DRF十大组件的使用和作用

drf的序列化组件：

1.作用： 把python中的对象，转成json格式字符串

2. 使用步骤1： 写一个类继承Serializer或者ModelSerializer
举例（类中选取字段进行序列化）：
class BookSerializer(serializers.Serializer):
id = serializers.CharField()
      title = serializers.CharField()
      price = serializers.CharField()　　
举例（把类中字段全部进行序列化）：　　　　
class TestSer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = models.Takes
fields = '__all__'

总结：

• 1. 变量名和source指定的值不能一样
• 2. source='publish.name'还支持继续 .
• 3. source 还支持方法(没用)
• 4. 支持写方法,如下
     方法一定传一个参数,是当前book对象
     publish_dic=serializers.SerializerMethodField()
     def get_publish_dic(self,obj):
     return
     结果：{'id':obj.publish.pk,'name':obj.publish.name}

drf的认证组件

1.认证组件的好处:

比如要访问books/路径,必须登录之后才能访问。一旦登录成功,在响应结果中写一个随机字符串

举例：{status:100
      msg:登录成功
      token:sdafsdfasd
           }

2.使用步骤1：写一个类,继承BaseAuthentication

3.使用步骤2：def authenticate(self,request) ,记住传request对象

4.在视图类中使用:(不要加括号)：
1.局部使用：authentication_classes=[AuthLogin]（写在views中）
2.全局使用：-REST_FRAMEWORK={"DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES":["app01.auth.AuthLogin",]（在setting中配置）
3.全局使用的局部禁用：authentication_classes = []（写在views中)

drf的权限组件：

1.使用步骤1：写一个类,继承BasePermission

2.使用步骤2：def has_permission(self, request, view): ,记住传request对象和view

3.在视图类中使用:(不要加括号)：

1.局部使用：permission_classes=[MyPer]（写在views中）
2.全局使用：-REST_FRAMEWORK={"DEFAULT_PERMISSION_CLASSES":['app01.auth.MyPer']}（在setting中配置）
3.全局使用的局部禁用：permission_classes = []（写在views中）

drf的节流组件

1.使用步骤1：写一个类,继承SimpleRateThrottle
2.使用步骤2：def get_cache_key(self, request, view):,记住传request对象和view
3.使用步骤3
：'DEFAULT_THROTTLE_RATES': {
这个key跟scope对应,value值3/m  3/h    4/d
 'xx': '3/m'
}（在setting中配置）

节流作用:节流(Throttling)类似于权限,因为它决定了是否应该对请求进行授权。节流表示一个临时状态,并用于控制客户端对API的请求率。

DRF视图的组件

使用：

1.局部使用：throttle_classes = [VisitThrottle]（写在views中）
2.全局使用：REST_FRAMEWORK={"DEFAULT_THROTTLE_CLASSES":["app01.auth.VisitThrottle"]}（在setting中配置）
3.全局使用的局部禁用：throttle_classes = []（写在views中）

视图作用: 数据库查询, 2. 构建序列化器, 进行序列化操作, 返回数据

drf的解析器

1.局部使用：parser_classes=[JSONParser,]（写在views中）
2.全局使用：'DEFAULT_PARSER_CLASSES':['rest_framework.parsers.JSONParser']（在setting中配置）

解析器作用:解析器的作用就是服务端接收客户端传过来的数据，把数据解析成自己可以处理的数据。本质就是对请求体中的数据进行解析。

drf的渲染器

DRF提供的渲染器有很多，默认是

'DEFAULT_RENDERER_CLASSES': (
    'rest_framework.renderers.JSONRenderer',       
    'rest_framework.renderers.BrowsableAPIRenderer',
),

渲染器的作用:渲染器同解析器相反，它定义了框架按照content_type来返回不同的响应。

def的分页组件

1.路由
urlpatterns = [
        re_path('(?P[v1|v2]+)/page1/', Pager1View.as_view(),)    #分页1
    ]

序列化

from rest_framework import serializers
from api import models
class PagerSerialiser(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = models.Role
        fields = "__all__"

视图

from api.utils.serializsers.pager import PagerSerialiser
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination
class Pager1View(APIView):
    def get(self,request,*args,**kwargs):
        #获取所有数据
        roles = models.Role.objects.all()
        #创建分页对象
        pg = PageNumberPagination()
        #获取分页的数据
        page_roles = pg.paginate_queryset(queryset=roles,request=request,view=self)
        #对数据进行序列化
        ser = PagerSerialiser(instance=page_roles,many=True)
        return Response(ser.data)

settings配置

REST_FRAMEWORK = {
    #分页
    "PAGE_SIZE":2   #每页显示多少个
}

版本的组件

路由的组件

使用方法

创建router对象，并注册视图集。