Serializers 序列化組件
為什么要用序列化組件
當我們做前后端分離的項目~~我們前后端交互一般都選擇JSON數據格式,JSON是一個輕量級的數據交互格式。
那么我們給前端數據的時候都要轉成json格式,那就需要對我們從數據庫拿到的數據進行序列化。
接下來我們看下django序列化和rest_framework序列化的對比~~
Django的序列化方法

class BooksView(View): def get(self, request): book_list = Book.objects.values("id", "title", "chapter", "pub_time", "publisher") book_list = list(book_list) # 如果我們需要取外鍵關聯的字段信息 需要循環獲取外鍵 再去數據庫查然后拼接成我們想要的 ret = [] for book in book_list: pub_dict = {} pub_obj = Publish.objects.filter(pk=book["publisher"]).first() pub_dict["id"] = pub_obj.pk pub_dict["title"] = pub_obj.title book["publisher"] = pub_dict ret.append(book) ret = json.dumps(book_list, ensure_ascii=False, cls=MyJson) return HttpResponse(ret) # json.JSONEncoder.default() # 解決json不能序列化時間字段的問題 class MyJson(json.JSONEncoder): def default(self, field): if isinstance(field, datetime.datetime): return field.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') elif isinstance(field, datetime.date): return field.strftime('%Y-%m-%d') else: return json.JSONEncoder.default(self, field)

from django.core import serializers # 能夠得到我們要的效果 結構有點復雜 class BooksView(View): def get(self, request): book_list = Book.objects.all() ret = serializers.serialize("json", book_list) return HttpResponse(ret)
DRF序列化的方法
首先,我們要用DRF的序列化,就要遵循人家框架的一些標准,
-- Django我們CBV繼承類是View,現在DRF我們要用APIView
-- Django中返回的時候我們用HTTPResponse,JsonResponse,render ,DRF我們用Response
為什么這么用~我們之后會詳細講~~我們繼續來看序列化~~
序列化

class BookSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField() title = serializers.CharField(max_length=32) CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python")) chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display") pub_time = serializers.DateField()

from rest_framework.views import APIView from rest_framework.response import Response class BookView(APIView): def get(self, request): book_list = Book.objects.all() ret = BookSerializer(book_list, many=True) return Response(ret.data)
外鍵關系的序列化

# by gaoxin from rest_framework import serializers from .models import Book class PublisherSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True) title = serializers.CharField(max_length=32) class UserSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True) name = serializers.CharField(max_length=32) age = serializers.IntegerField() class BookSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True) title = serializers.CharField(max_length=32) CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python")) chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display", read_only=True) pub_time = serializers.DateField() publisher = PublisherSerializer(read_only=True) user = UserSerializer(many=True, read_only=True)
反序列化
當前端給我們發post的請求的時候~前端給我們傳過來的數據~我們要進行一些校驗然后保存到數據庫~
這些校驗以及保存工作,DRF的Serializer也給我們提供了一些方法了~~
首先~我們要寫反序列化用的一些字段~有些字段要跟序列化區分開~~
Serializer提供了.is_valid() 和.save()方法~~

# serializers.py 文件 class BookSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True) title = serializers.CharField(max_length=32) CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python")) chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display", read_only=True) w_chapter = serializers.IntegerField(write_only=True) pub_time = serializers.DateField() publisher = PublisherSerializer(read_only=True) user = UserSerializer(many=True, read_only=True) users = serializers.ListField(write_only=True) publisher_id = serializers.IntegerField(write_only=True) def create(self, validated_data): book = Book.objects.create(title=validated_data["title"], chapter=validated_data["w_chapter"], pub_time=validated_data["pub_time"], publisher_id=validated_data["publisher_id"]) book.user.add(*validated_data["users"]) return book

class BookView(APIView): def get(self, request): book_list = Book.objects.all() ret = BookSerializer(book_list, many=True) return Response(ret.data) def post(self, request): # book_obj = request.data print(request.data) serializer = BookSerializer(data=request.data) if serializer.is_valid(): print(12341253) serializer.save() return Response(serializer.validated_data) else: return Response(serializer.errors)
當前端給我們發送patch請求的時候,前端傳給我們用戶要更新的數據,我們要對數據進行部分驗證~~

class BookSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True) title = serializers.CharField(max_length=32) CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python")) chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display", read_only=True) w_chapter = serializers.IntegerField(write_only=True) pub_time = serializers.DateField() publisher = PublisherSerializer(read_only=True) user = UserSerializer(many=True, read_only=True) users = serializers.ListField(write_only=True) publisher_id = serializers.IntegerField(write_only=True) def create(self, validated_data): book = Book.objects.create(title=validated_data["title"], chapter=validated_data["w_chapter"], pub_time=validated_data["pub_time"], publisher_id=validated_data["publisher_id"]) book.user.add(*validated_data["users"]) return book def update(self, instance, validated_data): instance.title = validated_data.get("title", instance.title) instance.chapter = validated_data.get("w_chapter", instance.chapter) instance.pub_time = validated_data.get("pub_time", instance.pub_time) instance.publisher_id = validated_data.get("publisher_id", instance.publisher_id) if validated_data.get("users"): instance.user.set(validated_data.get("users")) instance.save() return instance

class BookView(APIView): def patch(self, request): print(request.data) book_id = request.data["id"] book_info = request.data["book_info"] book_obj = Book.objects.filter(pk=book_id).first() serializer = BookSerializer(book_obj, data=book_info, partial=True) if serializer.is_valid(): serializer.save() return Response(serializer.data) else: return Response(serializer.errors)
驗證
如果我們需要對一些字段進行自定義的驗證~DRF也給我們提供了鈎子方法~~

class BookSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True) title = serializers.CharField(max_length=32) # 省略了一些字段 跟上面代碼里一樣的 # 。。。。。 def validate_title(self, value): if "python" not in value.lower(): raise serializers.ValidationError("標題必須含有Python") return value

class BookSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True) title = serializers.CharField(max_length=32) CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python")) chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display", read_only=True) w_chapter = serializers.IntegerField(write_only=True) pub_time = serializers.DateField() date_added = serializers.DateField(write_only=True) # 新增了一個上架時間字段 # 省略一些字段。。都是在原基礎代碼上增加的 # 。。。。。。 # 對多個字段進行驗證 要求上架日期不能早於出版日期 上架日期要大 def validate(self, attrs): if attrs["pub_time"] > attrs["date_added"]: raise serializers.ValidationError("上架日期不能早於出版日期") return attrs

def my_validate(value): if "敏感詞匯" in value.lower: raise serializers.ValidationError("包含敏感詞匯,請重新提交") return value class BookSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(read_only=True) title = serializers.CharField(max_length=32, validators=[my_validate]) # 。。。。。。
ModelSerializer
現在我們已經清楚了Serializer的用法,會發現我們所有的序列化跟我們的模型都緊密相關~
那么,DRF也給我們提供了跟模型緊密相關的序列化器~~ModelSerializer~~
-- 它會根據模型自動生成一組字段
-- 它簡單的默認實現了.update()以及.create()方法
定義一個ModelSerializer序列化器

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = Book fields = "__all__" # fields = ["id", "title", "pub_time"] # exclude = ["user"] # 分別是所有字段 包含某些字段 排除某些字段
外鍵關系的序列化
注意:當序列化類MATE中定義了depth時,這個序列化類中引用字段(外鍵)則自動變為只讀

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = Book fields = "__all__" # fields = ["id", "title", "pub_time"] # exclude = ["user"] # 分別是所有字段 包含某些字段 排除某些字段 depth = 1 # depth 代表找嵌套關系的第幾層
自定義字段
我們可以聲明一些字段來覆蓋默認字段,來進行自定制~
比如我們的選擇字段,默認顯示的是選擇的key,我們要給用戶展示的是value。

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): chapter = serializers.CharField(source="get_chapter_display", read_only=True) class Meta: model = Book fields = "__all__" # fields = ["id", "title", "pub_time"] # exclude = ["user"] # 分別是所有字段 包含某些字段 排除某些字段 depth = 1
Meta中其它關鍵字參數

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): chapter = serializers.CharField(source="get_chapter_display", read_only=True) class Meta: model = Book fields = "__all__" # fields = ["id", "title", "pub_time"] # exclude = ["user"] # 分別是所有字段 包含某些字段 排除某些字段 depth = 1 read_only_fields = ["id"] extra_kwargs = {"title": {"validators": [my_validate,]}}
post以及patch請求
由於depth會讓我們外鍵變成只讀,所以我們再定義一個序列化的類,其實只要去掉depth就可以了~~

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): chapter = serializers.CharField(source="get_chapter_display", read_only=True) class Meta: model = Book fields = "__all__" # fields = ["id", "title", "pub_time"] # exclude = ["user"] # 分別是所有字段 包含某些字段 排除某些字段 read_only_fields = ["id"] extra_kwargs = {"title": {"validators": [my_validate,]}}
SerializerMethodField
外鍵關聯的對象有很多字段我們是用不到的~都傳給前端會有數據冗余~就需要我們自己去定制序列化外鍵對象的哪些字段~~

