Django-->序列化的操作

1. 基本查询

测试用例

# Django ORM
class StudentInfo(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20, verbose_name='姓名')
    birthday = models.DateField(verbose_name='生日', null=True)
    money = models.IntegerField(default=0, verbose_name='现金')
    image = models.ImageField(upload_to='studenttest', verbose_name='照片', null=True)

# 序列化器用例
from rest_framework import serializers

class StudentSerializer(serializers.Serializer)
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    name = serializers.CharField(label='姓名', max_length=20)
    birthday = serializers.DateField(label='生日', required=False)
    money = serializers.IntegerField(label='现金', required=False)
    image = serializers.ImageField(label='照片', required=False)
  • 单一对象查询
# 得到一个学生对象
student = StudentInfo.objects.get(id=2)

# 构造序列化器对象
serializer = StudentSerializer(student)

#获得序列化后的数据
print(serializer.data)
# {'id': 2, 'name': '小明', 'birthday': '1996-07-24', 'money': 36,  'image': None}

序列化器对象通过data属性可以获取序列化后的数据

  • 查询集QuerySet查询
# 得到所有的学生
students = StudentInfo.objects.all()

# 构造序列化器对象
serializers = StudentSerializer(students, many = True)

# 打印输出结果
print(serializers.data)
# [OrderedDict([('id', 1), ('name', '小花'), ('birthday', '1998-03-22'), ('money', 21), ('image', None]), OrderedDict([('id', 2), ('name', '小明'), ('birthday', '1996-07-24'), ('money', 36), ('image', None])]

如果要被序列化的是包含多条数据的查询集QuerySet,可以通过添加many=True参数补充说明

2. 关联外键嵌套查询

如果需要序列化的数据中包含有其他关联对象,则对关联对象数据的序列化需要指明

  • 比如:一个学生有外键对应的班级,那这个字段该如何显示?

测试用例

from rest_framework import serializers

# 班级类用例
class ClassInfo(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20, verbose_name='班级名称')
    Info = models.CharField(max_length=20, verbose_name='班级信息')

    class Meta:
        db_table = 'students'
    def __str__(self):
        return self.name

# 班级类序列化器用例
class ClassInfoSerializer(serializers.Serializer)
    name = serializers.CharField(label='班级名称', max_length=20)
    Info = serializers.CharField(label='班级信息', max_length=20)


# 学生类用例
class StudentInfo(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20, verbose_name='姓名')
    birthday = models.DateField(verbose_name='生日', null=True)
    money = models.IntegerField(default=0, verbose_name='现金')
    image = models.ImageField(upload_to='studenttest', verbose_name='照片', null=True)
    class Meta:
        db_table = 'students'
    def __str__(self):
        return self.name

# 学生类序列化器用例
class StudentSerializer(serializers.Serializer)
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    name = serializers.CharField(label='姓名', max_length=20)
    birthday = serializers.DateField(label='生日', required=False)
    money = serializers.IntegerField(label='现金', required=False)
    image = serializers.ImageField(label='照片', required=False)
    #定义外键字段
    hclass = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='班级', read_only=True)
    #hclass = serializers.StringRelatedField(label='班级', read_only=True)
    #hclass = ClassInfoSerializer(label='班级', read_only=True)
  1. PrimaryKeyRelatedField: 此字段将被序列化为关联对象的主键
student = StudentInfo.objects.get(id=2)
serializer = StudentSerializer(student)
print(serializer.data)
# {'id': 2, 'name': '小明', 'birthday': '1996-07-24', 'money': 36,  'image': None, 'hclass':2}
  1. StringRelatedField: 此字段将被序列化为关联对象的字符串表示方式(即模型类中__str__方法的返回值)
student = StudentInfo.objects.get(id=2)
serializer = StudentSerializer(student)
print(serializer.data)
# {'id': 2, 'name': '小明', 'birthday': '1996-07-24', 'money': 36,  'image': None, 'hclass':'九年级二班'}
  1. 使用关联对象的序列化器
student = StudentInfo.objects.get(id=2)

# 使用了自定义的序列化器
serializer = StudentSerializer(student)
print(serializer.data)
# {'id': 2, 'name': '小明', 'birthday': '1996-07-24', 'money': 36,  'image': None, 'hclass':OrderedDict([('id', 2), ('name', '九年级二班'), ('Info', '这里是九年级二班的信息')])}

many参数

如果关联的对象不止一个,比如一个班级会有多个学生,此时关联字段类型的指明仍可使用上述三种方式,只是在声明关联字段时,多补充一个many=True参数即可

# 班级类用例
class ClassInfoSerializer(serializers.Serializer)
    name = serializers.CharField(label='班级名称', max_length=20)
    Info = serializers.CharField(label='班级信息', max_length=20)
    studentinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True, many=True)  # 新增
serializer = ClassInfoSerializer(ClassInfo.objects.get(id=2))
print(serializer.data)
# {'id': 2, 'name': '九年级二班', 'info': 'xxxxxx', 'studentinfo_set': [1, 2, 9]} #1, 2, 9代表了字表中与之关联的学生id
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,530评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 86,403评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,120评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,770评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,758评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,649评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,021评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,675评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,931评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,659评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,751评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,410评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,004评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,969评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,042评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,493评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容