DRF之解析器组件及序列化组件
通过上一节课的学习，我们已经有了一个共识，Django无法处理application/json协议请求的数据，即，如果用户通过application/json协议发送请求数据到达Django服务器，我们通过request.POST获取到的是一个空对象。
一、引入
Django RestFramework帮助我们实现了处理application/json协议请求的数据，另外，我们也提到，如果不使用DRF，直接从request.body里面拿到原始的客户端请求的字节数据，经过decode，然后json反序列化之后，也可以得到一个Python字典类型的数据。
但是，这种方式并不被推荐，因为已经有了非常优秀的第三方工具，那就是Django RestFramework的解析器组件，这是我们今天要学习的第一个非常重要的知识点，咱们今天要学习的另一个也是至关重要的知识点叫做序列化组件。
序列化在上一节课中也已经提到了，帮助我们快速的进行符合规范的接口开发，也就是增删改查接口，包含错误信息定义，成功之后的返回信息定义等等。
接下来，咱们就开始学习DRF的这两个重要组件。
二、今日概要
- 解析器组件的使用及源码剖析
- 序列化组件的使用及RESTful接口设计
三、知识点复习回顾
- 三元运算
- 列表推导式
- getattr
- Django settings文件查找顺序
- 动态import
- Django原生serializer
1. 知识点复习回顾一：三元运算
三元运算能够简化我们的代码，请看如下代码：
# 定义两个变量 a = 1 b = 2 # 判断a的真假值，如果为True，则将判断表达式的前面的值赋给c，否则将判断表达式后面的值赋给c c = a if a else b print(c) # 1 # 因为a的真假值判断为True，所以c为1 # 定义两个变量 a = 0 b = 2 # 判断a的真假值，如果为True，则将判断表达式的前面的值赋给c，否则将判断表达式后面的值赋给c c = a if a else b print(c) # 2 # 因为a的真假值判断为False，所以c为2
2. 知识点复习回顾二：列表推导式
列表推导式的返回结果仍然是一个列表，假设有列表li = [1, 2, 3, 4], 请同学们思考，如果将li列表里面的每一个元素乘以2得到一个新的列表，请看下面的代码：
li = [1, 2, 3, 4] # 方式一：使用普通for循环 new_list = list() for item in li: new_list.append(item * 2) # 方式二：使用列表推导式 li = [ x * 2 for x in li]
可见，列表推导式能够大大简化代码，再看下面的代码：
class JsonParser(object): pass class FormParser(object): pass class Parser(object): parser_classes = [JsonParser, FormParser] def _get_parse(self): parser_list = [parser() for parser in self.parser_classes] return parser_list parser = Parser() parser_list = parser._get_parse() print(parser_list) # [<__main__.JsonParser object at 0x103f07048>, <__main__.FormParser object at 0x103f072e8>]
可以看到，parser_list是parser_classes中每个类的实例化对象列表。以上就是关于列表推导式的回顾。
3. 知识点复习回顾三：getattr
在学习面向对象时，我们知道可以通过对象加点号获取该对象的属性，也可以通过对象的dict访问属性，请看下面的代码：
class Father(object): country = "china" class Person(Father): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age p = Person("pizza", 18) print(p.__dict__) # {'name': 'pizza', 'age': 18} print(Person.__dict__) # {'__module__': '__main__', '__init__':, '__doc__': None} print(p.name) # pizza print(p.age) # 18 print(p.country) # china 如果对象不存在这个属性，则会到其父类中查找这个属性 print(p.hobby) # 如果在父类中也找不到这个属性，则会报错：AttributeError: 'Person' object has no attribute 'hobby'
对象的属性查找首先会在该对象的一个名为dict的字典中查找这个属性，如果找不到，则会到其父类中查找这个属性，如果在父类中都也找不到对应的属性，这会抛出异常AttributeError，我们可以通过在类中定义一个getattr来重定向未查找到属性后的行为，请看下面的代码：
class Father(object): country = "china" class Person(Father): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __getattr__(self, value): raise ValueError("属性%s不存在" % value) p = Person("pizza", 18) print(p.hobby) # ValueError: 属性hobby不存在
可以看到，我们能够重新定义异常，也可以做其他任何事情，这就是getattr，一句话总结，通过对象查找属性，如果找不到属性，且该对象有getattr方法，那么getattr方法会被执行，至于执行什么逻辑，我们可以自定义。
4. 知识点复习回顾四：Django settings文件查找顺序
在使用Django的时候，应该是经常会用到它的settings文件，通过在settings文件里面定义变量，我们可以在程序的任何地方使用这个变量，方便好用，比如，假设我在settings里面定义了一个变量NAME=”Pizza”, 虽然可以在项目的任何地方使用：
>>> from drf_server import settings >>> print(settings.NAME) # Pizza
但是，这种方式并不是被推荐和建议的，因为除了项目本身的settings文件之外，Django程序本身也有许多配置变量，都存储在django/conf/global_setting.py模块里面，包括缓存、数据库、秘钥等，如果我们只是from drf_server import settings导入了项目本身的配置信息，当需要用到Django默认的配置信息的时候，还需要再次导入，from django.conf import settings，所以建议的使用方式是：
>>> from django.conf import settings >>> print(settings.NAME)