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): chapter = serializers.CharField(source="get_chapter_display", read_only=True) user = serializers.SerializerMethodField() publisher = serializers.SerializerMethodField() def get_user(self, obj): # obj是當前序列化的book對象 users_query_set = obj.user.all() return [{"id": user_obj.pk, "name": user_obj.name} for user_obj in users_query_set] def get_publisher(self, obj): publisher_obj = obj.publisher return {"id": publisher_obj.pk, "title": publisher_obj.title} class Meta: model = Book fields = "__all__" # fields = ["id", "title", "pub_time"] # exclude = ["user"] # 分別是所有字段 包含某些字段 排除某些字段 read_only_fields = ["id"] extra_kwargs = {"title": {"validators": [my_validate,]}}
用ModelSerializer改進上面Serializer的完整版

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): dis_chapter = serializers.SerializerMethodField(read_only=True) users = serializers.SerializerMethodField(read_only=True) publishers = serializers.SerializerMethodField(read_only=True) def get_users(self, obj): # obj是當前序列化的book對象 users_query_set = obj.user.all() return [{"id": user_obj.pk, "name": user_obj.name} for user_obj in users_query_set] def get_publishers(self, obj): publisher_obj = obj.publisher return {"id": publisher_obj.pk, "title": publisher_obj.title} def get_dis_chapter(self, obj): return obj.get_chapter_display() class Meta: model = Book # fields = "__all__" # 字段是有序的 fields = ["id", "title","dis_chapter", "pub_time", "publishers", "users","chapter", "user", "publisher"] # exclude = ["user"] # 分別是所有字段 包含某些字段 排除某些字段 read_only_fields = ["id", "dis_chapter", "users", "publishers"] extra_kwargs = {"title": {"validators": [my_validate,]}, "user": {"write_only": True}, "publisher": {"write_only": True}, "chapter": {"write_only": True}}
Django Rest Framework 視圖和路由
DRF的視圖
APIView
我們django中寫CBV的時候繼承的是View,rest_framework繼承的是APIView,那么他們兩個有什么不同呢~~~
urlpatterns
=
[
url(r
'^book$'
, BookView.as_view()),
url(r
'^book/(?P<id>\d+)$'
, BookEditView.as_view()),
]
|
我們可以看到,不管是View還是APIView最開始調用的都是as_view()方法~~那我們走進源碼看看~~
我們能看到,APIView繼承了View, 並且執行了View中的as_view()方法,最后把view返回了,用csrf_exempt()方法包裹后去掉了csrf的認證。
那我們看看View中的as_view()方法做了什么~
我們看到了~在View中的as_view方法返回了view函數,而view函數執行了self.dispatch()方法~~但是這里的dispatch方法應該是我們APIView中的~~
我們去initialize_request中看下把什么賦值給了request,並且賦值給了self.request, 也就是我們在視圖中用的request.xxx到底是什么~~
我們看到,這個方法返回的是Request這個類的實例對象~~我們注意我們看下這個Request類中的第一個參數request,是我們走我們django的時候的原來的request~
我們看到了,這個Request類把原來的request賦值給了self._request, 也就是說以后_request是我們老的request,新的request是我們這個Request類~~
那我們繼承APIView之后請求來的數據都在哪呢~~
我們用了rest_framework框架以后,我們的request是重新封裝的Request類~
request.query_params 存放的是我們get請求的參數
request.data 存放的是我們所有的數據,包括post請求的以及put,patch請求~~~
相比原來的django的request,我們現在的request更加精簡,清晰了~~~
現在我們知道了APIView和View的一些區別~~當然還有~~后面我們還會說~~
我們寫的視圖可能對多個表進行增刪改查,就導致我們的視圖特別多重復的代碼~~
那么我們嘗試着來進行封裝一下~~
第一次封裝

class BookView(APIView): def get(self, request): query_set = Book.objects.all() book_ser = BookSerializer(query_set, many=True) return Response(book_ser.data) def post(self, request): query_set = request.data book_ser = BookSerializer(data=query_set) if book_ser.is_valid(): book_ser.save() return Response(book_ser.validated_data) else: return Response(book_ser.errors) class BookEditView(APIView): def get(self, request, id): query_set = Book.objects.filter(id=id).first() book_ser = BookSerializer(query_set) return Response(book_ser.data) def patch(self, request, id): query_set = Book.objects.filter(id=id).first() book_ser = BookSerializer(query_set, data=request.data, partial=True) if book_ser.is_valid(): book_ser.save() return Response(book_ser.validated_data) else: return Response(book_ser.errors) def delete(self, request, id): query_set = Book.objects.filter(id=id).first() if query_set: query_set.delete() return Response("") else: return Response("刪除的書籍不存在")

