0905自我总结 drf框架serializers中ModelSerializer类 基于seriallizer类进行简化 https://www.cnblogs.com/pythonywy/p/11455508...# depth = 1 # 跨表自动深度（展示外键表的所有字段） 注意点 其中fields与exclude不能共存 depth不能控制显示字段,与外键相关的表会全部显示出来 二.利用模型类中的方法进行指导字典的生成...例如有两个模型A与B,他们的c字段有外键关联 modles.py class B(models.Model): name = models.CharField(max_length=60)...1','参与序列化和反序列的字段2') extra_kwargs ={ 参与序列化和反序列的字段1:{ 'required': True...1','参与序列化和反序列的字段2') extra_kwargs ={ 参与序列化和反序列的字段1:{ 'write_only'
，可以清晰的看到一个文件的结构，如下图 我们会发现Serializer继承自BaseSerializer和SerializerMetaclass，但是Serializer类中又没有create...方法和update方法，所以我们使用的时候必须自己手动定义这2个方法 准备工作 1.新建一个项目drf_demo，在项目中新建一个appdrf_app,在app中新建一个文件urls.py，项目结构如下...和drf_app.urls.py中分别写入如下代码 # drf_demo.urls.py urlpatterns = [ path('drf/', include('drf_app.urls')....在settings.py文件的MIDDLEWARE中注释掉django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware，并在INSTALLED_APPS中加入2个app 'rest_framework...', 'drf_app' 5.在命令行输入以下命令，将orm对象映射到数据库 python manage makemigrations python manage migrate 6.写序列化类一般我们都在
习惯用Win电脑，猛然间使用Mac电脑，习惯不了Control键和Command键的位置，希望调换一下它们的位置 。如何在 macOS 中互换 Control 和 Command 键呢？...打开“系统偏好设置”：您可以在菜单栏中单击苹果图标并选择“系统偏好设置”，或使用 Spotlight 搜索并打开它。 进入“键盘”设置，点击“键盘快捷键”。 点击“修饰键.”...，在“修饰键.”设置中，从下拉菜单中选择您要修改的键。例如，如果您希望将 Control 键映射到 Command 键，您应该选择 Control 键，下拉菜单映射到“Command”下拉菜单。...现在，您已经将 Control 和 Command 键互换了。您可以尝试在键盘上按下这些键来确认它们已经被正确映射。
外键和表关系 在MySQL中，表有两种引擎，一种是InnoDB，另外一种是myisam。如果使用的是InnoDB引擎，是支持外键约束的。外键的存在使得ORM框架在处理表关系的时候异常的强大。...因此这里我们首先来介绍下外键在Django中的使用。 类定义为class ForeignKey(to,on_delete,**options)。...比如有一个Category和一个Article两个模型。一个Category可以有多个文章，一个Article只能有一个Category，并且通过外键进行引用。...如果一个模型使用了外键。...如果外键对应的那条数据被删除了，那么这条数据也会被删除。 2.PROTECT：受保护。即只要这条数据引用了外键的那条数据，那么就不能删除外键的那条数据。 3.SET_NULL：设置为空。
如两张表建立了一对一外键字段，外键在A表，那么先往B表写数据就更合理。...假设图书管理系统中书、出版社、作者、作者详细信息四张表之间的关系如下： """ 表关系 1）Book 和 Publish 一对多：外键在多的一方 Book 2）Book 和 Author 多对多：外键在查询频率高的一方...Book 3）Author 和 AuthorDetail 一对一：外键要根据实际需求建立在合理的位置 AuthorDetail（外键在AuthorDetail方作者就可以没有AuthorDetail，...如果涉及到通过外键进行跨表查询，然后再将查询数据反序列化到前台就需要用到子序列化，比如下面的例子：我们查询出版社信息的时候连带将book表中的该出版社所出版过的书名一并查出来。...子序列化的使用方法及注意事项： 1）只能在序列化中使用 2）字段名必须是外键(正向反向都可以)字段，相对于自定义序列化外键字段，自定义序列化字段不能参与反序列化，而子序列化必须为外键名，子序列化字段不写入数据库
