Python 解析模块 异常模块 响应模块 序列化和反序列化组件

解析模块(后端根据指定的解析规则来解析前端发来的数据)

为什么要配置解析模块
1)drf给我们通过了多种解析数据包方式的解析类
2)我们可以通过配置来控制前台提交的哪些格式的数据后台在解析,哪些数据不解析
3)全局配置就是针对每一个视图类,局部配置就是针对指定的视图来,让它们可以按照配置规则选择性解析数据
源码入口
# APIView类的dispatch方法中
request = self.initialize_request(request, *args, **kwargs)  # 点进去

# 获取解析类
parsers=self.get_parsers(),  # 点进去

# 去类属性(局部配置) 或 配置文件(全局配置) 拿 parser_classes
return [parser() for parser in self.parser_classes]

使用:

#1.全局配置:项目settings.py文件
REST_FRAMEWORK = {
    # 全局解析类配置
    ‘DEFAULT_PARSER_CLASSES‘: [
        ‘rest_framework.parsers.JSONParser‘,  # json数据包
        ‘rest_framework.parsers.FormParser‘,  # urlencoding数据包
        ‘rest_framework.parsers.MultiPartParser‘  # form-date数据包
    ],
}
#2.局部配置:应用views.py的具体视图类
from rest_framework.parsers import JSONParser
class Book(APIView):
    # 局部解析类配置,只要json类型的数据包才能被解析
    parser_classes = [JSONParser]
    pass

异常模块(主要是自定义解决drf没有处理的异常)

为什么要自定义异常模块
"""
1)所有经过drf的APIView视图类产生的异常,都可以提供异常处理方案
2)drf默认提供了异常处理方案(rest_framework.views.exception_handler),但是处理范围有限
3)drf提供的处理方案两种,处理了返回异常现象,没处理返回None(后续就是服务器抛异常给前台)
4)自定义异常的目的就是解决drf没有处理的异常,让前台得到合理的异常信息返回,后台记录异常具体信息
"""
源码分析
# 异常模块:APIView类的dispatch方法中
response = self.handle_exception(exc)  # 点进去

# 获取处理异常的句柄(方法)
# 一层层看源码,走的是配置文件,拿到的是rest_framework.views的exception_handler
# 自定义:直接写exception_handler函数,在自己的配置文件配置EXCEPTION_HANDLER指向自己的
exception_handler = self.get_exception_handler()

# 异常处理的结果
# 自定义异常就是提供exception_handler异常处理函数,处理的目的就是让response一定有值
response = exception_handler(exc, context)
如何使用:

#1.app应用文件夹下创建exception.py文件;并编写自定义系统没有处理异常的代码(根据实际需求编写)

# 1)先将异常处理交给rest_framework.views的exception_handler去处理
# 2)判断处理的结果(返回值)response,有值代表drf已经处理了,None代表需要自己处理

# 自定义异常处理文件exception,在文件中书写exception_handler函数
from rest_framework.views import exception_handler as drf_exception_handler
from rest_framework.views import Response
from rest_framework import status
def exception_handler(exc, context):
    # drf的exception_handler做基础处理
    response = drf_exception_handler(exc, context)
    # 为空,自定义二次处理
    if response is None:
        # print(exc)
        # print(context)
        print(‘%s - %s - %s‘ % (context[‘view‘], context[‘request‘].method, exc))
        return Response({
            ‘detail‘: ‘服务器错误‘
        }, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR, exception=True)
    return response

#2.setting.py文件配置

# 修改自己的配置文件setting.py
#  ‘EXCEPTION_HANDLER‘: ‘应用名.创建的文件名.自定义的异常函数‘    =》准确的来说就是自定义异常函数的具体路径
REST_FRAMEWORK = {
    # 全局配置异常模块
    ‘EXCEPTION_HANDLER‘: ‘api.exception.exception_handler‘,
}

响应模块

响应类构造器:rest_framework.response.Response
def __init__(self, data=None, status=None,
                 template_name=None, headers=None,
                 exception=False, content_type=None):
     """
        :param data: 响应数据
        :param status: http响应状态码
        :param template_name: drf也可以渲染页面,渲染的页面模板地址(不用了解)
        :param headers: 响应头
        :param exception: 是否异常了
        :param content_type: 响应的数据格式(一般不用处理,响应头中带了,且默认是json)
    """
    pass
使用:常规实例化响应对象
# status就是解释一堆 数字 网络状态码的模块
from rest_framework import status就是解释一堆 数字 网络状态码的模块
# 一般情况下只需要返回数据,status和headers都有默认值
from rest_framework.response import Response
return Response(data={数据}, status=status.HTTP_200_OK, headers={设置的响应头})

序列化和反序列化组件(对象与数据之间的相互转化):

"""
序列化:对象 序列化后为 数据 用于网络传输
反序列化:网络传输来的数据 反序列化成 对象 用于使用
"""
知识点:Serializer(偏底层)、ModelSerializer(重点)、ListModelSerializer(辅助群改)

