Django RestFramework 请求流程、解析器、序列化器分析

内容隐藏

1.什么是REST

引入

传统url设计风格

本文重点在于讲解什么是REST规范及Django RestFramework中的APIview请求流程，这个流程包括源代码分析和后续的解析器组件及序列化器组件。

1.什么是REST

编程是数据结构和算法的结合，而在Web类型的App中，我们对于数据的操作请求是通过url来承载的，本文详细介绍了REST规范和CBV请求流程。

编程是数据结构和算法的结合，小程序如简单的计算器，我们输入初始数据，经过计算，得到最终的数据，这个过程中，初始数据和结果数据都是数据，而计算过程是我们所说的广义上的算法。

大程序，如一个智能扫地机器人，我们可以设置打扫的距离，左右摆动的幅度来打扫房间，这里面打扫的举例，摆动幅度，都是数据，而打扫的过程是较为复杂的算法过程，总之，也是算法，即程序的实现方式。

另外，我们还可以设置打扫时间等等初始数据。

总之一句话，编程即数据结构和算法的结合。简单的程序可能不需要跟用户交互数据，但是现代的应用程序几乎都需要跟用户进行交互，不分应用程序类型，不管是CS型还是BS型的程序都是如此，而Python最擅长的Web App即BS型的程序，就是通过url和http来跟用户进行数据交互的，通过url和http请求，用户可以操作服务器端的程序，主要操作分为：增、删、改、查几类。

引入

在开始之前，我们回顾一下咱们之前写过的图书管理系统项目，请仔细回想一下，对于该项目的设计，我们大概是以下面这种方式来实现的

传统url设计风格

url各式各样，设计混乱

理论上来说，这种方式完全可以实现我们的需求，但是一旦项目丰富起来，随着数据量增加，随着各个业务系统之间的逻辑关系不断的复杂，url会越来越复杂，理论上来说，不管是什么类型、什么名称的url都能指向具体的业务逻辑（视图函数），从而实现业务需求，但是如果没有明确的规范，因每个人的思维方式不一样、命名方式不一样而导致的url非常的乱，不方便项目的后期维护和扩展。

对于请求处理成功或者失败的返回信息没有明确的响应信息规范，返回给客户端的信息往往都是很随意的

以上这些情况的出现，导致了很多的问题，让互联网的世界变得杂乱不堪，日益复杂且臃肿。

因此http协议创始人警告我们这些凡人们正在错误的使用http协议，除了警告，他还发表了一篇博客，大概意思就是教大家如何正确使用http协议，如何正确定义url，这就是REST（Representational State Transfer），不需要管这几个英文单词代表什么意思，只需要记住下面一句话：

用url唯一定位资源，用Http请求方式（GET, POST, DELETE, PUT)描述用户行为

根据这句话，我们重新定义图书管理系统中的url

RESTful Api设计风格

可以看到，url非常简洁优雅，不包含任何操作，不包含任何动词，简简单单，用来描述服务器中的资源而已，服务器根据用户的请求方式对资源进行各种操作。而对数据的操作，最常见的就是CRUD（创建，读取，更新，删除），通过不同的请求方式，就足够描述这些操作方式了。

如果不够用，Http还有其他的请求方式呢！比如：PATCH，OPTIONS，HEAD, TRACE, CONNECT。

REST定义返回结果

每一种请求方式的返回结果不同。

REST定义错误信息

{
    "error": "Invalid API key"
}

通过一个字典，返回错误信息。

这就是REST，上图中的url就是根据REST规范进行设计的RESTful api。

因此REST是一种软件架构设计风格，不是标准，也不是具体的技术实现，只是提供了一组设计原则和约束条件。

它是目前最流行的 API 设计规范，用于 Web 数据接口的设计。2000年，由Roy Fielding在他的博士论文中提出，Roy Fielding是HTTP规范的主要编写者之一。

那么，我们所要讲的Django RestFramework与rest有什么关系呢？

其实，DRF(Django RestFramework)是一套基于Django开发的、帮助我们更好的设计符合REST规范的Web应用的一个Django App，所以，本质上，它是一个Django App。

2.为什么使用DRF

从概念就可以看出，有了这样的一个App，能够帮助我们更好的设计符合RESTful规范的Web应用，实际上，没有它，我们也能自己设计符合规范的Web应用。下面的代码演示如何手动实现符合RESTful规范的Web应用。

class CoursesView(View):
    def get(self, request):
        courses = list()

        for item in Courses.objects.all():
            course = {
                "title": item.title,
                "price": item.price,
                "publish_date": item.publish_date,
                "publish_id": item.publish_id
            }

            courses.append(course)

        return HttpResponse(json.dumps(courses, ensure_ascii=False))

