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一、导包补充
- 在导包时，如果用
from 文件1 import *，则文件1中的以下划线开头的变量，都不能访问。无论是单下划线还是双下线。 - 用
import 文件1的方式，还是能访问到文件1中以下划线开头的变量，没有影响。 - 当我们用
from 文件1 import *的方式导包时，怎么才能访问到其中以下划线开头的变量呢，解决方法如下
# 解决方法： 使用 __all__方法将下划线开头的变量储存。 # __all__本来就默认包含普通的变量，所以自己重写__all__时，要把普通变量也加上 # 例子 # 文件1中： x = 10 _y = 20 __z = 30 __all__ = ['x','_y','__z'] # 文件2中 from 文件1 import * print(x, _y, __z) # 结果： 10 20 30
二、深度查询
- 深度查询主要是用在：当给前端数据时，要求带有与当前表有关联的其他表的某些数据。通过连表操作，将关联表中的数据一起序列化
外键字段默认显示的是外键值(int类型)，不会自己进行深度查询，但配置了深度查询就可以实现将关联的那一个表的字段序列化
深度查询共有3中方式：
- 子序列化：必须有子序列化类配合，不能反序列化了
depth方法：自动深度查询的是关联表的所有字段，数据量太多- 插拔式：
@property，方法名字不能与外键名同名
1. 子序列化和depth方法
（1）什么是子序列化
- 当前序列化类1，与上面的其他序列化类2，通过外键字段相关联，这样当前序列化类序列化时，就会将序列化类2中的配置的序列化字段一同序列化
- 进行子序列化，关联变量必须为连表时的 正反向外键字段
- 子序列化和
depth方法都不常用
（2）__all__ 方法 exclude方法
- 用法见下面的实例
- 但
__all__ 方法和exclude方法不能同时使用
（3）子序列化实例
# 序列化类2
class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = models.Book
fields = ['name', 'price', 'publish', 'authors', 'publish_info', 'author_list']
extra_kwargs = {
'publish': {
'write_only': True
},
'authors': {
'write_only': True
}
}
# 序列化类1
class PublishModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
# 子序列化：
# 1）只能在序列化中使用
# 2）字段名必须是外键(正向反向)字段
# 因为自定义序列化字段是默认read_only，是不能参与反序列化的，而子序列化必须为外键名，所以就无法入库
# 3）在外键关联数据记录是多条时，需要明确many=True
# 4）是单向操作，因为作为子系列的类必须写在上方，所以不能产生逆方向的子序列化
books = BookModelSerializer(many=True) # 子序列化关联字段
class Meta:
model = models.Publish
fields = ['name', 'address', 'books']
# 了解配置
# fields = '__all__' # 表示当前模型表的所有字段都参与序列化和反序列化，但这种方法我们不能配置extra_kwargs了。外键字段默认显示的是外键值(int类型)，不会自己进行深度查询，但配置了子序列化就可以实现了
# exclude = ['name'] # 表示出了name字段，该模型表的其他所有字段都参与序列化和反序列化
# depth = 2 # 自动深度，值代表深度次数 如publis表序列化了外键字段books，没有使用子序列化时，则对应的book数据都会被序列化，这是深度1，若book表有外键字段，也被序列化了，则也会将book表对应另一个的表数据序列化，这是深度2。深度2包含深度1，就是深度值越大，能序列化的关联表层次越多
2. 插拔式
名字不能与外键名同名
用哪些字段，就在模型类中定义哪些函数，其返回值就是要序列化的字段的值
实例
# models文件中**********************************
class Book(BaseModel):
name = models.CharField(max_length=64)
price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
publish = models.ForeignKey(to='Publish', related_name='books', db_constraint=False, on_delete=models.DO_NOTHING, null=True)
authors = models.ManyToManyField(to='Author', related_name='books', db_constraint=False)
# 自定义插拔式深度查询字段
@property
def publish_info(self): # 单个数据
# from .serializers import PublishModelSerializer
# return PublishModelSerializer(self.publish).data
return {
'name': self.publish.name,
'address': self.publish.address,
}
# 自定义插拔式深度查询字段
@property
def author_list(self):
author_list_temp = [] # 存放所有作者格式化成数据的列表
authors = self.authors.all() # 所有作者
for author in authors: # 遍历处理所有作者
author_dic = {
'name': author.name,
}
try: # 有详情才处理详情信息
author_dic['mobile'] = author.detail.mobile
except:
author_dic['mobile'] = '无'
author_list_temp.append(author_dic) # 将处理过的数据添加到数据列表中
return author_list_temp # 返回处理后的结果
def __str__(self):
return self.name
# 自定义的序列化文件中：*******************************
class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = models.Book