使用上面的方式，我们除了可以使用自定义的配置信息(NAME)外，还可以使用global_settings中的配置信息，不需要重复导入，Django查找变量的顺序是先从用户的settings里面查找，然后在global_settings中查找，如果用户的settings中找到了，则不会继续查找global_settings中的配置信息，假设我在用户的settings里面定义了NAME=”Pizza”, 在global_settings中定义了NAME=”Alex”，请看下面的打印结果：
>>> from django.conf import settings >>> print(settings.NAME) # Pizza
可见，这种方式更加灵活高效，建议大家使用。
5. 知识点复习回顾五：Django原生serializer
上一节课讲到，我们可以自定义符合REST规范的接口，请看下面的代码：
from django.db import models # Create your models here. class Courses(models.Model): title = models.CharField(max_length=32) description = models.CharField(max_length=128) class CoursesView(View): def get(self, request): courses = list() for item in Courses.objects.all(): course = { "title": item.title, "description": item.description } courses.append(course) return HttpResponse(json.dumps(courses, ensure_ascii=False))
通过上面的方式，我们定义出了符合规范的返回数据，加上符合规范的url，我们可以说，手动方式进行REST开发也是完全没有问题的，但是，企业最注重的是开发效率，而不是程序员实现需求的方式，理论上来说，我们可以通过任何方式，但是我们应该尽可能的采用高效的、灵活的、强大的工具来帮助我们完成重复的事情，所以我们需要学习DRF，它提供了很多的功能，在讲DRF的序列化之前，我们来了解另一个知识，那就是，Django框架原生的序列化功能，即Django原生serializer，它的使用方式如下：
使用步骤：
1.导入模块 from django.core.serializers import serialize
2.获取queryset
3.对queryset进行序列化
4.将序列化后的数据，响应给客户端
实例：
#1.导入Django自带的原生序列化模块
from django.core.serializers import serialize class StudentView(APIView): def get(self, request): #2.获取queryset origin_students = Student.objects.all()
#3.对queryset进行序列化 serialized_students = serialize("json", origin_students) #4.将序列化后的数据，响应给客户端 return HttpResponse(serialized_students)
使用方式非常简单，导入模块之后，将需要的格式和queryset传给serialize进行序列化，然后返回序列化后的数据。
如果你的项目仅仅只是需要序列化一部分数据，不需要用到诸如认证、权限等等其他功能，可以使用Django原生serializer，否则建议使用DRF。
四、今日详细
接下来，铺垫都做好了，剖析源码所需要的准备工作都已经做好了，接下来，我们就进入今天的新内容的学习，也就是解析器组件和序列化组件的使用及其源码剖析。
1. 解析器组件
1.1 解析器组件的使用
首先，来看看解析器组件的使用，稍后我们一起剖析其源码：
from django.http import JsonResponse from rest_framework.views import APIView from rest_framework.parsers import JSONParser, FormParser # Create your views here. class LoginView(APIView): parser_classes = [FormParser] def get(self, request): return render(request, 'parserver/login.html') def post(self, request): # request是被drf封装的新对象，基于django的request # request.data是一个property，用于对数据进行校验 # request.data最后会找到self.parser_classes中的解析器 # 来实现对数据进行解析 print(request.data) # {'username': 'alex', 'password': 123} return JsonResponse({"status_code": 200, "code": "OK"})
使用方式非常简单，分为如下两步：
from rest_framework.views import APIView 继承APIView 直接使用request.data就可以获取Json数据
如果你只需要解析Json数据，不允许任何其他类型的数据请求，可以这样做：
from rest_framework.parsers import JsonParser 给视图类定义一个parser_classes变量，值为列表类型[JsonParser] 如果parser_classes = [], 那就不处理任何数据类型的请求了
问题来了，这么神奇的功能，DRF是如何做的？因为昨天讲到Django原生无法处理application/json协议的请求，所以拿json解析来举例，如果是你，你会在什么地方加入新的Json解析功能？
首先，需要明确一点，我们肯定需要在request对象上做文章，为什么呢？因为只有有了用户请求，我们的解析才有意义，没有请求，就没有解析，更没有处理请求的逻辑，所以，我们需要弄明白，在整个流程中，request对象是什么时候才出现的，是在绑定url和处理视图之间的映射关系的时候吗？我们来看看源码：
