内容概要
- 序列化器介绍
- Serializer的使用
- 基本使用(序列化)
- 字段类型
- 字段参数
- 序列化
- 定制序列化的字段
- 反序列化
- 反序列化之新增
- 反序列化之修改
- 反序列化之局部和全局钩子
- ModelSerializer 模型类序列化器
- ModelSerializer 额外添加参数
内容详细
序列化器介绍
QuerySet
对象 :queryset_obj = models.Book.objects.all()
单个对象:book = models.Book.objects.all().first()
- 1、序列化:序列化器会将模型对象(
QuerySet
对象、单个book
对象)转成字典,在经过response
的时候序列化成json
格式返回给前端。 - 2、反序列化:前端发送到后端的数据,经过
request
之变成程字典(request.data
),序列化器再把字典转成模型,存到数据库中。 - 3、反序列化中,序列化器有进行数据校验的功能,(前端传入的数据是否合法,长度够不够)
Serializer的使用
1、基本使用(序列化)
首先得在序列化器模块中书写序列化类。
然后在视图函数模块中书写 CBV
的get
方法(获取数据)
序列化类的书写步骤和使用流程:
第一步:写一个类:必须继承drf中的Serializer及其子类
第二步:在类中写要序列化的字段-->要序列化哪些,就写哪些,不序列化的不写
第三步:使用序列化类,视图类中用
第四步:视图函数中得到序列化类对象 对象.data,通过Response返回给前端
模型类(models.py):
class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
price = models.DecimalField(decimal_places=2, max_digits=5)
author = models.CharField(max_length=32)
序列化类(ser.py):
from rest_framework import serializers
from .models import Book
class BookSerializer(serializers.Serializer):
# max_length=32,min_length=3 反序列化保存校验数据的时候用
name = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3)
price=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
author = serializers.CharField()
视图层类(views.py)
class BookView(APIView):
def get(self,request):
# 查出来的数据做序列化
book_list=Book.objects.all()
# 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) # 传入初始化的参数instance=None, data=empty
# ser.data使用模型类对象序列化后的字典
return Response(ser.data) # 字典,列表,字符串都行
路由:
from app01 import views
urlpatterns = [
path(\'admin/\', admin.site.urls),
path(\'books/\', views.BookView.as_view()),
]
2、字段类型
需要记忆:
CharField
IntegerField
FloatField
DecimalField
DateTimeField
DateField
了解:
反序列化时,前端发送进来的json
数据中,也有值是列表或者字典的时候,那么这种数据我们需要用什么字段来反序列化?
{name:lqz,age:19,hobby:[篮球,足球],wife:{name:lyf,age:38}}
ListField
反序列化列表值DictField
反序列化字典值
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\' 如\"5ce0e9a5-5ffa-654b-cee0-1238041fb31a\" 2) \'hex\' 如 \"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=) |
3、字段参数
序列化器中字段参数是用来在反序列化时做校验数据的功能作用
如 max_length
是限制数据的字符长度
重点记忆:
read_only
:该字段只能序列化,后端发送给前端看write_only
:该字段只能反序列化,由前端发送到后端保存
例子:
# 什么都不写,表示 name 字段既序列化,又反序列化
name=serializers.CharField(max_length=32,min_length=3)
# 只反序列化,author 字段只能由前端把作者信息发到后端保存
author=serializers.CharField(write_only=True)
# 这是错误写法,write_only=True,read_only=True 逻辑矛盾
price=serializers.CharField(write_only=True,read_only=True)
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 |
序列化
1、定制序列化的字段
方式一:在序列化类中写
使用 serializers
的SerializerMethodField()
来定制,但必须配合一个方法,方法名get_字段名,方法返回什么,字段就是什么,obj是当前序列化到的模型类中的单个对象(queryset
或 单个 book
)
from rest_framework import serializers
from .models import Book
class BookSerializer(serializers.Serializer):
name = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3)
price=serializers.CharField()
author = serializers.CharField()
# 在序列化后返回给前端时,前端就可以多看到一个 price_info 值
price_info = serializers.SerializerMethodField()
def get_price_info(self, obj): # obj是当前序列化到的单个对象
return \"价格是:\"+str(obj.price)
方式二:在模型类中写
表模型中写方法,并且把方法包装成数据属性,在序列化类中使用的时候把该方法当作普通字段
class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
price = models.DecimalField(decimal_places=2, max_digits=5)
author = models.CharField(max_length=32)
@property # 把方法包装成数据属性
def price_info(self):
return \"价格是:\" + str(self.price)
在序列化类中使用:
只能给前端看,前端不能传送该字段的值(只序列化)
price_info=serializers.CharField(read_only=True) # 只用来做序列化
反序列化
1、反序列化之新增
反序列化同时可以进行数据校验
具体步骤如下:
第一步:把前端传入的数据,放到Serializer对象中:ser=BookSerializer(data=request.data)
第二步:校验数据:ser.is_valid():