class GenericAPIView(APIView): queryset = None serializer_class = None def get_queryset(self): return self.queryset.all() def get_serializer(self, *args, **kwargs): return self.serializer_class(*args, **kwargs) class ListModelMixin(object): def list(self, request, *args, **kwargs): queryset = self.get_queryset() serializer = self.get_serializer(queryset, many=True) return Response(serializer.data) class CreateModelMixin(object): def create(self, request, *args, **kwargs): serializer = self.get_serializer(data=request.data) if serializer.is_valid(): serializer.save() return Response(serializer.validated_data) else: return Response(serializer.errors) class RetrieveModelMixin(object): def retrieve(self, request, id, *args, **kwargs): book_obj = self.get_queryset().filter(pk=id).first() book_ser = self.get_serializer(book_obj) return Response(book_ser.data) class UpdateModelMixin(object): def update(self, request, id, *args, **kwargs): book_obj = self.get_queryset().filter(pk=id).first() book_ser = self.get_serializer(book_obj, data=request.data, partial=True) if book_ser.is_valid(): book_ser.save() return Response(book_ser.validated_data) else: return Response(book_ser.errors) class DestroyModelMixin(object): def destroy(self, request, id, *args, **kwargs): queryset = self.get_queryset() try: queryset.get(pk=id).delete() return Response("") except Exception as e: return Response("信息有誤") # 我們把公共的部分抽出來 這樣不管寫多少表的增刪改查都變的很簡單 # 這樣封裝后我們的視圖會變成這樣 class BookView(GenericAPIView, ListModelMixin, CreateModelMixin): queryset = Book.objects.all() serializer_class = BookSerializer def get(self, request, *args, **kwargs): return self.list(request, *args, **kwargs) def post(self, request, *args, **kwargs): return self.create(request, *args, **kwargs) class BookEditView(GenericAPIView, RetrieveModelMixin, UpdateModelMixin, DestroyModelMixin): queryset = Book.objects.all() serializer_class = BookSerializer def get(self, request, id, *args, **kwargs): return self.retrieve(request, id, *args, **kwargs) def patch(self, request, id, *args, **kwargs): return self.update(request, id, *args, **kwargs) def destroy(self, request, id, *args, **kwargs): return self.delete(request, id, *args, **kwargs)
我們封裝的GenericAPIView,包括封裝每個方法的類,其實框架都幫我們封裝好了~~
我們可以直接繼承這些類~~來實現上面的視圖~~可是還有沒有更簡單的方法呢~我們再次封裝一下~~
第二次封裝

# 上面我們寫的繼承類太長了~~我們再改改 class ListCreateAPIView(GenericAPIView, ListModelMixin, CreateModelMixin): pass class RetrieveUpdateDestroyAPIView(GenericAPIView, RetrieveModelMixin, UpdateModelMixin, DestroyModelMixin): pass class BookView(ListCreateAPIView): queryset = Book.objects.all() serializer_class = BookSerializer def get(self, request, *args, **kwargs): return self.list(request, *args, **kwargs) def post(self, request, *args, **kwargs): return self.create(request, *args, **kwargs) class BookEditView(RetrieveUpdateDestroyAPIView): queryset = Book.objects.all() serializer_class = BookSerializer def get(self, request, id, *args, **kwargs): return self.retrieve(request, id, *args, **kwargs) def patch(self, request, id, *args, **kwargs): return self.update(request, id, *args, **kwargs) def delete(self, request, id, *args, **kwargs): return self.delete(request, id, *args, **kwargs)
這次我們只是讓繼承變的簡單了一點而已,好像並沒有什么大的進步~~
我們可不可以把這兩個視圖合並成一個視圖呢~~~框架給我們提供了一個路由傳參的方法~~
我們看下ViewSetMixin
actions這個默認參數其實就是我們路由可以進行傳參了~~~
下面這個循環~可以看出~我們要傳的參數是一個字段~key應該是我們的請求方式,value應該對應我們處理的方法~
這樣我們每個視圖就不用在寫函數了~因為已經和內部實現的函數相對應了~
第三次封裝

