作用
1 序列化，序列化器会把模型对象转换成字典，经过response以后变成json字符串
2 反序列化，讲前端接收到的讯息（数据），通过request之后变成字典
3 完成数据校验
如何定义序列化器
需要使用到Django REST framework 中的 Serializer
-
自定义一个数据库模型类Book
# models.py
class Book(models.Model):
id = models.AutoField(primary_key=True)
name = models.CharField(max_length=32)
price = models.DecimalField(decimal_places=2, max_digits=5)
author = models.CharField(max_length=32)
publish = models.CharField(max_length=32)
-
定义序列化器
方便演示都使用CharField
from rest_framework import serializers
from app01.models import Book
class BookSerializer(serializers.Serializer):
id = serializers.CharField()
name = serializers.CharField()
price = serializers.CharField()
author = serializers.CharField()
publish = serializers.CharField()
-
views.py
# views.py
class BookView(APIView):
def get(self,request,pk):
book=Book.objects.filter(id=pk).first()
#用一个类，毫无疑问，一定要实例化
#要序列化谁，就把谁传过来
book_ser=BookSerializer(book) # 调用类的__init__
# book_ser.data 序列化对象.data就是序列化后的字典
return Response(book_ser.data)
PS:记得配路由
PS:serializer不是只能为数据库模型类定义，也可以为非数据库模型类的数据定义。serializer是独立于数据库之外的存在。
常用字段类型：
选项参数：
通用参数：
创建Serializer对象
Serializer的构造方法为：
Serializer(instance=None, data=empty, **kwarg)
-
序列化时，将模型对象传入instance参数
-
反序列化时，反序列化的数据传入data参数
-
出了instance和data之外，在构造对象时，可通过context参数另外添加一些参数
1
serializer = AccountSerializer(account, context={'request': request})
通过context参数附加的数据，可以通过Serializer对象的context属性获取。
-
使用序列化器的时候一定要注意，序列化器声明了以后，不会自动执行，需要我们在视图中进行调用才可以。
-
序列化器无法直接接收数据，需要我们在视图中创建序列化器对象时把使用的数据传递过来。
-
序列化器的字段声明类似于我们前面使用过的表单系统。
-
开发restful api时，序列化器会帮我们把模型数据转换成字典.
-
drf提供的视图会帮我们把字典转换成json,或者把客户端发送过来的数据转换字典.
序列化器的分阶段使用
阶段1：在客户端请求时,使用序列化器可以完成对数据的反序列化
阶段2：在服务器响应时，使用序列化器可以完成对数据的序列化
序列化器的简单使用总结
1 写一个序列化的类，继承Serializer
2 在类中写要序列化的字段，想序列化哪个字段，就在类中写哪个字段
3 在视图类中使用，导入--》实例化得到序列化类的对象，把要序列化的对象传入
4 序列化类的对象.data 是一个字典
5 把字典返回，如果不使用rest_framework提供的Response,就得使用JsonResponse
序列化组件修改数据
1 先写一个序列化的类，继承Serializer
2 在类中书写反序列化的字段，需要反序列化哪个字段，就在类中写哪个字段
3 在视图类中使用，导入——》实例化得到序列化类的对象，把要修改的对象传入，修改的数据传入
boo_ser=BookSerializer(book,request.data)
boo_ser=BookSerializer(instance=book,data=request.data)
4 数据校验
if boo_ser.is_valid()
5 通过就保存起来
boo_ser.save()
6 不通过就报错误信息
response_msg['status'] = 101
response_msg['msg'] = '数据错误'
response_msg['data'] = book_ser.errors
return Response(response_msg)
序列化组件增加数据
def put(self,request,pk):
response_msg={'status':100,'msg':'成功'}
# 找到这个对象
book = Book.objects.filter(id=pk).first()
# 得到一个序列化类的对象
# boo_ser=BookSerializer(book,request.data)
boo_ser=BookSerializer(instance=book,data=request.data)
# 要数据验证（回想form表单的验证）
if boo_ser.is_valid(): # 返回True表示验证通过
boo_ser.save() # 报错
response_msg['data']=boo_ser.data
else:
response_msg['status']=101
response_msg['msg']='数据校验失败'
response_msg['data']=boo_ser.errors
return Response(response_msg)
PS：需要重写update和create方法（在序列化器中）
def update(self, instance, validated_data):
instance.name = validated_data.get('name')
instance.price = validated_data.get('price')
instance.author = validated_data.get('author')
instance.publish = validated_data.get('publish')
instance.save()
return instance
def create(self, validated_data):
instance = Book.objects.create(**validated_data)
return instance
局部钩子
# 局部钩子
def validate_price(self, data): # validate_字段名 接收一个参数
#如果价格小于10，就校验不通过
if float(data)>10:
return data
else:
#校验失败，抛异常
raise ValidationError('价格太低')
# 全局钩子
全局钩子
def validate(self, validate_data): # 全局钩子
print(validate_data)
author=validate_data.get('author')
publish=validate_data.get('publish')
if author == publish:
raise ValidationError('作者名字跟出版社一样')
else:
return validate_data
read_only和write_only
read_only 表明该字段仅用于序列化输出，默认False,如果设置成True，postman中可以看到该字段，修改时，不需要传该字段
write_only 表明该字段仅用于反序列化输入，默认False，如果设置成True，postman中看不到该字段，修改时，该字段需要传
# 以下的了解即可
required 表明该字段在反序列化时必须输入，默认True
default 反序列化时使用的默认值
allow_null 表明该字段是否允许传入None，默认False
validators 该字段使用的验证器
error_messages 包含错误编号与错误信息的字典
class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model=Book # 对应上models.py中的模型
fields='__all__'
# fields=('name','price','id','author') # 只序列化指定的字段
# exclude=('name',) #跟fields不能都写，写谁，就表示排除谁
# read_only_fields=('price',)
# write_only_fields=('id',) #弃用了，使用extra_kwargs
extra_kwargs = { # 类似于这种形式name=serializers.CharField(max_length=16,min_length=4)
'price': {'write_only': True},
}
# 其他使用一模一样
#不需要重写create和updata方法了