序列化（序列化）与反序列化（Deserialization）是RESTful API开发中绕不开的一环，开发时，序列化与反序列化的功能实现中通常也包含数据校验（验证）相关的业务本文结合我的实践经验，介绍一种Flask RESTful API开发中实现序列化和反序列化的方法，如果想了解更多相关的理论要点，可以参考
Flask相关功能基础
python内置数据类型中的dict和list，可以直接序列化为文本，如：
Dict和list能够直接被序列化为文本，如下：
def test_list():
data = [{'a':1, 'b':2}, {'c':3, 'd':4}]
return jsonify(result=data)
def test_dict1():
data = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
return jsonify(data)
def test_dict2():
data = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
return jsonify(**data)
def test_dict3():
data = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
return jsonify(result=data)
其中，jsonify的作用是，把dict或list转换为string（类似于json.dumps()），同时，在响应的头中，添加
content-type =application/json，由于RESTful API通常以json格式作为载体，该方法算是一个捷径。由此，
对象的序列化，实现只要object -> dict或objects -> list即可。
反序列化，通常分两步实现：
1、将请求中的文本数据转换为蟒原生的字典或列表
2、基于字典为初始化数据，创建类的实例
反序列化实现的关键是上面第一步，而这一步实现非常容易，如果数据载体为json，调用只需
request.get_json()方法，即可将传入的文本数据转换为字典或列表。
Marshmallow
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 pprint
user = 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 pprint
user_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_load
class 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 # =>
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
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
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。