urlpatterns = [ # url(r'^book$', BookView.as_view()), # url(r'^book/(?P<id>\d+)$', BookEditView.as_view()), url(r'^book$', BookView.as_view({"get": "list", "post": "create"})), url(r'^book/(?P<pk>\d+)$', BookView.as_view({"get": "retrieve", "patch": "update", "delete": "destroy"})), ]

from rest_framework.viewsets import ViewSetMixin # class BookView(ViewSetMixin, ListCreateAPIView, RetrieveUpdateDestroyAPIView): # queryset = Book.objects.all() # serializer_class = BookSerializer # 如果我們再定義一個類 class ModelViewSet(ViewSetMixin, ListCreateAPIView, RetrieveUpdateDestroyAPIView): pass class BookView(ModelViewSet): queryset = Book.objects.all() serializer_class = BookSerializer
我們現在的視圖就只要寫兩行就可以了~~~
其實我們寫的所有的視圖~框架都幫我們封裝好了~
注意一點~~用框架封裝的視圖~我們url上的那個關鍵字參數要用pk~~系統默認的~~
奉獻一張圖來看下我們的繼承順序~~~
DRF的路由
我們上面的路由傳參寫的特別多~~框架也幫我們封裝好了~

from .views import BookView from rest_framework.routers import DefaultRouter router = DefaultRouter() router.register(r"book", BookView) urlpatterns = [ # url(r'^book$', BookView.as_view()), # url(r'^book/(?P<id>\d+)$', BookEditView.as_view()), # url(r'^book$', BookView.as_view({"get": "list", "post": "create"})), # url(r'^book/(?P<pk>\d+)$', BookView.as_view({"get": "retrieve", "patch": "update", "delete": "destroy"})), ] urlpatterns += router.urls
我們可以看到~~通過框架我們可以把路由視圖都變的非常簡單~~
但是需要自定制的時候還是需要我們自己用APIView寫~~當不需要那么多路由的時候~也不要用這種路由注冊~~
總之~~一切按照業務需要去用~~~
DRF 版本 認證
DRF的版本
版本控制是做什么用的, 我們為什么要用
首先我們要知道我們的版本是干嘛用的呢~~大家都知道我們開發項目是有多個版本的~~
當我們項目越來越更新~版本就越來越多~~我們不可能新的版本出了~以前舊的版本就不進行維護了~~~
那我們就需要對版本進行控制~~這個DRF也給我們提供了一些封裝好的版本控制方法~~
版本控制怎么用
之前我們學視圖的時候知道APIView,也知道APIView返回View中的view函數,然后調用的dispatch方法~
那我們現在看下dispatch方法~~看下它都做了什么~~
執行self.initial方法之前是各種賦值,包括request的重新封裝賦值,下面是路由的分發,那我們看下這個方法都做了什么~~
我們可以看到,我們的version版本信息賦值給了 request.version 版本控制方案賦值給了 request.versioning_scheme~~
其實這個版本控制方案~就是我們配置的版本控制的類~~
也就是說,APIView通過這個方法初始化自己提供的組件~~
我們接下來看看框架提供了哪些版本的控制方法~~在rest_framework.versioning里~~
框架一共給我們提供了這幾個版本控制的方法~~我們在這里只演示一個~~因為基本配置都是一樣的~~
詳細用法
我們看下放在URL上攜帶版本信息怎么配置~~

REST_FRAMEWORK = { # 默認使用的版本控制類 'DEFAULT_VERSIONING_CLASS': 'rest_framework.versioning.URLPathVersioning', # 允許的版本 'ALLOWED_VERSIONS': ['v1', 'v2'], # 版本使用的參數名稱 'VERSION_PARAM': 'version', # 默認使用的版本 'DEFAULT_VERSION': 'v1', }

urlpatterns = [ url(r"^versions", MyView.as_view()), url(r"^(?P<version>[v1|v2]+)/test01", TestView.as_view()), ]

