Marshmallow 是一个强大的轮子，很好的实现了 object -> dict ， objects -> list ， string -> dict 和 string -> list 。
Marshmallow is an ORM/ODM/framework-agnostic library for converting complex datatypes, such as objects, to and from native Python datatypes.
-- From marshmallow官方文档
Marshmallow的使用，将从下面几个方面展开，在开始之前，首先需要一个用于序列化和反序列化的类，我直接与marshmallow官方文档保持一致了：
class User(object): def __init__(self, name, email): self.name = name self.email = email self.created_at = dt.datetime.now() Schema要对一个类（记为 Class_A ，以便表达）进行序列化和反序列化，首先要创建一个与之对应的类（记 Class_A' ），负责实现 Class_A 的序列化、序列化和数据校验等， Class_A' 就是schema，即：
Schema是序列化功能的载体，每个需要被序列化或反序列化的类，都要设计一个相应的Schema，以实现相关功能。Schema中的字段，是被序列化的类的映射，如：
class UserSchema(Schema): name = fields.Str() email = fields.Email() created_at = fields.DateTime()创建 schema 时，schema中的字段必须与类的成员命名一致，不一致的字段无法被序列化和反序列化。
序列化序列化使用schema中的 dump() 或 dumps() 方法，其中， dump() 方法实现 obj -> dict ， dumps() 方法实现 obj -> string ，由于Flask能直接序列化dict，所以通常Flask与Marshmallow配合序列化时，用 dump() 方法即可。
from marshmallow import pprintuser = User(name="Monty", email="[email protected]")schema = UserSchema()result = schema.dump(user)pprint(result.data)json_result = schema.dumps(user)pprint(json_result.data) 反序列化反序列化基于schema中的 load() 或 loads() 方法，默认情况下， load() 方法将一个传入的 dict ，结合schema的约定，再转换为一个 dict ，而 loads() 方法的传入参数是 json格式的string ，同样将传入数据转换为符合规范的 dict 。由于调用 load() 或 loads() 方法时，会执行下面提到的 数据校验 ，所以在开发RESTful API时，对传入数据执行 load() 或 loads() 方法是必要的。 load() 方法使用如下：
from pprint import pprintuser_data = { 'created_at': '2014-08-11T05:26:03.869245', 'email': u'[email protected]', 'name': u'Ken'}schema = UserSchema()result = schema.load(user_data)pprint(result.data)对反序列化而言，将传入的 dict 变成 object 更加有意义。在Marshmallow中， dict -> object 的方法需要自己实现，然后在该方法前面加上一个decoration： post_load 即可，即：
from marshmallow import Schema, fields, post_loadclass UserSchema(Schema): name = fields.Str() email = fields.Email() created_at = fields.DateTime() @post_load def make_user(self, data): return User(**data)这样每次调用 load() 方法时，会按照 make_user 的逻辑，返回一个 User类 对象。
user_data = { 'name': 'Ronnie', 'email': '[email protected]'}schema = UserSchema()result = schema.load(user_data)result.data # => <User(name='Ronnie')> Objects <-> List上面的序列化和反序列化，是针对一个object而言的，对于objects的处理，只需在schema中增加一个参数： many=True ，即：
user1 = User(name="Mick", email="[email protected]")user2 = User(name="Keith", email="[email protected]")users = [user1, user2]# option 1:schema = UserSchema(many=True)result = schema.dump(users)# Option 2:schema = UserSchema()result = schema.dump(users, many=True)result.data ValidationMarshmallow中的Validation功能用于校验客户端传入的数据是否规范，通常用于创建和修改数据。
Validation可分为 field level validation 和 schema level validation ，创建schema时，实现必要Validation是必须的，由于详细阐述占用的篇幅会比较长，这部分内容请大家直接查看官方文档：
Field level validation Schema level validation Partial Loading按照RESTful架构风格的要求，更新数据使用HTTP方法中的 PUT 或 PATCH 方法，使用 PUT 方法时，需要把完整的数据全部传给服务器，使用 PATCH 方法时，只需把需要改动的部分数据传给服务器即可。因此，当使用 PATCH 方法时，传入数据存在无法通过Marshmallow 数据校验的风险，为了避免这种情况，需要借助Partial Loading功能。
实现Partial Loadig只要在schema中增加一个 partial 参数即可：
class UserSchema(Schema): name = fields.String(required=True) age = fields.Integer(required=True)data, errors = UserSchema().load({'age': 42}, partial=True)# OR UserSchema(partial=True).load({'age': 42})data, errors # => ({'age': 42}, {}) Context关于Marshmallow，最后想提的一点是， context ：
The context attribute of a Schema is a general-purpose store for extra information that may be needed for (de)serialization. It may be used in both Schema and Field methods.
Context 是很用的，比如，更新数据时，更新的是一个数据库中已有的对象，反序列化操作如果能基于该对象来反序列化就再好不过了，实现这个小需求一种可行方案是，把该对象放到context中，schema中针对该对象实现相关业务逻辑。
3. Marshmallow 与 Flask 的结合Marshmallow有一个flask extention： flask-marshmallow ，该扩展与 Flask-SQLAlchemy 和 marshmallow-sqlalchemy 有集成，有兴趣的同学不妨研究一下。
对Gevin而言，数据库抽象层通常使用 Flask-MongoEngine ，marshmallow本身就够用了。
Talk is cheap, show me the code.
关于Marshmallow在Flask中的应用，大家可以查看我在GitHub上的这两个代码文件：
JuneMessage/schemas.py JuneMessage/api_views.py以上两个代码文件来自我尚在开发中的项目 JuneMessage ，RESTful API和schema部分已经完成，可以参考一下。另外，schema部分不仅把上面提到的要点均实现了一遍，在代码的组织上也更进一步，看代码比单纯看上面的文字应该更有意义。
注：Flask 功能基础部分，附加一个说明。
需要注意的是，处于安全考虑，Flask不允许直接返回 list ，即：
data = [{'a':1, 'b':2}, {'c':3, 'd':4}]# This is [email protected]('/list1/')def test_list(): return jsonify(result=data)# This fails @app.route('/list1/')def test_list(): return jsonify(data)由于这段内容不是本文主题，所以放到最后做补充说明。