fields = ['name', 'price', 'publish', 'authors', 'publish_info', 'author_list']
extra_kwargs = {
'publish': {
'write_only': True
},
'authors': {
'write_only': True
}
}
三、十大接口
1. 十大接口中注意点（很重要）
- 就是
get/post/put/patch/delete对应的单操作和群操作，一共对应数据的10种操作。实际的每种资源（book，publish，user等）对应的url各只有两条。 - 5大请求方式对应的注意点
- 最重要的是，所有群操作中只要有一个数据提供的有误，整个群操作都不会成功。
- 下面写的
many=True,partial=True都是给序列化类传的关键字参数。partial=True参数的作用是让反序列化的所有字段都变为可选字段（即required=False）。还有一个参数context，它的作用是给序列化类传参。在序列化类中，序列化对象.context就可以访问到了。 - 序列化时要传对象，反序列化时传的是
data=request.data（传的是前端提交的数据）。序列化类中包含序列化操作和反序列化操作。
- 代码书写中的细节
1）get：单查群查 => 群查时要有 many=True 2）post：单增群增 => 群增时要有 many=True 3）delete：单删群删 => 只做表中is_delete字段的修改，不需要序列化类的参与 4）put/patch：单改群改 => 群改时内部其实是用默认的ListSerializer序列化类对多个数据记录进行遍历，再使用ModelSerializer提供的单改的方法轮流修改每个数据记录。（其实ModelSerializer序列化成员内部为我们写好了单增和群增方法，也写好了单改的方法。只有群增没写，需要我们重写update方法。所以群改时：要在相应的序列化类中自定义配置list_serializer_class = 自定义的ListSerializer类，变量名必须是list_serializer_class。在自定义的ListSerializer类中重写update方法，重写的内容就是把群改的对象一个个传入原单改的方法中） patch方法中要有partial=True，表示反序列化的字段都变成选填字段，提供就修改成提供的，不提供就使用原来的。 其实整体改和局部改的方法差不多，局部改更加简便合理，以后对数据的修改都用patch方法就可以了 5）群操作中，在序列化类中都要传入many=True这个参数。 在群增时，通过many=True来分别，内部是直接新增还是遍历分别新增 在整体改和局部改中，通过many=True和partial=True这两个参数，来区分是整体改还是局部改，通过many=True来执行响应的操作。当many=True时，还需要手动再序列化类中重写群改方法。 6）在进行数据的修改时，实例化序列化对象时，有一个参数为：instance= 要修改的数据对象 。当instance参数有值时，表示下面的save方法进行的是修改操作，当instance参数没值时，表示下面的save方法进行的是新增操作。instance默认是None 7）序列化对象.is_valid(raise_exception=True) # 表示校验是否全部通过，通过这继续往下走，有一个没通过就停止，自动返回异常信息给前端
2. 实例
# views文件中：***************************************
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from . import models, serializers
from .response import APIResponse
# 出版社群查
class PublishAPIView(APIView):
def get(self, request, *args, **kwargs):
publish_query = models.Publish.objects.all()
publish_ser = serializers.PublishModelSerializer(publish_query, many=True)
return APIResponse(results=publish_ser.data)
class BookAPIView(APIView):
# 单查群查
def get(self, request, *args, **kwargs):
pk = kwargs.get('pk')
if pk:
book_obj = models.Book.objects.filter(is_delete=False, pk=pk).first()
book_ser = serializers.BookModelSerializer(book_obj)
else:
book_query = models.Book.objects.filter(is_delete=False).all()
book_ser = serializers.BookModelSerializer(book_query, many=True)
return APIResponse(results=book_ser.data)
# return Response(data=book_ser.data)
# 单删群删
def delete(self, request, *args, **kwargs):
"""
单删：接口：/books/(pk)/ 数据：空
群删：接口：/books/ 数据：[pk1, ..., pkn]
逻辑：修改is_delete字段，修改成功代表删除成功，修改失败代表删除失败
"""
pk = kwargs.get('pk')
if pk:
pks = [pk] # 将单删格式化成群删一条
else:
pks = request.data # 群删
try: # 数据如果有误，数据库执行会出错
rows = models.Book.objects.filter(is_delete=False, pk__in=pks).update(is_delete=True)
except:
return APIResponse(1, '数据有误')
if rows:
return APIResponse(0, '删除成功')
return APIResponse(1, '删除失败')
# 单增群增
def post(self, request, *args, **kwargs):
"""
单增：接口：/books/ 数据：{...}
群增：接口：/books/ 数据：[{...}, ..., {...}]
逻辑：将数据给系列化类处理，数据的类型关系到 many 属性是否为True
"""
if isinstance(request.data, dict):
many = False
