常用小操作索引

• 指定fields必须：fields.String(required=True)
• 部分loading：
  • 不load name：result = UserSchema.load({'email': 'mail@mail.com'}, partail=('name',)
  • 只load email: result = UserSchema.load({'email': 'mail@mail.com'}, partail=True

• 只读/只写:

  • fields.Str(load_only=True)
  • fields.Str(dump_only=True)

• 排序输出: 返回一个OrderedDict

  class UserSchema(Schema):...class Meta:fields=('name', 'email') # 输出顺序ordered=True
  

声明Schema

from marshmallow import Schema, fields
class UserSchema(Schema):name = fields.Str()email = fields.Email()created_at = fields.DateTime()

序列化对象('Dumping')

即将Python对象格式化为通用格式数据输出 dump方法返回namedtuple, dumps方法返回一个json string

from marshmallow import pprint
user = User(name="Monty", email="monty@ptyhon.org")
schema = UserSchema()
result = schema.dump(user)
pprint(result)

只dump部分字段：

schema = UserSchema(only=('name', 'email'))

对象反序列化('Loading')

即将通用数据格式化为Python对象输入 通过post_load修饰器将数据格式化为对象

from marshmallow import Schema, fields, post_load
class UserSchema(Schema):name = fields.Str()email = fields.Email()created_on = fields.DateTime()@post_load
def make_user(self, data):return User(**data)

对数据调用load方法，会返回User对象

data = {'name': 'test', 'email': 'mail@mail.com'}
schema = UserSchema()
result = schema.load(data)
resutl # => user对象 <User(name='test')>

同时处理多个对象/数据 (many=True)

指定many参数：Schema(many=True)

user1 = User(...)
user2 = User(...)
users = [user1, user2]
schema = UserSchema(many=True)
result = schema.dump(users, many=True) # load方法也类似

数据校验

当输入外部数据时， 使用Schema.load()方法。如果数据与定义Schema时的规则不一致，则raise ValidationError.

• ValidationError.messages: 错误信息
• ValidationError.valid_data： 符合规则的，正确解析的数据

err message 和valid_data的格式如下：

from marshmallow import ValidationErrortry:result = UserSchema().load({'name': 'John', 'email': 'foo'})
except ValidationError as err:err.messages  # => {'email': ['"foo" is not a valid email address.']}valid_data = err.valid_data  # => {'name': 'John'}

自定义校验函数

在定义Schema的时候, 指定validate参数。validate支持function, lambda 或含call定义的对象。

以上面的UserSchema为例：

def email_validate(email):name, domain = email.split('@')if domain != 'mail.com':raise ValidationError('不支持非mail.com邮箱注册')class UserSchema(Schema):...email = fields.Email(validate=email_validate)

这里的validte并不会覆盖掉内置的fields.Email的校验。如果有多个validate规则，使用list/tuple/generator输入。

自定义校验函数在外部调用

即validator

from marshmallow import fields, Schema, validates, ValidationErrorclass UserSchema(Schema):...email = fields.Email()@validates('email')def email_validate(self, email):name, domain = email.split('@')if domain != 'mail.com':raise ValidationError('不支持非mail.com邮箱注册')return True

这样就可以单独在外部做邮箱验证，比如:is_email_valid = UserSchema.email_validate('mail@mail.com') 然而验证了一下，这种validator会覆盖掉本身带的fields.Email()检验。按上面的方法，'mail,/www@mail.com'这样的无效邮箱也时返回True的

load数据时，不明Fields的处理 => stable版本不包含，lastest版本包含

• EXLUDE: 忽略不明fields数据
• INCLUDE： 接受不明fields数据
• RAISE: 抛出ValidationError

marshmallow默认会忽略不明fields数据 指定方式：

• 在Meta Class中指定

  class UserSchema(Schema):...class Meta:unknown = INCLUDE
  

• 实例化时指定: schema = UserSchema(unknown=EXLUDE)
• 调用load时才指定: UserSchema().load(data, unknown=RAISE)