#1.示例models.py文件建表:

class User(models.Model):
    SEX_CHOICES = [
        [0, ‘男‘],
        [1, ‘女‘],
    ]
    name = models.CharField(max_length=64)
    pwd = models.CharField(max_length=32)
    phone = models.CharField(max_length=11, null=True, default=None)
    sex = models.IntegerField(choices=SEX_CHOICES, default=0)
    icon = models.ImageField(upload_to=‘icon‘, default=‘icon/default.jpg‘)

#2.配置层:settings.py

# 注册rest_framework
INSTALLED_APPS = [
    # ...
    ‘rest_framework‘,
]

# 配置数据库
DATABASES = {
    ‘default‘: {
        ‘ENGINE‘: ‘django.db.backends.mysql‘,
        ‘NAME‘: ‘day70‘,
        ‘USER‘: ‘root‘,
        ‘PASSWORD‘: ‘123‘
    }
}

# media资源
MEDIA_URL = ‘/media/‘  # 后期高级序列化类与视图类,会使用该配置
MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, ‘media‘)  # media资源路径

# 国际化配置
LANGUAGE_CODE = ‘zh-hans‘
TIME_ZONE = ‘Asia/Shanghai‘
USE_I18N = True
USE_L10N = True
USE_TZ = False

主路由:项目下urls.py

from django.views.static import servefrom django.conf import settings
urlpatterns = [
    # ...
    url(r‘^api/‘, include(‘api.urls‘)),

    url(r‘^media/(?P<path>.*)‘, serve, {‘document_root‘: settings.MEDIA_ROOT}),
]

子路由

urlpatterns = [
    url(r‘^users/$‘, views.User.as_view()),
    url(r‘^users/(?P<pk>.*)/$‘, views.User.as_view()),
]

序列化使用

#1.在app应用文件下建立serializers.py

#2.在serializers.py文件中编写序列化代码

# 序列化组件 - 为每一个model类通过一套序列化工具类
# 序列化组件的工作方式与django froms组件非常相似
from rest_framework import serializers, exceptions
from django.conf import settings

from . import models

class UserSerializer(serializers.Serializer):
    name = serializers.CharField()
    phone = serializers.CharField()
    # 序列化提供给前台的字段个数由后台决定,可以少提供,
    # 但是提供的数据库对应的字段,名字一定要与数据库字段相同
    # sex = serializers.IntegerField()
    # icon = serializers.ImageField()

    # 自定义序列化属性
    # 属性名随意,值由固定的命名规范方法提供:
    #       get_属性名(self, 参与序列化的model对象)
    #       返回值就是自定义序列化属性的值
    gender = serializers.SerializerMethodField()
    def get_gender(self, obj):
        # choice类型的解释型值 get_字段_display() 来访问
        return obj.get_sex_display()

    icon = serializers.SerializerMethodField()
    def get_icon(self, obj):
        # settings.MEDIA_URL: 自己配置的 /media/,给后面高级序列化与视图类准备的
        # obj.icon不能直接作为数据返回,因为内容虽然是字符串,但是类型是ImageFieldFile类型
        return ‘%s%s%s‘ % (r‘http://127.0.0.1:8000‘, settings.MEDIA_URL, str(obj.icon))

视图层

# 序列化对象:
# UserSerializer(序列化数据, many)
# 1)序列化数据可以为User类的单个对象,many=False(默认,可以省略不写)
# 2)序列化数据可以为状态User类的多个对象的单列集合
#       [] () {} QuerySet,此时many=True必须明确
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from . import models, serializers
class User(APIView):
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        pk = kwargs.get(‘pk‘)
        if pk:
            try:
                # 用户对象不能直接作为数据返回给前台
                user_obj = models.User.objects.get(pk=pk)
                # 序列化一下用户对象
                user_ser = serializers.UserSerializer(user_obj)
                # print(user_ser, type(user_ser))
                return Response({
                    ‘status‘: 0,
                    ‘msg‘: 0,
                    ‘results‘: user_ser.data
                })
            except:
                return Response({
                    ‘status‘: 2,
                    ‘msg‘: ‘用户不存在‘,
                })
        else:
            # 用户对象列表(queryset)不能直接作为数据返回给前台
            user_obj_list = models.User.objects.all()
            # 序列化一下用户对象
            user_ser_data = serializers.UserSerializer(user_obj_list, many=True).data
            return Response({
                ‘status‘: 0,
                ‘msg‘: 0,
                ‘results‘: user_ser_data
            })

反序列化使用

#1.在app应用文件下建立serializers.py

#2.在serializers.py文件中编写序列化代码

"""
1)设置必填与选填序列化字段,设置校验规则
2)为需要额外校验的字段提供局部钩子函数,如果该字段不入库,且不参与全局钩子校验,可以将值取出校验
3)为有联合关系的字段们提供全局钩子函数,如果某些字段不入库,可以将值取出校验
4)重写create方法,完成校验通过的数据入库工作,得到新增的对象
"""
class UserDeserializer(serializers.Serializer):
    # 1) 哪些自动必须反序列化
    # 2) 字段都有哪些安全校验
    # 3) 哪些字段需要额外提供校验
    # 4) 哪些字段间存在联合校验
    # 注:反序列化字段都是用来入库的,不会出现自定义方法属性,会出现可以设置校验规则的自定义属性(re_pwd)
    name = serializers.CharField(
        max_length=64,
        min_length=3,
        error_messages={
            ‘max_length‘: ‘太长‘,
            ‘min_length‘: ‘太短‘
        }
    )
    pwd = serializers.CharField()
    phone = serializers.CharField(required=False)
    sex = serializers.IntegerField(required=False)

