引入
Django RestFramework帮助我们实现了处理application/json协议请求的数据,另外,我们也提到,如果不使用DRF,直接从request.body里面拿到原始的客户端请求的字节数据,经过decode,然后json反序列化之后,也可以得到一个Python字典类型的数据。
但是,这种方式并不被推荐,因为已经有了非常优秀的第三方工具,那就是Django RestFramework的解析器组件,这是我们今天要学习的第一个非常重要的知识点,咱们今天要学习的另一个也是至关重要的知识点叫做序列化组件。
相关知识点一:三元运算
三元运算能够简化我们的代码,请看如下代码:
# 定义两个变量 a = 1 b = 2 # 判断a的真假值,如果为True,则将判断表达式的前面的值赋给c,否则将判断表达式后面的值赋给c c = a if a else b print(c) # 1 # 因为a的真假值判断为True,所以c为1 # 定义两个变量 a = 0 b = 2 # 判断a的真假值,如果为True,则将判断表达式的前面的值赋给c,否则将判断表达式后面的值赋给c c = a if a else b print(c) # 2 # 因为a的真假值判断为False,所以c为2
相关知识点二:列表推导式
列表推导式的返回结果仍然是一个列表,假设有列表li = [1, 2, 3, 4], 请同学们思考,如果将li列表里面的每一个元素乘以2得到一个新的列表,请看下面的代码:
li = [1, 2, 3, 4] # 方式一:使用普通for循环 new_list = list() for item in li: new_list.append(item * 2) # 方式二:使用列表推导式 li = [ x * 2 for x in li]
可见,列表推导式能够大大简化代码,再看下面的代码:
class JsonParser(object): pass class FormParser(object): pass class Parser(object): parser_classes = [JsonParser, FormParser] def _get_parse(self): parser_list = [parser() for parser in self.parser_classes] return parser_list parser = Parser() parser_list = parser._get_parse() print(parser_list) # [<__main__.JsonParser object at 0x103f07048>, <__main__.FormParser object at 0x103f072e8>]
可以看到,parser_list是parser_classes中每个类的实例化对象列表。以上就是关于列表推导式的相关知识点。
相关知识点三:getattr
在学习面向对象时,我们知道可以通过对象加点号获取该对象的属性,也可以通过对象的dict访问属性,请看下面的代码:
class Father(object): country = "china" class Person(Father): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age p = Person("pizza", 18) print(p.__dict__) # {'name': 'pizza', 'age': 18} print(Person.__dict__) # {'__module__': '__main__', '__init__': <function Person.__init__ at 0x103f132f0>, '__doc__': None} print(p.name) # pizza print(p.age) # 18 print(p.country) # china 如果对象不存在这个属性,则会到其父类中查找这个属性 print(p.hobby) # 如果在父类中也找不到这个属性,则会报错:AttributeError: 'Person' object has no attribute 'hobby'
对象的属性查找首先会在该对象的一个名为dict的字典中查找这个属性,如果找不到,则会到其父类中查找这个属性,如果在父类中都也找不到对应的属性,这会抛出异常AttributeError,我们可以通过在类中定义一个getattr来重定向未查找到属性后的行为,请看下面的代码:
class Father(object): country = "china" class Person(Father): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __getattr__(self, value): raise ValueError("属性%s不存在" % value) p = Person("pizza", 18) print(p.hobby) # ValueError: 属性hobby不存在
可以看到,我们能够重新定义异常,也可以做其他任何事情,这就是getattr,一句话总结,通过对象查找属性,如果找不到属性,且该对象有getattr方法,那么getattr方法会被执行,至于执行什么逻辑,我们可以自定义。
相关知识点四:Django settings文件查找顺序
在使用Django的时候,应该是经常会用到它的settings文件,通过在settings文件里面定义变量,我们可以在程序的任何地方使用这个变量,方便好用,比如,假设我在settings里面定义了一个变量NAME=”Pizza”, 虽然可以在项目的任何地方使用:
>>> from drf_server import settings >>> print(settings.NAME) # Pizza
