drf之序列化
目录
一、Request类源码分析
总结：
1 新的request有个data属性，以后只要是在请求body体中的数据，无论什么编码格式，无论什么请求方式
2 取文件还是从：request.FILES
3 取其他属性，跟之前完全一样 request.method ....
-原理是：新的Request重写了__getattr__，通过反射获取老的request中的属性
4 request.GET 现在可以使用 request.query_params
@property
def query_params(self):
return self._request.GET
**源码中找出来 **
-老的request在新的request._request
-照常理来讲，如果取method，应该request._request.method,但是我现在可以request.method
魔法方法之 getattr, . 拦截，对象.属性 当属性不存在时，会触发 类中 __getattr__的执行
get请求能不能在body体中带数据
-能
二、 序列化组件介绍
1. 序列化
序列化器会把模型对象（queryset，单个对象）转换成字典,经过response以后变成json字符串
2. 反序列化
把客户端发送过来的数据,经过request.data以后变成字典,序列化器可以把字典转成模型
3. 反序列化
完成数据校验功能
三、序列化类的基本使用
1 创建book表模型
写查询所有图书的接口：APIVie+序列化类+Response
from django.db import models
# Create your models here.
class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
price = models.IntegerField()
查询所有和查询单条(序列化)
views.py
class BookView(APIView):
def get(self, request):
book_list = Book.objects.all()
# 使用序列化类，完成序列化 两个很重要参数： instance实例，对象 data：数据
# 如果是多条many=True 如果是queryset对象，就要写
# 如果是单个对象 many=False，默认是False
serializer = BookSerializer(instance=book_list, many=True)
# serializer.data # 把qs对象，转成列表套字典 ReturnList
# print(serializer.data)
# print(type(serializer.data))
# return Response(serializer.data)
return Response({'code': 100, 'msg': '成功', 'data': serializer.data})
class BookDetailView(APIView):
def get(self, request, pk):
book = Book.objects.all().get(pk=pk)
serializer = BookSerializer(instance=book)
return Response({'code': 100, 'msg': '成功', 'data': serializer.data})
**urls.py**
```python
urlpatterns = [
path('books/', views.BookView.as_view()),
path('books/<int:pk>/', views.BookDetailView.as_view()),
]
序列化类
from rest_framework import serializers
class BookSerializer(serializers.Serializer):
# 要序列化的字段
# id = serializers.IntegerField()
name = serializers.CharField()
# price = serializers.IntegerField()
总结
序列化类的使用
1 写一个类，继承serializers.Serializer
2 在类中写字段，要序列化的字段
3 在视图类中使用：（多条，单条）
serializer = BookSerializer(instance=book_list, many=True)
serializer = BookSerializer(instance=book)
4 常用字段类和参数（了解）
4.1 常用字段类
| 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=) |
# IntegerField CharField DateTimeField DecimalField
# ListField和DictField---》比较重要，但是后面以案例形式讲
4.2 字段参数(校验数据来用的)
选项参数：（CharField,IntegerField）
| 参数名称 | 作用 |
|---|---|
| max_length | 最大长度 |
| min_lenght | 最小长度 |
| allow_blank | 是否允许为空 |
| trim_whitespace | 是否截断空白字符 |
| max_value | 最小值 |
| min_value | 最大值 |
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 |
# read_only write_only 很重要，后面以案例讲
5 反序列化之校验
# 反序列化，有三层校验
-1 字段自己的（写的字段参数：required max_length 。。。）
-2 局部钩子：写在序列化类中的方法，方法名必须是 validate_字段名
def validate_name(self, name):
if 'sb' in name:
# 不合法，抛异常
raise ValidationError('书名中不能包含sb')
else:
return name
-3 全局钩子：写在序列化类中的方法 方法名必须是 validate
def validate(self, attrs):
price = attrs.get('price')
name = attrs.get('name')
if name == price:
raise ValidationError('价格不能等于书名')
else:
return attrs
# 只有三层都通过，在视图类中：
ser.is_valid(): 才是True，才能保存
三层校验
from rest_framework import serializers