重点内容回顾-DRF 1. on_delete on_delete是定义模型类中外键的一个选项。 on_delete选项指明的是主表删除数据的时候，对于外键引用的表数据如何处理。...在django.db.models中包含了可选的常量，常用的有三种： a.CASCADE级联，删除主表数据的时候，连同删除外键表中的数据。这个就有点狠了，按需求慎用。...b.PROTECT保护，通过抛出一个异常ProtectedError异常，来阻止删除主表中被外键引用的数据。...c.SET_NULL设置为 NULL，代表的是主表删除数据的时候，将外键关联的表数据设置为NULL。仅仅在该字段null=True，允许为null时可用。...2. related_name related_name是在定义模型类时，外键的一个选项。它的功能下面慢慢给大家分析一下。
背景：drf的序列化器给模型输出带来了便利但是对于多对多字段网上查询的内容却是很少(也有可能是本人不会搜答案)经过我多个日夜的摸索，终于实现了我的需求，现将自己的心得记录一下说下我的需求：定义一个订单模型里面的订单...orderId 是自动生成的UUID订单的区域是外键，下单人也是外键，菜品orderMenu是一个多对多字段(其实通过我查到的方法说的都是外键字段就可以实现但是个人觉得菜品和订单应该是多对多会比较好理解...in MenuSerializer(instance.orderMenu, many=True).data: # 实例Order的ordercenterthough_set查找外键表传入查找的字段并用...return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED, headers=headers)总结：具体的作用已经写在上面的代码注释中...主要是一个思路，drf 的ModelSerializer 和 ModelViewSet 封装的太严实了，通过这样的方法来更新和添加多对多字段实属自己技术不成熟。
在使用 Python 和 SQLAlchemy 时，结合外键映射可以让你在查询时轻松地获取其他表中的数据。...SQLAlchemy 提供了丰富的 ORM（对象关系映射）功能，可以让你通过定义外键关系来查询并获取关联的数据。下面我会演示如何设置外键关系，并通过 SQLAlchemy 查询获取其他表中的数据。...2.3 添加另一个外键如果我们需要在 Order 表中添加另一个外键，例如 product_id 字段，并且希望获取该订单所属产品的信息，那么我们可以在 Order 类中定义一个新的关系属性，使用 relationship...总结结合外键映射，你可以通过 SQLAlchemy 轻松地获取不同表之间关联的数据。你可以使用：relationship：设置表之间的关系（如外键），并通过 ORM 获取关联的数据。...直接访问外键列：直接访问与外键相关的表格数据。这些方法结合起来，使得 SQLAlchemy 的 ORM 功能非常强大且灵活，能够满足大部分关联查询需求。
把其他格式的数据转换为程序中数据结构类型，这个过程叫做反序列化的过程。 例：将前端传递的数据保存到模型对象中的过程，叫做反序列化过程。...、类视图、视图集合到自动生成 API，满足各种需要； 多种身份认证和权限认证方式的支持； 内置了限流系统； 直观的 API web 界面； 可扩展性，插件丰富 重点掌握： 序列化器、类视图、Mixin扩展类...django的路由列表中 4.Serializer序列化器 作用：进行数据的序列化和反序列化 序列化：把对象转换为字典 反序列化：数据校验；数据保存（可以利用这一点实现新增和更新）； 4.1使用 定义一个序列化器类...default 我们在使用序列化和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 help_text、label_text 可以理解为注释，在web直观显示的时候有一个显示信息...，将要被反序列化的数据传入data参数 3）除了instance和data参数外，在构造Serializer对象时，还可通过context参数额外添加数据，如 serializer = AccountSerializer
大家可以在了解了Django框架和DRF框架之后再来看这篇文章。否则会有点不知所云。..., verbose_name='图书') # 外键 cascade是级联，删除主表数据时连同外键表中数据一起删除 1.12.3迁移生成表 1）生成迁移文件 python manage.py makemigrations...多对象.外键属性 例：hero.hbook 2....，并返回 2.将前端发送的数据反序列化为模型类对象，并保存到数据库中 2.4DRF框架 2.4.1作用：大大提高RestAPI接口开发效率 2.5序列化器Serializer 2.5.1功能 进行数据的序列化和反序列化...(label='图书') 注意：和对象关联的对象如果有多个，在序列化器中定义嵌套序列化字段时，需要添加many=True。