elif isinstance(request.data, list):
many = True
else:
return Response(data={'detail': '数据有误'}, status=400)
book_ser = serializers.BookModelSerializer(data=request.data, many=many)
book_ser.is_valid(raise_exception=True)
book_obj_or_list = book_ser.save()
return APIResponse(results=serializers.BookModelSerializer(book_obj_or_list, many=many).data)
# 整体单改群改
def put(self, request, *args, **kwargs):
"""
单改：接口：/books/(pk)/ 数据：{...}
群增：接口：/books/ 数据：[{pk, ...}, ..., {pk, ...}]
逻辑：将数据给系列化类处理，数据的类型关系到 many 属性是否为True
"""
pk = kwargs.get('pk')
if pk: # 单改
try:
# 与增的区别在于，需要明确被修改的对象，交给序列化类
book_instance = models.Book.objects.get(is_delete=False, pk=pk)
except:
return Response({'detail': 'pk error'}, status=400)
book_ser = serializers.BookModelSerializer(instance=book_instance, data=request.data)
book_ser.is_valid(raise_exception=True)
book_obj = book_ser.save()
return APIResponse(results=serializers.BookModelSerializer(book_obj).data)
else: # 群改
# 分析（重点）：
# 1）数据是列表套字典，每个字典必须带pk，就是指定要修改的对象，如果有一条没带pk，整个数据有误
# 2）如果pk对应的对象已被删除，或是对应的对象不存在，可以认为整个数据有误(建议)，可以认为将这些错误数据抛出即可
request_data = request.data
try:
pks = []
for dic in request_data:
pk = dic.pop('pk') # 解决分析1，没有pk，pop方法就会抛异常
pks.append(pk)
book_query = models.Book.objects.filter(is_delete=False, pk__in=pks).all()
if len(pks) != len(book_query):
raise Exception('pk对应的数据不存在')
except Exception as e:
return Response({'detail': '%s' % e}, status=400)
book_ser = serializers.BookModelSerializer(instance=book_query, data=request_data, many=True)
book_ser.is_valid(raise_exception=True)
book_list = book_ser.save()
return APIResponse(results=serializers.BookModelSerializer(book_list, many=True).data)
# 局部单改群改
def patch(self, request, *args, **kwargs):
pk = kwargs.get('pk')
if pk: # 单改
try:
book_instance = models.Book.objects.get(is_delete=False, pk=pk)
except:
return Response({'detail': 'pk error'}, status=400)
# 设置partial=True的序列化类，参与反序列化的字段，都会置为选填字段
# 1）提供了值得字段发生修改。
# 2）没有提供的字段采用被修改对象原来的值
# 设置context的值，目的：在序列化完成自定义校验(局部与全局钩子)时，可能需要视图类中的变量，如请求对象request
# 可以通过context将其传入，在序列化校验方法中，self.context就能拿到传入的视图类中的变量
book_ser = serializers.BookModelSerializer(instance=book_instance, data=request.data, partial=True, context={'request': request})
book_ser.is_valid(raise_exception=True)
book_obj = book_ser.save()
return APIResponse(results=serializers.BookModelSerializer(book_obj).data)
else: # 群改
request_data = request.data
try:
pks = []
for dic in request_data:
pk = dic.pop('pk')
pks.append(pk)
book_query = models.Book.objects.filter(is_delete=False, pk__in=pks).all()
if len(pks) != len(book_query):
raise Exception('pk对应的数据不存在')
except Exception as e:
return Response({'detail': '%s' % e}, status=400)
book_ser = serializers.BookModelSerializer(instance=book_query, data=request_data, many=True, partial=True)
book_ser.is_valid(raise_exception=True)
book_list = book_ser.save()
return APIResponse(results=serializers.BookModelSerializer(book_list, many=True).data)
# 自定义的序列化模块文件中：*********************************
from rest_framework import serializers
from . import models
