DRF中的序列化器详细应用

视图的功能：说白了就是接收前端请求，进行数据处理

（这里的处理包括：如果前端是GET请求，则构造查询集，将结果返回，这个过程为序列化；如果前端是POST请求，假如要对数据库进行改动，则需要拿到前端发来的数据，进行校验，将数据写入数据库，这个过程称为反序列化）

最原始的视图可以实现这样的逻辑处理，但是针对不同的请求，需要在类视图中定义多个方法实现各自的处理，这样是可以解决问题，但是存在一个缺陷，那就是每个函数中一般的逻辑都差不多：读请求，从数据库拿数据，写东西到数据库，返回结果给前端。这样就会产生大量的重复代码。

在开发REST API的视图中，虽然每个视图具体操作的数据不同，但增、删、改、查的实现流程基本套路化，所以这部分代码也是可以复用简化编写的：

增：校验请求数据 -> 执行反序列化过程 -> 保存数据库 -> 将保存的对象序列化并返回

删：判断要删除的数据是否存在 -> 执行数据库删除

改：判断要修改的数据是否存在 -> 校验请求的数据 -> 执行反序列化过程 -> 保存数据库 -> 将保存的对象序列化并返回

查：查询数据库 -> 将数据序列化并返回

1. 安装DRF

pip install djangorestframework

2. 添加rest_framework应用

我们利用在Django框架学习中创建的demo工程，在settings.py的INSTALLED_APPS中添加'rest_framework'。

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'rest_framework',
]

为了节省我们写代码的时间，DRF框架为我们提供了实现视图的快捷方式。那么DRF框架的核心是什么？那就是序列化器实现序列化，反序列化以及视图

1.序列化器

定义序列化器（本质就是一个类），一般包括模型类的字段，有自己的字段类型规则。实现了序列化器后，就可以创建序列化对象以及查询集进行序列化操作，通过序列化对象.data来获取数据（不用自己构造字典，再返回Json数据）

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。

一个序列化器的例子：

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书序列化器"""
    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)
 
    # 在一方关联多方：在序列化书籍信息时，同时序列化出书籍关联的任务信息
    # StringRelatedField : 也是适用的，显示汉字字段而不是指定的PrimaryKey，这样更直观
    # many=True ：指定heroinfo_set是多的那一方
    # read_only:该字段只能进行序列化,反序列化时直接忽略该字段
    heroinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='英雄', read_only=True, many=True)

这样就可以通过：

book = BookInfo.objects.get(id=1) # 获取查询集
s = BookInfoSerializer(book) # 将查询集绑定给序列化器
print(s.data) # 通过序列化对象.data将数据读出来

一个反序列化例子：

# 实现新增数据
data = {'btitle':'钢铁是怎样炼成的'}
s = BookInfoSerializer(data = data) # 将查询集绑定给序列化器
serializer.is_valid(raise_exception=True)  # 进行校验
print(s.validated_data) # 通过序列化对象.data将数据读出来
 
 
# 实现修改数据
data = {'btitle':'钢铁是怎样炼成的'}
book = BookInfo.objects.get(id=1) # 获取查询集
s = BookInfoSerializer(book, data = data) # 将查询集以及前端传过来的数据绑定给序列化器
serializer.is_valid(raise_exception=True) # 进行校验
print(s.validated_data) # 通过序列化对象.data将数据读出来

raise_exception=True参数开启，REST framework接收到此异常，会向前端返回HTTP 400 Bad Request响应。

从上边我们可以看到，反序列化要求我们进行数据的验证，默认会帮我们验证前端传来的数据是否合法。这里传入的是bititle，因为这个字段是必须传入的。is_valid（）方法只能提供基础的验证，如果不能满足我们，就可以自定义新的验证。

自定义验证的方式：

1.给单个以及多个数据进行验证添加

# 给某字段增加校验逻辑
def validate_btitle(self, value): # 这里的value就是前端传来的数据，这里代表'钢铁是怎样炼成的'
    if 'fenghua' not in value.lower():
        raise serializers.ValidationError('bititle必须包含fenghua字段')
    return value
 
# 给多个字段增加校验
def validate(self, attrs):
    bread = attrs['bread']
    bcomment = attrs['bcomment']
    if bread < bcomment:
        raise serializers.ValidationError('阅读量小于评论量')
    return attrs

2.给所有字段都增加验证（在序列化器外边进行函数定义，在序列化器内部字段中添加validators属性即可）

def about_django(value):
    if 'django' not in value.lower():
        raise serializers.ValidationError("图书不是关于Django的")
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    # 在字段中添加validators，进行外边函数的添加
    btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=20, validators=[about_django])
    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)

那么验证之后就可以了吗？不是，还需要将验证后的数据进行保存！！　　

实现：在序列化器中定义两个方法进行数据写入：

# 方式1
book = BookInfo(
    btitle='西游记',
    bput_date=date(1988,1,1),
    bread=10,
    bcomment=10
)
book.save()
 
 
方式2：
book.create(
    btitle='西游记',
    bput_date=date(1988,1,1),
    bread=10,
    bcomment=10
)

# 校验后保存数据,实现父类声明的方法
# validated_data是经过校验之后的数据，已经是标准的字典
def create(self, validated_data):
    # 对字典进行拆包
    return BookInfo.objects.create(**validated_data)
 
def update(self, instance, validated_data):# instance是数据集对象
    # 取不到就取默认值
    instance.btitle = validated_data.get('btitle', instance.btitle)
    instance.bpub_date = validated_data.get('bpub_date', instance.bpub_date)
    instance.bread = validated_data.get('bread', instance.bread)
    instance.bcomment = validated_data.get('bcomment', instance.bcomment)
    instance.save()
    return instance

两点说明：

1）在对序列化器进行save()保存时，可以额外传递数据，这些数据可以在create()和update()中的validated_data参数获取到

serializer.save(owner=request.user)

2）默认序列化器必须传递所有required的字段，否则会抛出验证异常。但是我们可以使用partial参数来允许部分字段更新

# Update `comment` with partial data
serializer = CommentSerializer(comment, data={'content': u'foo bar'}, partial=True)

2.模型类序列化器

上边我们自定义序列化器需要将好多字段在序列化器中定义，比较复杂。模型类序列化器提供了更快捷的方式帮我们更快的提供了序列化器。

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
基于模型类自动为Serializer生成validators，比如unique_together
包含默认的create()和update()的实现

1. 定义

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = '__all__'

model 指明参照哪个模型类
fields 指明为模型类的哪些字段生成

我们可以在python manage.py shell中查看自动生成的BookInfoSerializer的具体实现

from booktest.serializers import BookInfoSerializer
serializer = BookInfoSerializer()
serializer
BookInfoSerializer():
    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = CharField(label='名称', max_length=20)
    bpub_date = DateField(allow_null=True, label='发布日期', required=False)
    bread = IntegerField(label='阅读量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
    bcomment = IntegerField(label='评论量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
    image = ImageField(allow_null=True, label='图片', max_length=100, required=False)

2.指定字段

1. 使用fields来明确字段，__all__表名包含所有字段，也可以写明具体哪些字段，如

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date')

2.使用exclude可以明确排除掉哪些字段

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        exclude = ('image',)

3. 默认ModelSerializer使用主键作为关联字段，但是我们可以使用depth来简单的生成嵌套表示，depth应该是整数，表明嵌套的层级数量。如：

class HeroInfoSerializer2(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = HeroInfo
        fields = '__all__'
        depth = 1