Serializer序列化器
定义Serializer
1. 定义方法
Django REST framework中的Serializer使用类来定义,须继承自rest_framework.serializers.Serializer。
例如,我们已有了一个数据库模型类BookInfo
class BookInfo(models.Model): btitle = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名称') bpub_date = models.DateField(verbose_name='发布日期', null=True) bread = models.IntegerField(default=0, verbose_name='阅读量') bcomment = models.IntegerField(default=0, verbose_name='评论量') image = models.ImageField(upload_to='booktest', verbose_name='图片', null=True)
我们想为这个模型类提供一个序列化器,可以定义如下:
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): """图书数据序列化器""" id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True) btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=20) bpub_date = serializers.DateField(label='发布日期', required=False) bread = serializers.IntegerField(label='阅读量', required=False) bcomment = serializers.IntegerField(label='评论量', required=False) image = serializers.ImageField(label='图片', required=False)
注意:serializer不是只能为数据库模型类定义,也可以为非数据库模型类的数据定义。serializer是独立于数据库之外的存在。
2. 字段与选项
常用字段类型:
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=)
选项参数:
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
validators
该字段使用的验证器
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
3. 创建Serializer对象
定义好Serializer类后,就可以创建Serializer对象了。
Serializer的构造方法为:
Serializer(instance=None, data=empty, **kwarg)
说明:
1)用于序列化时,将模型类对象传入instance参数
2)用于反序列化时,将要被反序列化的数据传入data参数
3)除了instance和data参数外,在构造Serializer对象时,还可通过context参数额外添加数据,如
serializer = AccountSerializer(account, context={'request': request})
通过context参数附加的数据,可以通过Serializer对象的context属性获取。
序列化使用
我们在django shell中来学习序列化器的使用。
python manage.py shell
1 基本使用
1) 先查询出一个图书对象
from booktest.models import BookInfo book = BookInfo.objects.get(id=2)
2) 构造序列化器对象
from booktest.serializers import BookInfoSerializer serializer = BookInfoSerializer(book)
3)获取序列化数据
通过data属性可以获取序列化后的数据
serializer.data # {'id': 2, 'btitle': '天龙八部', 'bpub_date': '1986-07-24', 'bread': 36, 'bcomment': 40, 'image': None}
4)如果要被序列化的是包含多条数据的查询集QuerySet,可以通过添加many=True参数补充说明
book_qs = BookInfo.objects.all() serializer = BookInfoSerializer(book_qs, many=True) serializer.data # [OrderedDict([('id', 2), ('btitle', '天龙八部'), ('bpub_date', '1986-07-24'), ('bread', 36), ('bcomment', 40), ('image', N]), OrderedDict([('id', 3), ('btitle', '笑傲江湖'), ('bpub_date', '1995-12-24'), ('bread', 20), ('bcomment', 80), ('image'ne)]), OrderedDict([('id', 4), ('btitle', '雪山飞狐'), ('bpub_date', '1987-11-11'), ('bread', 58), ('bcomment', 24), ('ima None)]), OrderedDict([('id', 5), ('btitle', '西游记'), ('bpub_date', '1988-01-01'), ('bread', 10), ('bcomment', 10), ('im', 'booktest/xiyouji.png')])]
2 关联对象嵌套序列化
如果需要序列化的数据中包含有其他关联对象,则对关联对象数据的序列化需要指明。
例如,在定义英雄数据的序列化器时,外键hbook(即所属的图书)字段如何序列化?
我们先定义HeroInfoSerialzier除外键字段外的其他部分
class HeroInfoSerializer(serializers.Serializer): """英雄数据序列化器""" GENDER_CHOICES = ( (0, 'male'), (1, 'female') ) id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True) hname = serializers.CharField(label='名字', max_length=20) hgender = serializers.ChoiceField(choices=GENDER_CHOICES, label='性别', required=False) hcomment = serializers.CharField(label='描述信息', max_length=200, required=False, allow_null=True)
对于关联字段,可以采用以下几种方式:
1) PrimaryKeyRelatedField
此字段将被序列化为关联对象的主键。
hbook = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='图书', read_only=True) 或 hbook = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='图书', queryset=BookInfo.objects.all())
指明字段时需要包含read_only=True或者queryset参数:
- 包含read_only=True参数时,该字段将不能用作反序列化使用
- 包含queryset参数时,将被用作反序列化时参数校验使用
使用效果:
from booktest.serializers import HeroInfoSerializer from booktest.models import HeroInfo hero = HeroInfo.objects.get(id=6) serializer = HeroInfoSerializer(hero) serializer.data # {'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': 2}
2) StringRelatedField
此字段将被序列化为关联对象的字符串表示方式(即__str__方法的返回值)
hbook = serializers.StringRelatedField(label='图书')
使用效果
{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': '天龙八部'}
3)HyperlinkedRelatedField
此字段将被序列化为获取关联对象数据的接口链接
hbook = serializers.HyperlinkedRelatedField(label='图书', read_only=True, view_name='books-detail')
必须指明view_name参数,以便DRF根据视图名称寻找路由,进而拼接成完整URL。
使用效果
{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': 'http://127.0.0.1:8000/books/2/'}
我们暂时还没有定义视图,此方式不再演示。
4)SlugRelatedField
此字段将被序列化为关联对象的指定字段数据
hbook = serializers.SlugRelatedField(label='图书', read_only=True, slug_field='bpub_date')
slug_field指明使用关联对象的哪个字段
使用效果
{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': datetime.date(1986, 7, 24)}
5)使用关联对象的序列化器
hbook = BookInfoSerializer()
使用效果
{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': OrderedDict([('id', 2), ('btitle', '天龙八部')te', '1986-07-24'), ('bread', 36), ('bcomment', 40), ('image', None)])}
6) 重写to_representation方法
序列化器的每个字段实际都是由该字段类型的to_representation方法决定格式的,可以通过重写该方法来决定格式。
注意,to_representations方法不仅局限在控制关联对象格式上,适用于各个序列化器字段类型。
自定义一个新的关联字段:
class BookRelateField(serializers.RelatedField): """自定义用于处理图书的字段""" def to_representation(self, value): return 'Book: %d %s' % (value.id, value.btitle)
指明hbook为BookRelateField类型
hbook = BookRelateField(read_only=True)
使用效果
{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': 'Book: 2 天龙八部'}
many参数
如果关联的对象数据不是只有一个,而是包含多个数据,如想序列化图书BookInfo数据,每个BookInfo对象关联的英雄HeroInfo对象可能有多个,此时关联字段类型的指明仍可使用上述几种方式,只是在声明关联字段时,多补充一个many=True参数即可。
此处仅拿PrimaryKeyRelatedField类型来举例,其他相同。
在BookInfoSerializer中添加关联字段:
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer): """图书数据序列化器""" id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True) btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=20) bpub_date = serializers.DateField(label='发布日期', required=False) bread = serializers.IntegerField(label='阅读量', required=False) bcomment = serializers.IntegerField(label='评论量', required=False) image = serializers.ImageField(label='图片', required=False) heroinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True, many=True) # 新增
使用效果:
from booktest.serializers import BookInfoSerializer from booktest.models import BookInfo book = BookInfo.objects.get(id=2) serializer = BookInfoSerializer(book) serializer.data # {'id': 2, 'btitle': '天龙八部', 'bpub_date': '1986-07-24', 'bread': 36, 'bcomment': 40, 'image': Non
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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