"id": { "read_only": False } } 上面代码如果不写extra_kwargs，那么password默认参加序列化和反序列化...，如果业务有需要，可以查看官方文档 指定嵌套序列化 上面我们都是单模型的序列化，但是实际业务中我们不会这么简单，一定会遇到关系模型的序列化，下面我们来讲解关系模型的序列化 首先我们看一下models...=True, related_name='students') class Meta: db_table = "student" 我们定义了Student学生类，里面定义了一个外键...classes，并将字段设置为只读，一般外键只做序列化，并且在fields列表中添加了该字段。...注意：我们在创建外键模型时，必须在外键中设置related_name，如果没设置，序列化时不会返回关联的外键内容 接下来我们访问http://127.0.0.1:8000/drf/student/，会看到返回的学生表中包含了班级表的内容
笔记中提到的代码repo：https://github.com/yexia553/drf 序列化与反序列化 简单地说，序列化就是从数据库中取出数据处理后传给API（请求方）；反序列化就是从API（请求方...Serializer类 在DRF框架中，序列化与反序列化是通过Serializer来实现的，常用的有serializer.ModelSerializer和serializer.Serializer这两个类...可以参见代码仓库中book.serializers中的BookInfoSerializer和HeroInfoSerializer这两个类。...# 如果想在“一对多”的“一”中关联“多”，就要指定many=True这个参数 # 比如这里要查询出属于本书的所有英雄人物的信息，字段名必须是 关联模型名+'_set'这种格式，如“heroinfo_set...return attrs 2.如何使用校验函数 看代码和注释： from book.serializers import BookInfoSerializer from book.models import
（如外键）7. validators作用：为模型或字段指定验证器，进行自定义验证。...高级技巧嵌套序列化对于有外键关系的模型，可以使用嵌套序列化器进行序列化。...例如，如果 Book 模型有一个指向 Author 模型的外键，可以在 BookSerializer 中嵌套 AuthorSerializer。...常见问题如何处理外键和多对多关系的序列化？ 使用嵌套的 ModelSerializer 来处理外键关系（ForeignKey），可以通过 depth 或者手动嵌套序列化器来实现多对多关系。...使用 select_related 和 prefetch_related 预加载外键和多对多关系，避免 N+1 查询问题。
，一方面是它不够流行，没办法和其他工具结合，另一方面可能是我不熟悉，所有有些接口并不能按照我们的要求来使用。...因此我选择使用Swagger文档，之前使用过drf-yasg，但是drf-yasg现在还不支持OpenAPI 3.0，而在drf-yasg的官方文档中为我们推荐了另一个库：drf-spectacular...类 PolymorphicProxySerializer类 1个字典，以状态码作为键， 以上其中一项作为值(是最常用的，格式{200, None}) 1个字典，以状态码作为键，以media_type作为值...DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES中配置的认证路径，然后重新get_security_definition函数，返回一个字典对象，字典的键可以在OpenAPI Specification...(github.com) 对于以上问题我们有两种解决方式： 只使用JSON格式的请求参数，缺点是必填和选填参数搞不清楚 在后端序列化的时候，针对不同的请求，明确的定义相对应的序列化类来处理，缺点是后端代码变多了
，不是我们要学的drf的序列化组件昂 #不用json自己来序列化了，太麻烦，我们使用drf提供的序列化组件 from rest_framework.response import Response...，这个序列化是不是就简单很多啊，但是drf给我们做了一个更牛逼的序列化组件，功能更强大，而且不仅仅能做序列化，还能做其他的事情，所以呢，做api的时候，我们还是用drf提供的序列化组件。...一种常见的使用场景就是在Model中存在user_id作为外键，在用户提交时，不允许提交user_id,但user_id在定义Model时又是必须字段，这种情况下就可以使用HiddenField提供一个默认值...可以为空 设置False则不能为空 12.source source='user.email'(user表的email字段的值给这值) 设置字段值 类似default 通常这个值有外键关联属性可以用...等基础校验之外，还会会根据咱们写的这个序列化组件中设置的字段中有read_only=True属性的字段排除掉，这也是为什么我们在面写多对多和一对多字段时，如果字段名称和model表中多对多或者一对多的字段名称相同