class TestView(APIView): def get(self, request, *args, **kwargs): print(request.versioning_scheme) ret = request.version if ret == "v1": return Response("版本v1的信息") elif ret == "v2": return Response("版本v2的信息") else: return Response("根本就匹配不到這個路由")
其他的版本控制的類,配置方法都差不多~~這里就不一一例舉了~~
DRF的認證
認證是干嘛的呢~
我們都知道~我們可以在網站上登錄~然后可以有個人中心,對自己信息就行修改~~~
但是我們每次給服務器發請求,由於Http的無狀態,導師我們每次都是新的請求~~
那么服務端需要對每次來的請求進行認證,看用戶是否登錄,以及登錄用戶是誰~~
那么我們服務器對每個請求進行認證的時候,不可能在每個視圖函數中都寫認證~~~
一定是把認證邏輯抽離出來~~以前我們可能會加裝飾器~或者中間件~~那我們看看DRF框架給我們提供了什么~~~
認證怎么用
上面講版本的時候我們知道~在dispatch方法里~執行了initial方法~~那里初始化了我們的版本~~
如果我們細心我們能看到~版本的下面其實就是我們的認證,權限,頻率組件了~~
我們先看看我們的認證組件~~
我們進去我們的認證看下~~
我們這個權限組件返回的是request.user,那我們這里的request是新的還是舊的呢~~
我們的initial是在我們request重新賦值之后的~所以這里的request是新的~也就是Request類實例對象~~
那這個user一定是一個靜態方法~我們進去看看~~
我沒在這里反復的截圖跳轉頁面~~大家可以嘗試着自己去找~~要耐心~~細心~~
我們通過上面基本可以知道我們的認證類一定要實現的方法~~以及返回值類型~~以及配置的參數authentication_classes~
下面我們來看看具體用法~~~
認證的詳細用法
我們先寫個認證的小demo~~我們先建一個用戶表~字段為用戶名以及對應的token值~~

# 先在model中注冊模型類 # 並且進行數據遷移 # 測試我就簡寫了~ class UserInfo(models.Model): username = models.CharField(max_length=32) token = models.UUIDField()

# 寫視圖類並且用post請求注冊一個用戶 class UserView(APIView): def post(self, request, *args, **kwargs): username = request.data["username"] UserInfo.objects.create(username=username, token=uuid.uuid4()) return Response("注冊成功")
准備工作完成~我們來開始我們的認證~~

# 注意我們這個認證的類必須實現的方法以及返回值 class MyAuth(BaseAuthentication): def authenticate(self, request): request_token = request.query_params.get("token", None) if not request_token: raise AuthenticationFailed({"code": 1001, "error": "缺少token"}) token_obj = UserInfo.objects.filter(token=request_token).first() if not token_obj: raise AuthenticationFailed({"code": 1001, "error": "無效的token"}) return token_obj.username, token_obj

class TestAuthView(APIView): authentication_classes = [MyAuth, ] def get(self, request, *args, **kwargs): return Response("測試認證")

REST_FRAMEWORK = { # 默認使用的版本控制類 'DEFAULT_VERSIONING_CLASS': 'rest_framework.versioning.URLPathVersioning', # 允許的版本 'ALLOWED_VERSIONS': ['v1', 'v2'], # 版本使用的參數名稱 'VERSION_PARAM': 'version', # 默認使用的版本 'DEFAULT_VERSION': 'v1', # 配置全局認證 'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': ["BRQP.utils.MyAuth", ] }
DRF 權限 頻率
DRF的權限
權限是什么
大家之前都應該聽過權限~那么我們權限到底是做什么用的呢~~
大家都有博客~或者去一些論壇~一定知道管理員這個角色~
比如我們申請博客的時候~一定要向管理員申請~也就是說管理員會有一些特殊的權利~是我們沒有的~~
這些對某件事情決策的范圍和程度~我們叫做權限~~權限是我們在項目開發中非常常用到的~~
那我們看DRF框架給我們提供的權限組件都有哪些方法~~
權限組件源碼
我們之前說過了DRF的版本和認證~也知道了權限和頻率跟版本認證都是在initial方法里初始化的~~
其實我們版本,認證,權限,頻率控制走的源碼流程大致相同~~大家也可以在源碼里看到~~
我們的權限類一定要有has_permission方法~否則就會拋出異常~~這也是框架給我提供的鈎子~~
我們先看到在rest_framework.permissions這個文件中~存放了框架給我們提供的所有權限的方法~~
我這里就不帶着大家詳細去看每一個了~大家可以去瀏覽一下每個權限類~看看每個都是干嘛的~~
這里主要說下BasePermission 這個是我們寫權限類繼承的一個基礎權限類~~~
權限的詳細用法
在這里我們一定要清楚一點~我們的Python代碼是一行一行執行的~那么執行initial方法初始化這些組件的時候~~
也是有順序的~~我們的版本在前面~然后是認證,然后是權限~ 最后是頻率~~所以大家要清楚~~
我們的權限執行的時候~我們的認證已經執行結束了~~~
前提在model中的UserInfo表中加了一個字段~用戶類型的字段~~做好數據遷移~~

class MyPermission(BasePermission): message = "VIP用戶才能訪問" def has_permission(self, request, view): """ 自定義權限只有vip用戶能訪問, 注意我們初始化時候的順序是認證在權限前面的,所以只要認證通過~ 我們這里就可以通過request.user,拿到我們用戶信息 request.auth就能拿到用戶對象 """ if request.user and request.auth.type == 2: return True else: return False

class TestAuthView(APIView): authentication_classes = [MyAuth, ] permission_classes = [MyPermission, ] def get(self, request, *args, **kwargs): print(request.user) print(request.auth) username = request.user return Response(username)