第三步:保存,ser.save()---》必须重写create,在序列化类中
# 校验通过的数据都存放在 validated_data 中
def create(self, validated_data):
book=Book.objects.create(**validated_data)
return book
如果instance为None,调用save本质会调用create,父类create是直接抛异常的,所以我们要重写
视图层类:
class BookView(APIView):
def post(self,request):
# 反序列化,保存---》使用data参数
ser=BookSerializer(data=request.data) #
# 校验数据
if ser.is_valid(): # 如果是true表示数据校验通过,通过,就保存
ser.save() # 就会保存,重写create方法,如果不重写,我们不知道存到哪个表中
return Response(ser.data)
return Response({\'code\':101,\'msg\':\'数据校验失败\',\'err\':ser.errors})
序列化类:
注意:重写 create
方法后 不要忘记返回book对象
from rest_framework import serializers
from .models import Book
# drf提供的类:Serializer
class BookSerializer(serializers.Serializer):
name = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3)
price=serializers.CharField()
author = serializers.CharField()
price_info=serializers.CharField(read_only=True) # 只用来做序列化
def create(self, validated_data):
# validated_data校验过后的数据
# 手动存到book表中
book=Book.objects.create(**validated_data)
# book=Book.objects.create(name=validated_data.get(\'name\'))
return book # 不要忘记返回book对象
2、反序列化之修改
视图层类:
写 put 方法,与 get
方法很像,但 put 方法序列化器中要有 instance
参数
class BookDetailView(APIView):
def put(self, request, pk):
# 修改:用什么数据,修改哪个对象?
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
# 既有instance,又有data,表示修改
ser = BookSerializer(instance=book, data=request.data)
if ser.is_valid():
# 重写update方法
ser.save() # 调用save---》内部根据instance判断是触发create还是update
return Response(ser.data)
return Response({\'code\': 102, \'msg\': \'修改出错\', \'err\': ser.errors})
序列化类:
修改,需要重写 序列化类 中的update
方法,否则和新增一样也会报错
from rest_framework import serializers
from .models import Book
class BookSerializer(serializers.Serializer):
name = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3)
price=serializers.CharField()
author = serializers.CharField()
def update(self, instance, validated_data):
# validated_data校验过后的数据,instance 是要修改的对象
instance.name = validated_data.get(\'name\')
instance.price = validated_data.get(\'price\')
instance.author = validated_data.get(\'author\')
instance.save() # 模型对象自带的save,保存到数据库中
return instance # 要忘记返回instance对象
3、反序列化之局部和全局钩子
与 forms
组件类中的校验局部钩子全局钩子书写方法几乎一样。
需要在序列化类中书写局部和全局钩子
from rest_framework import serializers
from .models import Book
class BookSerializer(serializers.Serializer):
name = serializers.CharField(max_length=8, min_length=3)
price=serializers.CharField()
author = serializers.CharField()
# 局部钩子
# 字段有自己的校验:max_length .... ,再校验,就可以写局部钩子
def validate_name(self, attr):
# attr就是前端传入的数据
# 名字不能以sb开头
if attr.startswith(\'sb\'):
raise ValidationError(\"名字不能以sb开头\")
else:
return attr # 没有问题,正常返回
# 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
if attrs.get(\'name\') == attrs.get(\'author\'):
raise ValidationError(\'作者名不能等于书名\')
else:
return attrs
ModelSerializer 模型类序列化器
以后我们在实际开发中会使用ModelSerializer
跟表模型做绑定比较多,不需要重写update
和create
方法了
序列化类:
class BookSerializer2(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Book # 跟哪个表有关系
fields=\'__all__\' # 所有字段
# id是从表模型中映射过来的,auto,它会不要求你传
# price_info:它不是数据库中字段
# 即便扩写的字段,也要在fields中注册
# fields = [\'id\', \'name\', \'price\', \'author\', \'price_info\']
# 重写字段
# 局部和全局钩子跟之前一样
ModelSerializer 额外添加参数
class BookSerializer2(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Book
fields = [\'id\', \'name\', \'price\', \'author\', \'price_info\']
# 原来的字段参数,通过extra_kwargs传进去
extra_kwargs = {
\'name\': {\'write_only\': True, \'max_length\': 8, \'min_length\': 3}
}
来源:https://www.cnblogs.com/elijah-li/p/16079329.html
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