如上代码所示，我们获取所有的课程数据，并根据REST规范，将所有资源的通过对象列表返回给用户。

可见，就算没有DRF我们也能够设计出符合RESTful规范的接口甚至是整个Web App，但是，如果所有的接口都自定义，难免会出现重复代码，为了提高工作效率，我们建议使用优秀的工具。

DRF就是这样一个优秀的工具，另外，它不仅仅能够帮助我们快速的设计符合REST规范的接口，还提供诸如认证、权限等等其他的强大功能。

什么时候使用DRF？

前面提到，REST是目前最流行的 API 设计规范，如果使用Django开发你的Web应用，那么请尽量使用DRF，如果使用的是Flask，可以使用Flask-RESTful。

3.Django View请求流程

首先安装Django，然后安装DRF：

pip install django
pip install djangorestframework

安装完成之后，我们就可以开始使用DRF框架来实现咱们的Web应用了，本篇文章包括以下知识点：

APIView
解析器组件
序列化组件

介绍DRF，必须要介绍APIView，它是重中之重，是下面所有组件的基础，因为所有的请求都是通过它来分发的，至于它究竟是如何分发请求的呢？

想要弄明白这个问题，我们就必须剖析它的源码，而想要剖析DRF APIView的源码，我们需要首先剖析django中views.View类的源码，为什么使用视图类调用as_view()之后，我们的请求就能够被不同的函数处理呢？

源码中最后会通过getattr在self中查找request.method.lower()，也就是get、post或者delete这些方法中的一个，那么，self是谁，就是至关重要的一点，前面讲到过，谁调用类中的方法，self就指向谁，此时，一层层往回找，我们会发现，self = cls(**initkwargs)，self就是我们视图类的实例化对象，所以，dispatch函数肯定会到该视图类中找对应的方法（get或者post）。

接下来是提问时间，请问如果有如下函数，不修改函数内容的情况下，如何给函数新增一个统计执行时间的功能：

def outer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        import time
        start_time = time.time()
        ret = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("This function elapsed %s" % str(end_time - start_time))
        return ret
    return inner


@outer
def add(x, y):
    return x + y

这是函数，如果是类呢？面向对象编程，如何扩展你的程序，比如有如下代码：

class Person(object):
    def show(self):
        print("Person's show method executed!")
        

class MyPerson(Person):
    def show(self):
        print("MyPerson's show method executed")
        super().show()
        

mp = MyPerson()
mp.show()

这就是面向对象的程序扩展，现在大家是否对面向对象有了更加深刻的认识呢？接下来给大家十分钟时间，消化一下上面两个概念，然后请思考，那么假设你是Django RestFramework的开发者，你想自定制一些自己想法，如何实现。

好了，相信大家都已经有了自己的想法，接下来，我们一起来分析一下，Django RestFramework的APIView是如何对Django框架的View进行功能扩展的。

from django.shortcuts import HttpResponse

import json

from .models import Courses

# 引入APIView
from rest_framework.views import APIView
# Create your views here.


class CoursesView(APIView):  # 继承APIView而不是原来的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))

以上就是Django RestFramework APIView的请求处理流程，我们可以通过重写dispatch()方法或者重写as_view()方法来自定制自己的想法。

那么，Django RestFramework到底自定制了哪些内容呢？在本文的最开始，我们已经介绍过了，就是那些组件，比如解析器组件、序列化组件、权限、频率组件等。

Ajax发送Json数据给服务器

接下来，我们就开始介绍Django RestFramework中的这些组件，首先，最基本的，就是解析器组件，在介绍解析器组件之前，我提一个问题，请大家思考，如何发送Json格式的数据给后端服务器？

好了，时间到，请看下面的代码，通过ajax请求，我们可以发送json格式的数据到后端：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Title</title>
  <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js"></script>
  <script src="/static/jquery-1.10.2.min.js"></script>
</head>
<body>
  <form action="" method="post" enctype="application/x-www-form-urlencoded">
    {% csrf_token %}
    用户名: <input type="text" name="username"/>
    密码:  <input type="password" name="password"/>
    提交:  <input type="submit" value="提交"/>
  </form>

  <hr>
  <button class="btn">点击发送Ajax请求</button>

  <script>
    $(".btn").click(function () {
      $.ajax({
        url: '',
        type: 'post',
        contentType: 'application/json',
        data: JSON.stringify({
          username: "alex",
          password: 123
        }
        ),
        success: function (data) {
          console.log(data);
        }
      })
    })

  </script>

</body>
</html>

通过上文的知识点复习我们已经知道，Content-Type用来定义发送数据的编码协议，所以，在上面的代码中，我们指定Content-Type为application/json，即可将我们的Json数据发送到后端，那么后端如何获取呢？