REST_FRAMEWORK = { # 默認使用的版本控制類 'DEFAULT_VERSIONING_CLASS': 'rest_framework.versioning.URLPathVersioning', # 允許的版本 'ALLOWED_VERSIONS': ['v1', 'v2'], # 版本使用的參數名稱 'VERSION_PARAM': 'version', # 默認使用的版本 'DEFAULT_VERSION': 'v1', # 配置全局認證 # 'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': ["BRQP.utils.MyAuth", ] # 配置全局權限 "DEFAULT_PERMISSION_CLASSES": ["BROP.utils.MyPermission"] }
DRF的頻率
頻率限制是做什么的
開放平台的API接口調用需要限制其頻率,以節約服務器資源和避免惡意的頻繁調用。
我們的DRF提供了一些頻率限制的方法,我們看一下。
頻率組件源碼
版本,認證,權限,頻率這幾個組件的源碼是一個流程,這里就不再帶大家走源碼了~
相信大家可以自己看懂了~~下面我們談談頻率組件實現的原理~~
頻率組件原理
DRF中的頻率控制基本原理是基於訪問次數和時間的,當然我們可以通過自己定義的方法來實現。
當我們請求進來,走到我們頻率組件的時候,DRF內部會有一個字典來記錄訪問者的IP,
以這個訪問者的IP為key,value為一個列表,存放訪問者每次訪問的時間,
{ IP1: [第三次訪問時間,第二次訪問時間,第一次訪問時間],}
把每次訪問最新時間放入列表的最前面,記錄這樣一個數據結構后,通過什么方式限流呢~~
如果我們設置的是10秒內只能訪問5次,
-- 1,判斷訪問者的IP是否在這個請求IP的字典里
-- 2,保證這個列表里都是最近10秒內的訪問的時間
判斷當前請求時間和列表里最早的(也就是最后的)請求時間的查
如果差大於10秒,說明請求以及不是最近10秒內的,刪除掉,
繼續判斷倒數第二個,直到差值小於10秒
-- 3,判斷列表的長度(即訪問次數),是否大於我們設置的5次,
如果大於就限流,否則放行,並把時間放入列表的最前面。
頻率組件的詳細用法
頻率組件的配置方式其實跟上面的組件都一樣,我們看下頻率組件的使用。

class MyThrottle(object): def __init__(self): self.history = None def allow_request(self, request, view): """ 自定義頻率限制60秒內只能訪問三次 """ # 獲取用戶IP ip = request.META.get("REMOTE_ADDR") timestamp = time.time() if ip not in VISIT_RECORD: VISIT_RECORD[ip] = [timestamp, ] return True history = VISIT_RECORD[ip] self.history = history history.insert(0, timestamp) while history and history[-1] < timestamp - 60: history.pop() if len(history) > 3: return False else: return True def wait(self): """ 限制時間還剩多少 """ timestamp = time.time() return 60 - (timestamp - self.history[-1])

REST_FRAMEWORK = { # ...... # 頻率限制的配置 "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES": ["Throttle.throttle.MyThrottle"], } }

from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle class MyVisitThrottle(SimpleRateThrottle): scope = "WD" def get_cache_key(self, request, view): return self.get_ident(request)