今天讲一下如何用 Django REST framework[1]（DRF） 来实现 OTP，阅读本文需要一定的 DRF 的基础知识。...如非本人操作，请忽略。'...最后的话 一次性验证码（OTP）的逻辑简单，需要思考的是如何在 DRF 的框架中填空，填在哪里？...这其实需要了解 DRF 的 ModelSerializer 类和 ViewSet 类之前的关系，在调用关系上，ViewSet 类调用 ModelSerializer 来实现字段的验证和数据保存及序列化，...Serializers 类不是必须的，你可以完全自己实现验证和数据保存及序列化，只不过这样会导致 View 类特别臃肿，不够优雅，不易维护。
除了将Django模型序列化为JSON格式外，序列化器还可以将其序列化为其他格式，例如XML或YAML。我们只需要更改序列化器类的父类，以便它可以处理特定格式的数据。序列化器还可以用于验证输入数据。...我们还定义了一个create()方法，它负责将序列化器中的数据转换为Django模型。在这个例子中，我们创建了一个新用户，并设置他们的密码。...总结序列化器是DRF中的一个核心概念，它允许我们将Django模型转换为序列化的格式，并反之亦然。...在DRF中，我们使用Serializer或ModelSerializer类来定义序列化器，具体取决于我们是否要序列化Django模型。序列化器还可以用于验证输入数据，并将其转换为Django模型。...在DRF的官方文档中，可以找到更多有关序列化器的详细信息和示例。
serializers.fieild 我们知道在django中，form也有许多field，那serializers其实也是drf中发挥着这样的功能。我们先简单了解常用的几个field。...常用的field CharField、BooleanField、IntegerField、DateTimeField这几个用得比较多，我们把外键的field放到后面去说！..."] return attrs 2，某个字段不属于指定model，它是read_only，只需要将它序列化传递给用户，但是在这个model中，没有这个字段！...serializers 讲了那么多，终于要研究一下外键啦~ 其实，外键的field也比较简单，如果我们直接使用serializers.Serializer，那么直接用PrimaryKeyRelatedField...首先，在课程course的model中，需要在外键中设置related_name class Course(model.Model): category = models.ForeignKey(
快速使用DRF写出接口 序列化和反序列化 drf快速使用 views.py serializer.py urls.py 在settings的app中注册 models.py postman测试 CBV源码流程分析...Django View和DRF APIView的小插曲 DRF之APIView和Request对象分析 APIView的执行流程 Request对象分析 原来的django中没有request.data...中的序列化反序列化又是如何？...urlpatterns列表中，那样就不是注释了，成字符串了！！！...APIView的小插曲 ps：不管是DRF中的APIView还是乱七八糟的xxView，最后只要继承了Django中的View就是视图类 DRF之APIView和Request对象分析 APIView
DRF提供了很多有用的功能和工具，包括序列化器（Serializer）、视图（View）、路由（Router）和认证（Authentication）等。...DRF可以轻松地与Django ORM和其他第三方库集成，这使得构建Web API变得非常简单。在DRF中，序列化器是一个重要的概念。...它们允许我们将复杂的数据模型序列化为JSON、XML或其他格式的数据，以便在Web API中使用。序列化器还可以将请求数据反序列化为模型实例，这使得处理用户提交的数据变得更加容易。...视图是DRF中的另一个关键概念。视图定义了API的行为，即如何响应请求、如何验证输入等。...这些视图可以轻松地处理常见的API功能，如CRUD操作、列表视图和分页等。DRF还提供了一组灵活的路由器，用于将URL映射到视图。
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