from rest_framework.exceptions import ValidationError
class BookSerializer(serializers.Serializer):
# 要序列化的字段
id = serializers.IntegerField(required=False) # required=false表示可以不填
name = serializers.CharField(allow_blank=True, required=False, max_length=8,
min_length=3, error_messages={'max_length': '太长了'}) # allow_blank 这个字段传了，value值可以为空
price = serializers.IntegerField(max_value=100, min_value=10, error_messages={'max_value': '必须小于100'})
# 局部钩子， 给某个字段做个校验
# 书名中不能包含sb
# 一定要写成validate_字段名的形式
def validate_name(self, name):
if 'sb' in name:
# 不合法，抛异常
raise ValidationError('书名中不能包含sb')
else:
return name
def validate_price(self, price):
if price == 88:
raise ValidationError('价格不能等于88')
else:
return price
# 全局钩子
# 价格和书名不能一样 validate
def validate(self, attrs):
price = attrs.get('price')
name = attrs.get('name')
if name == price:
raise ValidationError('价格不能等于书名')
else:
return attrs
六、 反序列化之保存
新增接口：
-序列化类的对象，实例化的时候：ser = BookSerializer(data=request.data)
-数据校验过后----》调用 序列化类.save()--->但是要在序列化类中重写 create方法
def create(self, validated_data):
book=Book.objects.create(**validated_data)
return book
修改接口
-序列化类的对象，实例化的时候：ser = BookSerializer(instance=book,data=request.data)
-数据校验过后----》调用 序列化类.save()--->但是要在序列化类中重写 update方法
def update(self, book, validated_data):
for item in validated_data: # {"name":"jinping","price":55}
setattr(book, item, validated_data[item])
book.save()
return book
研究了一个问题
在视图类中，无论是保存还是修改，都是调用序列化类.save()，底层实现是根据instance做一个判断
新增数据（反序列化）
序列化
def create(self, validated_data):
# validated_data校验过后的数据，字典
book = Book.objects.create(**validated_data)
return book
views.py
# 新增
def post(self, request):
# 前端会传入数据，request.data--->把这个数据保存到数据库中
# 借助于序列化类，完成 校验和反序列化
# data 前端传入的数据 {"name":"三国演义","price":88}
ser = BookSerializer(data=request.data)
# 校验数据
if ser.is_valid(): # 三层：字段自己的校验，局部钩子校验，全局钩子校验
# 校验通过，保存
print(ser.validated_data) # validated_data：校验过后的数据
# 如果没有save，如何保存，自己做
# Book.objects.create(**ser.validated_data)
ser.save() # 会保存，但是会报错,因为它不知道你要保存到那个表中
return Response({'code': 100, 'msg': '新增成功'})
else:
print(ser.errors) # 校验失败的错误
return Response({'code': 101, 'msg': '新增失败', 'errors': ser.errors})
修改数据（反序列）
序列化
# def update(self, book, validated_data):
# # instance 要修改的对象
# # validated_data：前端传入，并且校验过后的数据
# book.name = validated_data.get('name')
# book.price = validated_data.get('price')
# # 一定不要忘了
# book.save()
# return book
#更高级的写法
def update(self, book, validated_data):
for item in validated_data: # {"name":"jinping","price":55}
setattr(book, item, validated_data[item])
# 等同于下面
# setattr(book,'name','jinping')
# setattr(book,'price',55)
# 等同于
# book.name = validated_data.get('name')
# book.price = validated_data.get('price')
book.save()
return book
views.py
def put(self, request, pk):
book = Book.objects.get(pk=pk)
ser = BookSerializer(instance=book, data=request.data)
if ser.is_valid():
ser.save() # 也会报错，重写update
return Response({'code': 100, 'msg': '修改成功'})
else:
return Response({'code': 101, 'msg': '修改失败', 'errors': ser.errors})
