1 绪论
网络传输数据只能传输字符串格式的，如果是列表、字典等数据类型，需要转换之后才能使用但是我们之前的rest_framework例子都没有转换就直接可以使用了，这是因为rest_framework自带有一套解析器。
2 源码分析
我们重新回到dispatch方法中对请求进行重新封装的initialize_request类，源码如下：
def initialize_request(self, request, *args, **kwargs): """ Returns the initial request object. """ print('initialize_request方法执行：封装request开始') parser_context = self.get_parser_context(request) return Request( request, parsers=self.get_parsers(),#获取所有解析器，并实例化 authenticators=self.get_authenticators(), negotiator=self.get_content_negotiator(), parser_context=parser_context )
源码中调用了一个get_parsers方法，这个类返回的是项目中配置的所有解析器类实例化对象组成的列表，源码如下：
def get_parsers(self): return [parser() for parser in self.parser_classes]
get_parsers方法采用列表生成式的方式遍历了配置的所有解析器类，并进行实例化，与认证、权限等实例化操作一般无二。所以，在重新封装request的时候，rest_framework就把解析器类实例封装进了request中，但是与认证、权限等环节不懂的是，解析操作并不是在dispatch函数执行过程中完成。请看如下代码：
class QarserView(APIView): parser_classes = [JSONParser ,] def post(self , request , *args , **kwargs): print(request.data)#解析器开始执行 return HttpResponse(request.data)
也就是说，只有当视图中调用了request.data的时候，解析器才会真正开始运转起来。这里的data是封装在rest_framework的Request中的一个方法，源码如下：
@property def data(self): if not _hasattr(self, '_full_data'): self._load_data_and_files() return self._full_data
关键是其中的_load_data_and_files方法，如下所示：
def _load_data_and_files(self): if not _hasattr(self, '_data'): self._data, self._files = self._parse()#解析出来的数据 if self._files: self._full_data = self._data.copy() self._full_data.update(self._files) else: self._full_data = self._data #如果是一个表单数据 if is_form_media_type(self.content_type): self._request._post = self.POST self._request._files = self.FILES
_parse方法：
def _parse(self): media_type = self.content_type#获取用户提交的请求头的content_type try: stream = self.stream#获取request请求体 except RawPostDataException: if not hasattr(self._request, '_post'): raise if self._supports_form_parsing():#是否支持解析表单数据 return (self._request.POST, self._request.FILES) stream = None if stream is None or media_type is None:#如果请求体为空或请求数据类型为空 if media_type and is_form_media_type(media_type):#请求数据类型为空或是有效表单数据 empty_data = QueryDict('', encoding=self._request._encoding)#返回一个QueryDict对象，内容为{空 else: empty_data = {} empty_files = MultiValueDict() return (empty_data, empty_files) #media_type不为空时就挑选解析器，用media_type与配置的每个解析类的media_type对比 parser = self.negotiator.select_parser(self, self.parsers)#得到相匹配的解析器对象 if not parser:#如果没有相匹配的解析器，抛出异常 raise exceptions.UnsupportedMediaType(media_type) try:#执行解析器实例对象的parse方法 parsed = parser.parse(stream, media_type, self.parser_context) except Exception: self._data = QueryDict('', encoding=self._request._encoding) self._files = MultiValueDict() self._full_data = self._data raise try: return (parsed.data, parsed.files)#返回解析后的数据 except AttributeError: empty_files = MultiValueDict() return (parsed, empty_files)
在这个_parse方法中，就调用了解析器类的parse方法，下面的是JSONParser中的parse方法：
def parse(self, stream, media_type=None, parser_context=None): parser_context = parser_context or {} encoding = parser_context.get('encoding', settings.DEFAULT_CHARSET) try: decoded_stream = codecs.getreader(encoding)(stream)#解码 parse_constant = json.strict_constant if self.strict else None#转化为json数据 return json.load(decoded_stream, parse_constant=parse_constant) except ValueError as exc: raise ParseError('JSON parse error - %s' % six.text_type(exc))
parse解析取得json数据后，层层网上返回，最终在request.data中输出json数据。
3 配置方法
局部配置：
只用到的试图类中加入以下代码:
parser_classes = [JSONParser ,]
全局配置：
在settings.py文件中配置
REST_FRAMEWORK = { "DEFAULT_PARSER_CLASSES":[ 'rest_framework.parsers.JSONParser' , 'rest_framework.parsers.FormParser' , ] }