但是,这种方式并不是被推荐和建议的,因为除了项目本身的settings文件之外,Django程序本身也有许多配置变量,都存储在django/conf/global_setting.py模块里面,包括缓存、数据库、秘钥等,如果我们只是from drf_server import settings导入了项目本身的配置信息,当需要用到Django默认的配置信息的时候,还需要再次导入,from django.conf import settings,所以建议的使用方式是:
>>> from django.conf import settings >>> print(settings.NAME)
使用上面的方式,我们除了可以使用自定义的配置信息(NAME)外,还可以使用global_settings中的配置信息,不需要重复导入,Django查找变量的顺序是先从用户的settings里面查找,然后在global_settings中查找,如果用户的settings中找到了,则不会继续查找global_settings中的配置信息,假设我在用户的settings里面定义了NAME=”Pizza”, 在global_settings中定义了NAME=”Alex”,请看下面的打印结果:
>>> from django.conf import settings >>> print(settings.NAME) # Pizza
可见,这种方式更加灵活高效,建议大家使用。
相关知识点五:Django原生serializer
我们可以自定义符合REST规范的接口,请看下面的代码:
from django.db import models # Create your models here. class Courses(models.Model): title = models.CharField(max_length=32) description = models.CharField(max_length=128)
class CoursesView(View): def get(self, request): courses = list() for item in Courses.objects.all(): course = { "title": item.title, "description": item.description } courses.append(course) return HttpResponse(json.dumps(courses, ensure_ascii=False))
通过上面的方式,我们定义出了符合规范的返回数据,加上符合规范的url,我们可以说,手动方式进行REST开发也是完全没有问题的,但是,企业最注重的是开发效率,而不是程序员实现需求的方式,理论上来说,我们可以通过任何方式,但是我们应该尽可能的采用高效的、灵活的、强大的工具来帮助我们完成重复的事情,所以我们需要学习DRF,它提供了很多的功能,在讲DRF的序列化之前,我们来了解另一个知识,那就是,Django框架原生的序列化功能,即Django原生serializer,它的使用方式如下:
from django.core.serializers import serialize class StudentView(APIView): def get(self, request): origin_students = Student.objects.all() serialized_students = serialize("json", origin_students) return HttpResponse(serialized_students)
使用方式非常简单,导入模块之后,将需要的格式和queryset传给serialize进行序列化,然后返回序列化后的数据。
如果你的项目仅仅只是需要序列化一部分数据,不需要用到诸如认证、权限等等其他功能,可以使用Django原生serializer,否则建议使用DRF。
解析器组件
解析器组件的使用
首先,来看看解析器组件的使用,稍后我们一起剖析其源码:
from django.http import JsonResponse from rest_framework.views import APIView from rest_framework.parsers import JSONParser, FormParser # Create your views here. class LoginView(APIView): parser_classes = [FormParser] def get(self, request): return render(request, 'parserver/login.html') def post(self, request): # request是被drf封装的新对象,基于django的request # request.data是一个property,用于对数据进行校验 # request.data最后会找到self.parser_classes中的解析器 # 来实现对数据进行解析 print(request.data) # {'username': 'alex', 'password': 123} return JsonResponse({"status_code": 200, "code": "OK"})
使用方式非常简单,分为如下两步:
- from rest_framework.views import APIView
- 继承APIView
- 直接使用request.data就可以获取Json数据
如果你只需要解析Json数据,不允许任何其他类型的数据请求,可以这样做:
- from rest_framework.parsers import JsonParser
- 给视图类定义一个parser_classes变量,值为列表类型[JsonParser]
- 如果parser_classes = [], 那就不处理任何数据类型的请求了
问题来了,这么神奇的功能,DRF是如何做的?因为昨天讲到Django原生无法处理application/json协议的请求,所以拿json解析来举例,请同学们思考一个问题,如果是你,你会在什么地方加入新的Json解析功能?
