为什么我们使用序列化器而不是完整的clean来验证模型，或者我们应该互换使用它们？

在开发过程中，我们经常需要对数据进行验证和处理。在Django框架中，我们可以使用序列化器（Serializer）和clean方法来实现这一目的。

序列化器是Django提供的一种机制，用于将复杂的数据结构转换为Python原生数据类型，以便于在不同的应用程序之间进行传输和存储。它可以将模型实例转换为JSON、XML等格式，也可以将这些格式的数据反序列化为模型实例。序列化器提供了一种简单而灵活的方式来验证和处理数据。

相比之下，clean方法是Django模型中的一种验证机制。它用于在保存模型实例之前对数据进行验证和处理。通过在模型中定义clean方法，我们可以自定义验证逻辑，并在保存之前对数据进行清洗和转换。clean方法通常用于处理模型之间的关联、计算字段、数据转换等复杂的业务逻辑。

那么为什么我们使用序列化器而不是完整的clean来验证模型呢？原因如下：

灵活性：序列化器提供了更灵活的验证和处理数据的方式。我们可以根据需要定义不同的序列化器，每个序列化器可以有自己的验证逻辑和数据处理方式。这样，我们可以根据具体的场景和需求，选择不同的序列化器来处理数据。
可重用性：序列化器可以在不同的地方重复使用。我们可以将序列化器定义为独立的组件，然后在不同的视图、表单或其他地方使用它们。这样，我们可以避免重复编写验证逻辑和数据处理代码，提高代码的可维护性和可重用性。
易于扩展：序列化器提供了一种简单的方式来处理模型之间的关联和嵌套关系。通过在序列化器中定义嵌套字段，我们可以轻松地处理模型之间的关联关系，并在序列化和反序列化过程中进行验证和处理。这使得处理复杂的数据结构变得更加容易。
性能优化：序列化器可以通过选择性地加载和序列化字段来提高性能。我们可以根据需要选择性地包含或排除某些字段，以减少数据传输和处理的开销。这对于处理大量数据或网络传输速度较慢的情况下特别有用。

综上所述，序列化器和clean方法在验证和处理数据方面各有优势。我们可以根据具体的需求和场景选择使用它们。通常情况下，我们可以使用序列化器来处理数据的序列化、反序列化和验证，而clean方法则更适合处理模型之间的关联、计算字段和复杂的业务逻辑。