drf -------序列化组件

2 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

3 序列化类的基本使用

# 1 创建book表模型
# 2 写查询所有图书的接口：APIVie+序列化类+Response

3.1 查询所有和查询单条

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Falseserializer = 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

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 validatedef 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

6 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

7 5个接口代码

路由

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

视图

from .models import Book
from .serializer import BookSerializer


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Falseserializer = 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})
# 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})


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})
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updatereturn Response({'code': 100, 'msg': '修改成功'})else:return Response({'code': 101, 'msg': '修改失败', 'errors': ser.errors})

序列化类

# from rest_framework.serializers import Serializer
from rest_framework import serializers

from rest_framework.exceptions import ValidationError
from .models import Book


class BookSerializer(serializers.Serializer):# 要序列化的字段id = serializers.IntegerField(required=False)  # 前端传入数据，可以不填这个字段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'})
# price = serializers.CharField()
# 局部钩子：给某个字段做个校验# 书名中不能包含sb# 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
def validate_price(self, item):if item == 88:raise ValidationError('价格不能等于88')else:return item
# 全局钩子# 价格和书名不能一样  validatedef 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
def create(self, validated_data):# validated_data校验过后的数据，字典book = Book.objects.create(**validated_data)return book
# 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 bookdef 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

表模型

from django.db import models


# Create your models here.

class Book(models.Model):name = models.CharField(max_length=32)price = models.BigIntegerField()# 面试题：BigIntegerField跟IntegerField有什么区别

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