@classonlymethod def as_view(cls, **initkwargs): """Main entry point for a request-response process.""" for key in initkwargs: if key in cls.http_method_names: raise TypeError("You tried to pass in the %s method name as a " "keyword argument to %s(). Don't do that." % (key, cls.__name__)) if not hasattr(cls, key): raise TypeError("%s() received an invalid keyword %r. as_view " "only accepts arguments that are already " "attributes of the class." % (cls.__name__, key)) def view(request, *args, **kwargs): self = cls(**initkwargs) if hasattr(self, 'get') and not hasattr(self, 'head'): self.head = self.get self.request = request self.args = args self.kwargs = kwargs return self.dispatch(request, *args, **kwargs) view.view_class = cls view.view_initkwargs = initkwargs # take name and docstring from class update_wrapper(view, cls, updated=()) # and possible attributes set by decorators # like csrf_exempt from dispatch update_wrapper(view, cls.dispatch, assigned=()) return view
看到了吗？在执行view函数的时候，那么什么时候执行view函数呢？当然是请求到来，根据url查找映射表，找到视图函数，然后执行view函数并传入request对象，所以，如果是我，我可以在这个视图函数里面加入处理application/json的功能：
@classonlymethod def as_view(cls, **initkwargs): """Main entry point for a request-response process.""" for key in initkwargs: if key in cls.http_method_names: raise TypeError("You tried to pass in the %s method name as a " "keyword argument to %s(). Don't do that." % (key, cls.__name__)) if not hasattr(cls, key): raise TypeError("%s() received an invalid keyword %r. as_view " "only accepts arguments that are already " "attributes of the class." % (cls.__name__, key)) def view(request, *args, **kwargs): if request.content_type == "application/json": import json return HttpResponse(json.dumps({"error": "Unsupport content type!"})) self = cls(**initkwargs) if hasattr(self, 'get') and not hasattr(self, 'head'): self.head = self.get self.request = request self.args = args self.kwargs = kwargs return self.dispatch(request, *args, **kwargs) view.view_class = cls view.view_initkwargs = initkwargs # take name and docstring from class update_wrapper(view, cls, updated=()) # and possible attributes set by decorators # like csrf_exempt from dispatch update_wrapper(view, cls.dispatch, assigned=()) return view
看到了吧，然后我们试试发送json请求，看看返回结果如何？是不是非常神奇？事实上，你可以在这里，也可以在这之后的任何地方进行功能的添加。
那么，DRF是如何做的呢？我们在使用的时候只是继承了APIView，然后直接使用request.data，所以，我斗胆猜测，功能肯定是在APIView中定义的，废话，具体在哪个地方呢？接下来，我们一起来分析一下DRF解析器源码，看看DRF在什么地方加入了这个功能，上节课，我们通过面向对象的方式，给类的某个方法新增了功能，调用重写的方法，就实现了功能扩展，但是上面除了request.data，我们没有调用任何新的方法，所以，问题就在这个request.data上，它绝不仅仅是一个普通的对象属性。
好了，有了这个共同的认识，我们接下来验证一下我们的看法。
1.2 解析器组件源码剖析
请看下图：
上图详细描述了整个过程，最重要的就是重新定义的request对象，和parser_classes变量，也就是我们在上面使用的类变量。好了，通过分析源码，验证了我们的猜测。
2. 序列化组件
2.1 序列化组件的使用
定义几个 model:
from django.db import models # Create your models here. class Publish(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) city = models.CharField(max_length=32) email = models.EmailField() def __str__(self): return self.name class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() def __str__(self): return self.name class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=32) publishDate = models.DateField() price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish = models.ForeignKey(to="Publish", to_field="nid", on_delete=models.CASCADE) authors = models.ManyToManyField(to="Author") def __str__(self): return self.title
2.2 通过序列化组件进行GET接口设计
首先，设计url，本次我们只设计GET和POST两种接口：
