Django框架中序列化和反序列化的例子


						1.序列化

DRF的核心 就是 前后端分离的核心

前后端分离开发的核心：

将模型转换为json 称之为 序列化

将json转换为模型 称之为 反序列化

1.序列化器的字段

Serializer 序列化器

为了得到模型里的字段，序列化器中的字段应与模型类中的字段名一致





 ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  # read_only=True 只能读 不能修改

  id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')

  name = serializers.CharField(max_length=20,label='书籍名')

  pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')

  readcount = serializers.IntegerField()

  is_delete = serializers.BooleanField()

  image = serializers.ImageField()





2.序列化

创建序列器

序列化器的第一个参数：instance 用于序列化操作

序列化器的第二个参数：data 用于反序列化操作

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。





 ''' views.py '''



 book = BookInfo.objects.get(id=2)

 

 s = BookInfoSerializers(instance=book)



 # 我们是通过 序列化器的data属性来获取 模型转换为字典的数据

 s.data





 # 传递多个数据

 # 应用： 查询所有书籍列表



 books = BookInfo.objects.all()

 # 创建序列化器，将所有书籍信息传递给序列化器

 # books = [BookInfo,BookInfo,...] 对象列表

 s = BookInfoSerializers(books,many=True)

 

 person = PeopleInfo.objects.get(id=6)



 # 序列化器初始化

 s = PeopleInfoSerializer(instance=person)







3.关联序列化器的操作

对于关联字段，可以采用以下几种方式：

1） PrimaryKeyRelatedField

2） StringRelatedField

3） 使用关联对象的序列化器





#########关联序列化器##########################



 class PeopleInfoSerializer(serializers.Serializer):

  """英雄数据序列化器"""

  GENDER_CHOICES = (

   (0, 'male'),

   (1, 'female')

  )

  id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)

  name = serializers.CharField(label='名字', max_length=20)

  gender = serializers.ChoiceField(choices=GENDER_CHOICES, label='性别', required=False)

  description = serializers.CharField(label='描述信息', max_length=200, required=False, allow_null=True)





  ''' PrimaryKeyRelatedField '''

  # 设置关联外键的时候，要将 read_only=True

  # 包含read_only=True参数时，该字段将不能用作反序列化使用

  # book = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,label='外键')

  # 或者

  # 包含queryset参数时，将被用作反序列化时参数校验使用

  # queryset 将关联模型的所有数据传递给这个属性就可以

  book = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='外键',queryset=BookInfo.objects.all())



  '''StringRelatedField'''

  # 现在通过 PrimaryKeyRelatedField得到的是一个 外键的一个值 2

  # 接下来通过 一个设置 来获取 书籍的名字



  # StringRelatedField 可以获取关联模型中的 __str_ 里的字符串

  book = serializers.StringRelatedField()



  ''' 使用关联对象的序列化器 拿到所有数据 '''

  book = BookInfoSerializer()







4.关联查询

关联模型类名小写_set 作为字段名





 ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')

  name = serializers.CharFIeld(max_length=20,label='书籍名')

  pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')

  readcount = serializers.IntegerField()

  is_delete = serializers.BooleanField()

  iamge = serializers.ImageField()



  

  # 书籍和人物的关系是 1：n ===> many=True

  peopleinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,many=True)



  def __str__(self):

   return self.name







2.反序列化

反序列化 分为两个：

数据校验

数据入库

2.1 数据校验

使用序列化器进行反序列化时，需要对数据进行验证后，才能获取验证成功的数据或保存成模型类对象。

在获取反序列化的数据前，必须调用is_valid()方法进行验证，验证成功返回True，否则返回False。

验证失败，可以通过序列化器对象的errors属性获取错误信息，返回字典，包含了字段和字段的错误。

验证成功，可以通过序列化器对象的validated_data属性获取数据。

在定义序列化器时，指明每个字段的序列化类型和选项参数，本身就是一种验证行为

1. 数据校验的第一种方式

在定义序列化器字段的时候，规定是什么类型 就要提交符合规则的数据

例如：DateField 就需要传入符合日期规则的数据





 ##############将JSON转换为模型 反序列化#############



  ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')

  name = serializers.CharFIeld(max_length=20,label='书籍名')

  pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')

  

  peopleinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,many=True)



  def __str__(self):

   return self.name



 ''' views.py '''



 dict = {

  'name':'itcast',

  'pub_date':'123' # Flase

  # 'pub_date':'2010-1-1' # True

 }



 # 1.创建序列器

 # 序列化器的第一个参数：instance 用于序列化操作

 # 序列化器的第二个参数：data 用于反序列化操作

 serializer = BookInfoSerializer(data=dict)



 # 2.需要调用序列化器的 is_valid 方法 valid验证 返回True False

 # 如果数据可用 返回True

 serializer.is_valid()



 # raise_exception=True 可以设置为True 来抛出异常

 serializer.is_valid(raise_exception=True)







2.数据校验的第二种方式

字段的选项

required : 进行反序列化的时候，必须传这个字段

min_length,max_length 作用于字符串

min_value,max_value 作用于Int整型

default 不传入数据 设置默认值





 ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')

  name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)

  pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)





  def __str__(self):

   return self.name



 ''' views.py '''

 dict = {

  'name':'itcast',

  'pub_date':'123' # 若去掉pub_date 则报错

 } 







3.数据校验的第三种方式

对单个字段的数据进行验证

语法形式为： 在序列化器中实现方法 def validate_字段名()





 ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')

  name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)

  pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)

  readcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)



  def __str__(self):

   return self.name



  def validate_readcount(self,value):

   # value 就是字段传递过来的数据

   if value < 0:

    raise serializers.ValidationError('阅读量不能为负数')



   # 需要将value返回回去

   return value



 ''' views.py '''

 dict = {

  'name':'itcast',

  'readcount':-20, # 报异常

 } 







4.数据校验的第四种方式

对多个字段的数据进行验证时

语法形式为： 在序列化器中实现方法 def validate(self,attrs)





 ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')

  name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)

  pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)

  readcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)

  commentcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)





  def __str__(self):

   return self.name



  # 对多个字段进行验证

  # def validate(self,attrs):

  def validate(self,data):

   # attrs --> 其实就是data

   readcount = data.get('readcount')

   commentcount = data['commentcount']



   if readcount < commentcount:

    raise serializers.ValidationError('评论量不能大于阅读量')



   # 要将数据返回

   return data





 ''' views.py '''

 # 自定义需求：评论量不能大于阅读量

 dict = {

  'name':'itcast',

  'readcount':20, 

  'commentcount':100

 } 





5.数据校验的第五种方式

自定义验证方法

同时给字段添加自定义验证方法





 ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  # 自定义验证方法

  def custom_validate(self):

   if self == 'admin':

   raise serializers.ValidationError('我就是来捣乱的')



  id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')

  

  # validators=[] 是给字段 添加自定义验证方法

  name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',validators=[custom_validate])

  



  def __str__(self):

   return self.name





 ''' views.py '''

 # 规定：评论量不能大于阅读量

 dict = {

  'name':'itcast',

  'readcount':20, 

  'commentcount':100

 } 







2.2 数据入库

6.数据保存 save方法

继承自Serializer的序列化 我们在调用save方法的时候，需要手动实现create方法，

调用save方法之前，必须调用 is_valid方法，

即 要想保存数据，必须保证数据是经过校验的。





 ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  def create(self,validated_data):



   # dict --> data --> attrs --> validated_data

   # validated_data 此处其实就是views.py中的dict

   # validated_data 已经被验证过的数据



   # * 对列表进行解包 *list

   # ** 对字典进行解包 **dict

   # 此处解包 将dict中的值 赋值给对象中的对应字段

   book = BookInfo.objects.create(**validated_data)



   # create 需要将创建的对象返回

   return book 







  ''' views.py '''



 # 规定：评论量不能大于阅读量

 dict = {

  'name':'itcast',

  'readcount':20, 

  'commentcount':100

 } 







 serializer = BookInfoSerializer(data=dict)

 serializer.is_valid(raise_exception=True)



 # 3. 保存需要调用序列化器的save方法

 # 继承自Serializer的序列化 我们在调用save方法的时候，需要手动实现create方法

 serializer.save()







7.序列化器中传入两个参数，即数据的更新操作

如果我们在序列化器中既传入了对象，又传入了数据

系统会认为我们在更新数据

继承自Serializer的类，要更新数据的时候，需要手动实现update方法





 ''' serializers.py '''



 class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):



  def update(self,instance,validated_data):

   # instance : 就是我们在更新数据时，传入序列化器的对象

   # validated_data ： 验证之后的数据



   instance.name = validated_data.get('name',instance.name)

   instance.pub_date = validated_data.get('pub_date',instance.pub_date)

   instance.readcount = validated_data.get('readcount',instance.readcount)

   instance.commentcount = validated_data.get('commentcount',instance.commentcount)



   instance.save()



   # update()方法需要我们手动返回对象

   return instance

   





 '''views.py '''



 # 1.获取对象

 book = BookInfo.objects.get(id=2)

 # 2.保存数据

 data = {

  'name':'lalala',

  'pub_date':'2018-1-1',

  'readcount':1000,

  'commentcount':10

 } 



 # 3.创建序列化器

 s = BookInfoSerializer(instance=book,data=data)

 # 4.验证数据

 s.is_valid(raise_exception=True)

 # 5.保存数据

 s.save()







3.ModelSerializer

如果我们想要使用序列化器对应的是Django的模型类，DRF为我们提供了ModelSerializer模型类序列化器来帮助我们快速创建一个Serializer类。

ModelSerializer与常规的Serializer相同，但提供了：

基于模型类自动生成一系列字段

包含默认的create()和update()的实现





 ''' serializers.py '''



 class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):

  

  # 如何设置 通过class Meta

  class Meta:

   model = BookInfo # 设置关联模型  model就是关联模型

   # fields = '__all__' # fields设置字段 __all__表示所有字段

   # fields = ['id','name','pub_date'] # fields设置字段 []列表显示来设置

   exclude = ['image'] # exclude 排除列表中的字段，剩余的字段都显示



   read_only_fields = ('id','readcount','commentcount')



   # 我们可以对自动生成的字段 进行额外的设置

   extra_kwargs = {

    # 字段名：{选项：值}

    'pub_date':{'required':True},

    'readcount':{

     'max_value':10000,

     'min_value':0

    }

   }



 '''views.py'''



 #########ModelSerializer##############

 data = {

   'name':'abc',

   'pub_date':'2018-1-1',

   'readcount':1000,

   'commentcount':10

  } 



 s = BookSerializer(data=data)

 s.is_valid(raise_exception=True)

 s.save()





以上这篇Django框架中序列化和反序列化的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中文源码网。