REST_FRAMEWORK = { # 頻率限制的配置 # "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES": ["Throttle.throttle.MyVisitThrottle"], "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES": ["Throttle.throttle.MyThrottle"], "DEFAULT_THROTTLE_RATES":{ 'WD':'5/m', #速率配置每分鍾不能超過5次訪問,WD是scope定義的值, } }
我們可以在postman~~或者DRF自帶的頁面進行測試都可以~~
DRF的分頁
DRF的分頁
為什么要使用分頁
其實這個不說大家都知道,大家寫項目的時候也是一定會用的,
我們數據庫有幾千萬條數據,這些數據需要展示,我們不可能直接從數據庫把數據全部讀取出來,
這樣會給內存造成特別大的壓力,有可能還會內存溢出,所以我們希望一點一點的取,
那展示的時候也是一樣的,總是要進行分頁顯示,我們之前自己都寫過分頁。
那么大家想一個問題,在數據量特別大的時候,我們的分頁會越往后讀取速度越慢,
當有一千萬條數據,我要看最后一頁的內容的時候,怎么能讓我的查詢速度變快。
DRF給我們提供了三種分頁方式,我們看下他們都是什么樣的~~
分頁組件的使用
DRF提供的三種分頁
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination, LimitOffsetPagination, CursorPagination
全局配置
REST_FRAMEWORK = { 'PAGE_SIZE': 2 }
第一種 PageNumberPagination 看第n頁,每頁顯示n條數據
http://127.0.0.1:8000/book?page=2&size=1

class MyPageNumber(PageNumberPagination): page_size = 2 # 每頁顯示多少條 page_size_query_param = 'size' # URL中每頁顯示條數的參數 page_query_param = 'page' # URL中頁碼的參數 max_page_size = None # 最大頁碼數限制

class BookView(APIView): def get(self, request): book_list = Book.objects.all() # 分頁 page_obj = MyPageNumber() page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self) ret = BookSerializer(page_article, many=True) return Response(ret.data)

class BookView(APIView): def get(self, request): book_list = Book.objects.all() # 分頁 page_obj = MyPageNumber() page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self) ret = BookSerializer(page_article, many=True) # return Response(ret.data) # 返回帶超鏈接 需返回的時候用內置的響應方法 return page_obj.get_paginated_response(ret.data)
第二種 LimitOffsetPagination 在第n個位置 向后查看n條數據
http://127.0.0.1:8000/book?offset=2&limit=1

class MyLimitOffset(LimitOffsetPagination): default_limit = 1 limit_query_param = 'limit' offset_query_param = 'offset' max_limit = 999

# 視圖和上面的大體一致 # 只有用的分頁類不同,其他都相同 class BookView(APIView): def get(self, request): book_list = Book.objects.all() # 分頁 page_obj = MyLimitOffset() page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self) ret = BookSerializer(page_article, many=True) # return Response(ret.data) # 返回帶超鏈接 需返回的時候用內置的響應方法 return page_obj.get_paginated_response(ret.data)
第三種 CursorPagination 加密游標的分頁 把上一頁和下一頁的id記住

class MyCursorPagination(CursorPagination): cursor_query_param = 'cursor' page_size = 1 ordering = '-id'

class BookView(APIView): def get(self, request): book_list = Book.objects.all() # 分頁 page_obj = MyCursorPagination() page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self) ret = BookSerializer(page_article, many=True) # return Response(ret.data) # 返回帶超鏈接 需返回的時候用內置的響應方法 return page_obj.get_paginated_response(ret.data)
DRF的解析器和渲染器
解析器
解析器的作用就是服務端接收客戶端傳過來的數據,把數據解析成自己想要的數據類型的過程。
本質就是對請求體中的數據進行解析。
Django的解析器
我們請求進來請求體中的數據在request.body中,那也就證明,解析器會把解析好的數據放入request.body
我們在視圖中可以打印request的類型,能夠知道request是WSGIRequest這個類。
我們可以看下這個類的源碼~~~我們是怎么拿到request.POST數據的~~
application/x-www-form-urlencoded不是不能上傳文件,是只能上傳文本格式的文件,
multipart/form-data是將文件以二進制的形式上傳,這樣可以實現多種類型的文件上傳
一個解析到request.POST, request.FILES中。
也就是說我們之前能在request中能到的各種數據是因為用了不同格式的數據解析器~
那么我們的DRF能夠解析什么樣的數據類型呢~~~
DRF的解析器
我們想一個問題~什么時候我們的解析器會被調用呢~~ 是不是在request.data拿數據的時候~
我們說請求數據都在request.data中,那我們看下這個Request類里的data~~
得到解析器后,調用解析器里的parse方法~~
那說到這里~我們看下DRF配置的默認的解析器的類都有哪些~~
也就是說我們的DRF支持Json,Form表單的請求,包括多種文件類型的數據~~~~
可以在我們的視圖中配置視圖級別的解析器~~~
這就是我們DRF的解析器~~~
DRF的渲染器
渲染器就是友好的展示數據~~
DRF給我們提供的渲染器有~~
我們在瀏覽器中展示的DRF測試的那個頁面~就是通過瀏覽器的渲染器來做到的~~
當然我們可以展示Json數據類型~~~~渲染器比較簡單~~~~