from django.urls import re_path from serializers import views urlpatterns = [ re_path(r'books/$', views.BookView.as_view()) ]
我们新建一个名为app_serializers.py的模块，将所有的序列化的使用集中在这个模块里面，对程序进行解耦：
# -*- coding: utf-8 -*- from rest_framework import serializers from .models import Book class BookSerializer(serializers.Serializer): title = serializers.CharField(max_length=128) publish_date = serializers.DateTimeField() price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish = serializers.CharField(max_length=32) authors = serializers.CharField(max_length=32)
接着，使用序列化组件，开始写视图类：
# -*- coding: utf-8 -*- from rest_framework.views import APIView from rest_framework.response import Response # 当前app中的模块 from .models import Book from .app_serializer import BookSerializer # Create your views here. class BookView(APIView): def get(self, request): origin_books = Book.objects.all() serialized_books = BookSerializer(origin_books, many=True) return Response(serialized_books.data)
如此简单，我们就已经，通过序列化组件定义了一个符合标准的接口，定义好model和url后，使用序列化组件的步骤如下：
导入序列化组件：from rest_framework import serializers 定义序列化类，继承serializers.Serializer(建议单独创建一个专用的模块用来存放所有的序列化类)：class BookSerializer(serializers.Serializer):pass 定义需要返回的字段(字段类型可以与model中的类型不一致，参数也可以调整)，字段名称必须与model中的一致 在GET接口逻辑中，获取QuerySet 开始序列化：将QuerySet作业第一个参数传给序列化类，many默认为False，如果返回的数据是一个列表嵌套字典的多个对象集合，需要改为many=True 返回：将序列化对象的data属性返回即可
上面的接口逻辑中，我们使用了Response对象，它是DRF重新封装的响应对象。该对象在返回响应数据时会判断客户端类型（浏览器或POSTMAN），如果是浏览器，它会以web页面的形式返回，如果是POSTMAN这类工具，就直接返回Json类型的数据。
此外，序列化类中的字段名也可以与model中的不一致，但是需要使用source参数来告诉组件原始的字段名，如下：
class BookSerializer(serializers.Serializer): BookTitle = serializers.CharField(max_length=128, source="title") publishDate = serializers.DateTimeField() price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) # source也可以用于ForeignKey字段 publish = serializers.CharField(max_length=32, source="publish.name") authors = serializers.CharField(max_length=32)
下面是通过POSTMAN请求该接口后的返回数据，大家可以看到，除ManyToManyField字段不是我们想要的外，其他的都没有任何问题：
[ { "title": "Python入门", "publishDate": null, "price": "119.00", "publish": "浙江大学出版社", "authors": "serializers.Author.None" }, { "title": "Python进阶", "publishDate": null, "price": "128.00", "publish": "清华大学出版社", "authors": "serializers.Author.None" } ]
那么，多对多字段如何处理呢？如果将source参数定义为”authors.all”，那么取出来的结果将是一个QuerySet，对于前端来说，这样的数据并不是特别友好，我们可以使用如下方式：
class BookSerializer(serializers.Serializer): title = serializers.CharField(max_length=32) price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publishDate = serializers.DateField() publish = serializers.CharField() publish_name = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.name') publish_email = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.email') # authors = serializers.CharField(max_length=32, source='authors.all') authors_list = serializers.SerializerMethodField() def get_authors_list(self, authors_obj): authors = list() for author in authors_obj.authors.all(): authors.append(author.name) return authors
请注意，get_必须与字段名称一致，否则会报错。
2.3 通过序列化组件进行POST接口设计
接下来，我们设计POST接口，根据接口规范，我们不需要新增url，只需要在视图类中定义一个POST方法即可，序列化类不需要修改，如下：