首先,需要明确一点,我们肯定需要在request对象上做文章,为什么呢?因为只有有了用户请求,我们的解析才有意义,没有请求,就没有解析,更没有处理请求的逻辑,所以,我们需要弄明白,在整个流程中,request对象是什么时候才出现的,是在绑定url和处理视图之间的映射关系的时候吗?我们来看看源码:
@classonlymethod def as_view(cls, **initkwargs): """Main entry point for a request-response process.""" for key in initkwargs: if key in cls.http_method_names: raise TypeError("You tried to pass in the %s method name as a " "keyword argument to %s(). Don't do that." % (key, cls.__name__)) if not hasattr(cls, key): raise TypeError("%s() received an invalid keyword %r. as_view " "only accepts arguments that are already " "attributes of the class." % (cls.__name__, key)) def view(request, *args, **kwargs): self = cls(**initkwargs) if hasattr(self, 'get') and not hasattr(self, 'head'): self.head = self.get self.request = request self.args = args self.kwargs = kwargs return self.dispatch(request, *args, **kwargs) view.view_class = cls view.view_initkwargs = initkwargs # take name and docstring from class update_wrapper(view, cls, updated=()) # and possible attributes set by decorators # like csrf_exempt from dispatch update_wrapper(view, cls.dispatch, assigned=()) return view
看到了吗?在执行view函数的时候,那么什么时候执行view函数呢?当然是请求到来,根据url查找映射表,找到视图函数,然后执行view函数并传入request对象,所以,如果是我,我可以在这个视图函数里面加入处理application/json的功能:
@classonlymethod def as_view(cls, **initkwargs): """Main entry point for a request-response process.""" for key in initkwargs: if key in cls.http_method_names: raise TypeError("You tried to pass in the %s method name as a " "keyword argument to %s(). Don't do that." % (key, cls.__name__)) if not hasattr(cls, key): raise TypeError("%s() received an invalid keyword %r. as_view " "only accepts arguments that are already " "attributes of the class." % (cls.__name__, key)) def view(request, *args, **kwargs): if request.content_type == "application/json": import json return HttpResponse(json.dumps({"error": "Unsupport content type!"})) self = cls(**initkwargs) if hasattr(self, 'get') and not hasattr(self, 'head'): self.head = self.get self.request = request self.args = args self.kwargs = kwargs return self.dispatch(request, *args, **kwargs) view.view_class = cls view.view_initkwargs = initkwargs # take name and docstring from class update_wrapper(view, cls, updated=()) # and possible attributes set by decorators # like csrf_exempt from dispatch update_wrapper(view, cls.dispatch, assigned=()) return view
看到了吧,然后我们试试发送json请求,看看返回结果如何?是不是非常神奇?事实上,你可以在这里,也可以在这之后的任何地方进行功能的添加。
那么,DRF是如何做的呢?我们在使用的时候只是继承了APIView,然后直接使用request.data,所以,我斗胆猜测,功能肯定是在APIView中定义的,废话,具体在哪个地方呢?接下来,我们一起来分析一下DRF解析器源码,看看DRF在什么地方加入了这个功能,上节课,我们通过面向对象的方式,给类的某个方法新增了功能,调用重写的方法,就实现了功能扩展,但是上面除了request.data,我们没有调用任何新的方法,所以,问题就在这个request.data上,它绝不仅仅是一个普通的对象属性。
好了,有了这个共同的认识,我们接下来验证一下我们的看法。
解析器组件源码剖析
请看下图:
上图详细描述了整个过程,最重要的就是重新定义的request对象,和parser_classes变量,也就是我们在上面使用的类变量。好了,通过分析源码,验证了我们的猜测。
序列化组件
序列化组件的使用
定义几个 model:
from django.db import models # Create your models here. class Publish(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) city = models.CharField(max_length=32) email = models.EmailField() def __str__(self): return self.name class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() def __str__(self): return self.name class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=32) publishDate = models.DateField() price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish = models.ForeignKey(to="Publish", to_field="nid", on_delete=models.CASCADE) authors = models.ManyToManyField(to="Author") def __str__(self): return self.title