    # 自定义有校验规则的反序列化字段
    re_pwd = serializers.CharField(required=True)

    # 小结:
    # name,pwd,re_pwd为必填字段
    # phone,sex为选填字段
    # 五个字段都必须提供完成的校验规则

    # 局部钩子:validate_要校验的字段名(self, 当前要校验字段的值)
    # 校验规则:校验通过返回原值,校验失败,抛出异常
    def validate_name(self, value):
        if ‘g‘ in value.lower():  # 名字中不能出现g
            raise exceptions.ValidationError(‘名字非法,是个鸡贼!‘)
        return value

    # 全局钩子:validate(self, 系统与局部钩子校验通过的所有数据)
    # 校验规则:校验通过返回原值,校验失败,抛出异常
    def validate(self, attrs):
        pwd = attrs.get(‘pwd‘)
        re_pwd = attrs.pop(‘re_pwd‘)
        if pwd != re_pwd:
            raise exceptions.ValidationError({‘pwd&re_pwd‘: ‘两次密码不一致‘})
        return attrs

    # 要完成新增,需要自己重写 create 方法
    def create(self, validated_data):
        # 尽量在所有校验规则完毕之后,数据可以直接入库
        return models.User.objects.create(**validated_data)

视图层

"""
1)book_ser = serializers.UserDeserializer(data=request_data)  # 数据必须赋值data
2)book_ser.is_valid()  # 结果为 通过 | 不通过
3)不通过返回 book_ser.errors 给前台,通过 book_ser.save() 得到新增的对象,再正常返回
from rest_framework import serializers, exceptions
from django.conf import settings

from . import models

class User(APIView):
    # 只考虑单增
    def post(self, request, *args, **kwargs):
        # 请求数据
        request_data = request.data
        # 数据是否合法(增加对象需要一个字典数据)
        if not isinstance(request_data, dict) or request_data == {}:
            return Response({
                ‘status‘: 1,
                ‘msg‘: ‘数据有误‘,
            })
        # 数据类型合法,但数据内容不一定合法,需要校验数据,校验(参与反序列化)的数据需要赋值给data
        book_ser = serializers.UserDeserializer(data=request_data)

        # 序列化对象调用is_valid()完成校验,校验失败的失败信息都会被存储在 序列化对象.errors
        if book_ser.is_valid():
            # 校验通过,完成新增
            book_obj = book_ser.save()
            return Response({
                ‘status‘: 0,
                ‘msg‘: ‘ok‘,
                ‘results‘: serializers.UserSerializer(book_obj).data
            })
        else:
            # 校验失败
            return Response({
                ‘status‘: 1,
                ‘msg‘: book_ser.errors,
            })

原文地址:https://www.cnblogs.com/tfzz/p/11681878.html

时间: 2024-10-10 13:43:47

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本文来自:http://kb.cnblogs.com/page/515982/ 作者: 刘丁  来源: 美团技术团队  发布时间: 2015-04-23 17:01  阅读: 1541 次  推荐: 3   原文链接   [收藏] 摘要 序列化和反序列化几乎是工程师们每天都要面对的事情,但是要精确掌握这两个概念并不容易:一方面,它们往往作为框架的一部分出现而湮没在框架之中:另一方面,它们会以其他更容易理解的概念出现,例如加密.持久化.然而,序列化和反序列化的选型却是系统设计或重构一个重要的环节,

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#摘要序列化和反序列化几乎是工程师们每天都要面对的事情,但是要精确掌握这两个概念并不容易:一方面,它们往往作为框架的一部分出现而湮没在框架之中:另一方面,它们会以其他更容易理解的概念出现,例如加密.持久化.然而,序列化和反序列化的选型却是系统设计或重构一个重要的环节,在分布式.大数据量系统设计里面更为显著.恰当的序列化协议不仅可以提高系统的通用性.强健性.安全性.优化系统性能,而且会让系统更加易于调试.便于扩展.本文从多个角度去分析和讲解"序列化和反序列化",并对比了当前流行的几种序列

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转自:https://tech.meituan.com/serialization_vs_deserialization.html 美团点评技术团队的文章 #摘要序列化和反序列化几乎是工程师们每天都要面对的事情,但是要精确掌握这两个概念并不容易:一方面,它们往往作为框架的一部分出现而湮没在框架之中:另一方面,它们会以其他更容易理解的概念出现,例如加密.持久化.然而,序列化和反序列化的选型却是系统设计或重构一个重要的环节,在分布式.大数据量系统设计里面更为显著.恰当的序列化协议不仅可以提高系统的通

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