# 多表操作
class BookListSerializer(serializers.ListSerializer):
# 自定义的群增群改辅助类，没有必要重写create方法
def create(self, validated_data):
return super().create(validated_data)
def update(self, instance_list, validated_data_list):
return [
self.child.update(instance_list[index], attrs) for index, attrs in enumerate(validated_data_list)
]
class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
# 外键字段默认显示的是外键值(int类型)，不会自己进行深度查询
# 深度查询方式：
# 1）子序列化：必须有子序列化类配合，不能反序列化了
# 2）配置depth：自动深度查询的是关联表的所有字段，数据量太多
# 3）插拔式@property：名字不能与外键名同名
class Meta:
# ModelSerializer默认配置了ListSerializer辅助类，帮助完成群增群改
# list_serializer_class = serializers.ListSerializer
# 如果只有群增，是不需要自定义配置的，但要完成群改，必须自定义配置
list_serializer_class = BookListSerializer
model = models.Book
fields = ['name', 'price', 'publish', 'authors', 'publish_info', 'author_list']
extra_kwargs = {
'publish': {
'write_only': True
},
'authors': {
'write_only': True
}
}
# 验证视图类是否将request请求参数通过context传入
def validate(self, attrs):
print('传入的request: %s' % self.context.get('request'))
return attrs
class PublishModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
# 子序列化：
# 1）只能在序列化中使用
# 2）字段名必须是外键(正向反向)字段
# 因为相对于自定义序列化外键字段，自定义序列化字段是不能参与反序列化的，而子序列化必须为外键名，所以就无法入库
# 3）在外键关联数据是多条时，需要明确many=True
# 4）是单向操作，因为作为子系列的类必须写在上方，所以不能产生逆方向的子序列化
# books = BookModelSerializer(many=True)
class Meta:
model = models.Publish
fields = ['name', 'address', 'books']
# models文件中：*************************************
from django.db import models
# Book表：
# Publish表：
# Author表：
# AuthorDetail表：
from django.contrib.auth.models import User
class BaseModel(models.Model):
is_delete = models.BooleanField(default=False)
created_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
class Meta:
# 基表，为抽象表，是专门用来被继承，提供公有字段的，自身不会完成数据库迁移
abstract = True
class Book(BaseModel):
name = models.CharField(max_length=64)
price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
publish = models.ForeignKey(to='Publish', related_name='books', db_constraint=False, on_delete=models.DO_NOTHING, null=True)
authors = models.ManyToManyField(to='Author', related_name='books', db_constraint=False)
# 自定义反序列化的外键字段，不能与真的外键字段重名
@property
def publish_info(self): # 单个数据
return {
'name': self.publish.name,
'address': self.publish.address,
}
# 自定义反序列化的外键字段，不能与真的外键字段重名
@property
def author_list(self):
author_list_temp = [] # 存放所有作者格式化成数据的列表
authors = self.authors.all() # 所有作者
for author in authors: # 遍历处理所有作者
author_dic = {
'name': author.name,
}
try: # 有详情才处理详情信息
author_dic['mobile'] = author.detail.mobile
except:
author_dic['mobile'] = '无'
author_list_temp.append(author_dic) # 将处理过的数据添加到数据列表中
return author_list_temp # 返回处理后的结果
def __str__(self):
return self.name
class Publish(BaseModel):
name = models.CharField(max_length=64)
address = models.CharField(max_length=64)
class Author(BaseModel):
name = models.CharField(max_length=64)
class AuthorDetail(BaseModel):
mobile = models.CharField(max_length=64)
author = models.OneToOneField(to=Author, related_name='detail', db_constraint=False, on_delete=models.CASCADE)
来源：https://www.cnblogs.com/Mcoming/p/12112753.html