服务器对Json数据的处理方式

按照之前的方式，我们使用request.POST, 如果打印该值，会发现是一个空对象：request post <QueryDict: {}>，该现象证明Django并不能处理请求协议为application/json编码协议的数据，我们可以去看看request源码，可以看到下面这一段：

if self.content_type == 'multipart/form-data':
    if hasattr(self, '_body'):
        # Use already read data
        data = BytesIO(self._body)
    else:
        data = self
    try:
        self._post, self._files = self.parse_file_upload(self.META, data)
    except MultiPartParserError:
        # An error occurred while parsing POST data. Since when
        # formatting the error the request handler might access
        # self.POST, set self._post and self._file to prevent
        # attempts to parse POST data again.
        # Mark that an error occurred. This allows self.__repr__ to
        # be explicit about it instead of simply representing an
        # empty POST
        self._mark_post_parse_error()
        raise
elif self.content_type == 'application/x-www-form-urlencoded':
    self._post, self._files = QueryDict(self.body, encoding=self._encoding), MultiValueDict()
else:
    self._post, self._files = QueryDict(encoding=self._encoding), MultiValueDict()

可见Django原生解析器并不处理application/json编码协议的数据请求，好了，有了这样的认识之后，咱们就可以开始正式介绍DRF的解析器了，解析器，顾名思义，就是用来解析数据的请求的。

虽然Django的原生解析器不支持application/json编码协议，但是我们可以通过拿到原始的请求数据（request.body）来手动处理application/json请求，虽然这种方式不方便，也并不推荐，请看如下代码：

class LoginView(View):
    def get(self, request):
        return render(request, 'classbasedview/login.html')

    def post(self, request):
        print(request.POST)  # <QueryDict: {}>
        print(request.body)  # b'{"username":"alex","password":123}'
        data = request.body.decode('utf-8')
        dict_data = json.loads(data)

        username = dict_data['username']
        password = dict_data['password']

        return HttpResponse(json.dumps(dict_data))

通过上面的代码，我们可以通过request.body手动处理application/json请求，不过，如上文所说，并不推荐。

4.DRF 解析器组件

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，请同学们思考一个问题，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。

5.序列化组件

首先我们要学会使用序列化组件。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

通过序列化组件进行GET接口设计

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。

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

步骤如下：

继承ModelSerializer：不再继承Serializer
添加extra_kwargs类变量：extra_kwargs = {‘publish’: {‘write_only’: True}}

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。

参考资料：

https://pizzali.github.io/2018/12/07/DRF%E4%B9%8BREST%E8%A7%84%E8%8C%83%E4%BB%8B%E7%BB%8D%E5%8F%8AView%E8%AF%B7%E6%B1%82%E6%B5%81%E7%A8%8B%E5%88%86%E6%9E%90/

https://pizzali.github.io/2018/12/07/DRF%E4%B9%8B%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%99%A8%E7%BB%84%E4%BB%B6%E5%8F%8A%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8C%96%E7%BB%84%E4%BB%B6/

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。

有任何问题，可以在公众号后台回复：加群，回答相应验证信息，进入互助群询问。

原创不易，希望你能在下面点个赞和在看支持我继续创作，谢谢！

我要打赏

Python实用宝典 ( pythondict.com )
不只是一个宝典
欢迎关注公众号：Python实用宝典

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。

Django RestFramework 请求流程、解析器、序列化器分析

1.什么是REST

引入

传统url设计风格

RESTful Api设计风格

REST定义返回结果

REST定义错误信息

2.为什么使用DRF

什么时候使用DRF？

3.Django View请求流程

4.DRF 解析器组件

5.序列化组件

评论(0)

提示：请文明发言取消回复

排行榜展示

Python 情人节超强技能导出微信聊天记录生成词云

你不得不知道的python超级文献批量搜索下载工具

Python 流程图 — 一键转化代码为流程图

7行代码 Python热力图可视化分析缺失数据处理

Python 优化—算出每条语句执行时间

你的10W块放哪里能赚最多钱？

文章展示

如何在python-3.x中使用字典格式化字符串？

Pandas-profiling 从Pandas DataFrame对象创建HTML分析报告

Python请求包：处理xml响应

致命错误：Python.h：没有这样的文件或目录

将Python datetime.datetime对象插入MySQL

两路/反向映射[重复]

Django RestFramework 请求流程、解析器、序列化器分析

1.什么是REST

引入

传统url设计风格

RESTful Api设计风格

REST定义返回结果

REST定义错误信息

2.为什么使用DRF

什么时候使用DRF？

3.Django View请求流程

4.DRF 解析器组件

5.序列化组件

相关文章

评论(0)

提示：请文明发言 取消回复

排行榜展示

文章展示

提示：请文明发言取消回复