通过序列化组件进行GET接口设计
首先,设计url,本次我们只设计GET和POST两种接口:
from django.urls import re_path from serializers import views urlpatterns = [ re_path(r'books/$', views.BookView.as_view()) ]
我们新建一个名为app_serializers.py的模块,将所有的序列化的使用集中在这个模块里面,对程序进行解耦:
# -*- coding: utf-8 -*- from rest_framework import serializers from .models import Book class BookSerializer(serializers.Serializer): title = serializers.CharField(max_length=128) publish_date = serializers.DateTimeField() price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish = serializers.CharField(max_length=32) authors = serializers.CharField(max_length=32)
接着,使用序列化组件,开始写视图类:
# -*- coding: utf-8 -*- from rest_framework.views import APIView from rest_framework.response import Response # 当前app中的模块 from .models import Book from .app_serializer import BookSerializer # Create your views here. class BookView(APIView): def get(self, request): origin_books = Book.objects.all() serialized_books = BookSerializer(origin_books, many=True) return Response(serialized_books.data)
如此简单,我们就已经,通过序列化组件定义了一个符合标准的接口,定义好model和url后,使用序列化组件的步骤如下:
- 导入序列化组件:from rest_framework import serializers
- 定义序列化类,继承serializers.Serializer(建议单独创建一个专用的模块用来存放所有的序列化类):class BookSerializer(serializers.Serializer):pass
- 定义需要返回的字段(字段类型可以与model中的类型不一致,参数也可以调整),字段名称必须与model中的一致
- 在GET接口逻辑中,获取QuerySet
- 开始序列化:将QuerySet作业第一个参数传给序列化类,many默认为False,如果返回的数据是一个列表嵌套字典的多个对象集合,需要改为many=True
- 返回:将序列化对象的data属性返回即可
上面的接口逻辑中,我们使用了Response对象,它是DRF重新封装的响应对象。该对象在返回响应数据时会判断客户端类型(浏览器或POSTMAN),如果是浏览器,它会以web页面的形式返回,如果是POSTMAN这类工具,就直接返回Json类型的数据。
此外,序列化类中的字段名也可以与model中的不一致,但是需要使用source参数来告诉组件原始的字段名,如下:
class BookSerializer(serializers.Serializer): BookTitle = serializers.CharField(max_length=128, source="title") publishDate = serializers.DateTimeField() price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) # source也可以用于ForeignKey字段 publish = serializers.CharField(max_length=32, source="publish.name") authors = serializers.CharField(max_length=32)
下面是通过POSTMAN请求该接口后的返回数据,大家可以看到,除ManyToManyField字段不是我们想要的外,其他的都没有任何问题:
[ { "title": "Python入门", "publishDate": null, "price": "119.00", "publish": "浙江大学出版社", "authors": "serializers.Author.None" }, { "title": "Python进阶", "publishDate": null, "price": "128.00", "publish": "清华大学出版社", "authors": "serializers.Author.None" } ]
那么,多对多字段如何处理呢?如果将source参数定义为”authors.all”,那么取出来的结果将是一个QuerySet,对于前端来说,这样的数据并不是特别友好,我们可以使用如下方式:
class BookSerializer(serializers.Serializer): title = serializers.CharField(max_length=32) price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publishDate = serializers.DateField() publish = serializers.CharField() publish_name = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.name') publish_email = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.email') # authors = serializers.CharField(max_length=32, source='authors.all') authors_list = serializers.SerializerMethodField() def get_authors_list(self, authors_obj): authors = list() for author in authors_obj.authors.all(): authors.append(author.name) return authors
请注意,get_必须与字段名称一致,否则会报错。
通过序列化组件进行POST接口设计
接下来,我们设计POST接口,根据接口规范,我们不需要新增url,只需要在视图类中定义一个POST方法即可,序列化类不需要修改,如下:
