcount':1000, 'commentcount':10 } # 3.创建序列化器 s = BookInfoSerializer(instance=book,data=data) # 4.验证数据 s.is_valid(raise_exception=True) # 5.保存数据 s.save()
3.ModelSerializer
如果我们想要使用序列化器对应的是Django的模型类,DRF为我们提供了ModelSerializer模型类序列化器来帮助我们快速创建一个Serializer类。
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
包含默认的create()和update()的实现
''' serializers.py ''' class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): # 如何设置 通过class Meta class Meta: model = BookInfo # 设置关联模型 model就是关联模型 # fields = '__all__' # fields设置字段 __all__表示所有字段 # fields = ['id','name','pub_date'] # fields设置字段 []列表显示来设置 exclude = ['image'] # exclude 排除列表中的字段,剩余的字段都显示 read_only_fields = ('id','readcount','commentcount') # 我们可以对自动生成的字段 进行额外的设置 extra_kwargs = { # 字段名:{选项:值} 'pub_date':{'required':True}, 'readcount':{ 'max_value':10000, 'min_value':0 } } '''views.py''' #########ModelSerializer############## data = { 'name':'abc', 'pub_date':'2018-1-1', 'readcount':1000, 'commentcount':10 } s = BookSerializer(data=data) s.is_valid(raise_exception=True) s.save()
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本文题目:Django框架中怎么实现序列化和反序列化-创新互联
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