# -*- coding: utf-8 -*- from rest_framework.views import APIView from rest_framework.response import Response # 当前app中的模块 from .models import Book from .app_serializer import BookSerializer # Create your views here. class BookView(APIView): def get(self, request): origin_books = Book.objects.all() serialized_books = BookSerializer(origin_books, many=True) return Response(serialized_books.data) def post(self, request): verified_data = BookSerializer(data=request.data) if verified_data.is_valid(): book = verified_data.save() # 可写字段通过序列化添加成功之后需要手动添加只读字段 authors = Author.objects.filter(nid__in=request.data['authors']) book.authors.add(*authors) return Response(verified_data.data) else: return Response(verified_data.errors)
POST接口的实现方式，如下：
url定义：需要为post新增url，因为根据规范，url定位资源，http请求方式定义用户行为 定义post方法：在视图类中定义post方法 开始序列化：通过我们上面定义的序列化类，创建一个序列化对象，传入参数data=request.data（application/json）数据 校验数据：通过实例对象的is_valid()方法，对请求数据的合法性进行校验 保存数据：调用save()方法，将数据插入数据库 插入数据到多对多关系表：如果有多对多字段，手动插入数据到多对多关系表 返回：将插入的对象返回
请注意，因为多对多关系字段是我们自定义的，而且必须这样定义，返回的数据才有意义，而用户插入数据的时候，serializers.Serializer没有实现create，我们必须手动插入数据，就像这样：
# 第二步， 创建一个序列化类，字段类型不一定要跟models的字段一致 class BookSerializer(serializers.Serializer): # nid = serializers.CharField(max_length=32) title = serializers.CharField(max_length=128) price = serializers.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish = serializers.CharField() # 外键字段, 显示__str__方法的返回值 publish_name = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.name') publish_city = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.city') # authors = serializers.CharField(max_length=32) # book_obj.authors.all() # 多对多字段需要自己手动获取数据，SerializerMethodField() authors_list = serializers.SerializerMethodField() def get_authors_list(self, book_obj): author_list = list() for author in book_obj.authors.all(): author_list.append(author.name) return author_list def create(self, validated_data): # {'title': 'Python666', 'price': Decimal('66.00'), 'publish': '2'} validated_data['publish_id'] = validated_data.pop('publish') book = Book.objects.create(**validated_data) return book def update(self, instance, validated_data): # 更新数据会调用该方法 instance.title = validated_data.get('title', instance.title) instance.publishDate = validated_data.get('publishDate', instance.publishDate) instance.price = validated_data.get('price', instance.price) instance.publish_id = validated_data.get('publish', instance.publish.nid) instance.save() return instance
这样就会非常复杂化程序，如果我希望序列化类自动插入数据呢？
这是问题一：如何让序列化类自动插入数据？
另外问题二：如果字段很多，那么显然，写序列化类也会变成一种负担，有没有更加简单的方式呢？
答案是肯定的，我们可以这样做：
class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = Book fields = ('title', 'price', 'publish', 'authors', 'author_list', 'publish_name', 'publish_city' ) extra_kwargs = { 'publish': {'write_only': True}, 'authors': {'write_only': True} } publish_name = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.name') publish_city = serializers.CharField(max_length=32, read_only=True, source='publish.city') author_list = serializers.SerializerMethodField() def get_author_list(self, book_obj): # 拿到queryset开始循环 [{}, {}, {}, {}] authors = list() for author in book_obj.authors.all(): authors.append(author.name) return authors
使用ModelSerializer完美的解决了上面两个问题。好了，这就是今天的全部内容。
五、今日总结
- 解析器组件的使用及源码剖析
- 序列化组件的使用及RESTful接口设计
六、练习
将今天的内容全部自己写出来，包括源码剖析和接口设计。