# -*- coding: utf-8 -*- from rest_framework.views import APIView from rest_framework.response import Response # 当前app中的模块 from .models import Book from .app_serializer import BookSerializer # Create your views here. class BookView(APIView): def get(self, request): origin_books = Book.objects.all() serialized_books = BookSerializer(origin_books, many=True) return Response(serialized_books.data) def post(self, request): verified_data = BookSerializer(data=request.data) if verified_data.is_valid(): book = verified_data.save() # 可写字段通过序列化添加成功之后需要手动添加只读字段 authors = Author.objects.filter(nid__in=request.data['authors']) book.authors.add(*authors) return Response(verified_data.data) else: return Response(verified_data.errors)
POST接口的实现方式,如下:
- url定义:需要为post新增url,因为根据规范,url定位资源,http请求方式定义用户行为
- 定义post方法:在视图类中定义post方法
- 开始序列化:通过我们上面定义的序列化类,创建一个序列化对象,传入参数data=request.data(application/json)数据
- 校验数据:通过实例对象的is_valid()方法,对请求数据的合法性进行校验
- 保存数据:调用save()方法,将数据插入数据库
- 插入数据到多对多关系表:如果有多对多字段,手动插入数据到多对多关系表
- 返回:将插入的对象返回
请注意,因为多对多关系字段是我们自定义的,而且必须这样定义,返回的数据才有意义,而用户插入数据的时候,serializers.Serializer没有实现create,我们必须手动插入数据,就像这样:
# 第二步, 创建一个序列化类,字段类型不一定要跟models的字段一致 class BookSerializer(serializers.Serializer): # nid = serializers.CharField(max_length=32) title = serializers.CharField(max_length=128) price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish = serializers.CharField() # 外键字段, 显示__str__方法的返回值 publish_name = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.name') publish_city = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.city') # authors = serializers.CharField(max_length=32) # book_obj.authors.all() # 多对多字段需要自己手动获取数据,SerializerMethodField() authors_list = serializers.SerializerMethodField() def get_authors_list(self, book_obj): author_list = list() for author in book_obj.authors.all(): author_list.append(author.name) return author_list def create(self, validated_data): # {'title': 'Python666', 'price': Decimal('66.00'), 'publish': '2'} validated_data['publish_id'] = validated_data.pop('publish') book = Book.objects.create(**validated_data) return book def update(self, instance, validated_data): # 更新数据会调用该方法 instance.title = validated_data.get('title', instance.title) instance.publishDate = validated_data.get('publishDate', instance.publishDate) instance.price = validated_data.get('price', instance.price) instance.publish_id = validated_data.get('publish', instance.publish.nid) instance.save() return instance
这样就会非常复杂化程序,如果我希望序列化类自动插入数据呢?
这是问题一:如何让序列化类自动插入数据?
另外问题二:如果字段很多,那么显然,写序列化类也会变成一种负担,有没有更加简单的方式呢?
答案是肯定的,我们可以这样做:
class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = Book fields = ('title', 'price', 'publish', 'authors', 'author_list', 'publish_name', 'publish_city' ) extra_kwargs = { 'publish': {'write_only': True}, 'authors': {'write_only': True} } publish_name = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.name') publish_city = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.city') author_list = serializers.SerializerMethodField() def get_author_list(self, book_obj): # 拿到queryset开始循环 [{}, {}, {}, {}] authors = list() for author in book_obj.authors.all(): authors.append(author.name) return authors
步骤如下:
- 继承ModelSerializer:不再继承Serializer
- 添加extra_kwargs类变量:extra_kwargs = {‘publish’: {‘write_only’: True}}
使用ModelSerializer完美的解决了上面两个问题。