DRF更多知识

关于自定义异常

在dispatch中首先对request对象进行了封装,然后进行进行三大认证,在此期间可能会发生异常,捕获异常后:handler_exception,然后get_exception_handler(),这个方法返回settings.Exception_Handler,也就是说默认使用的是rest_framework.views.exception_handler,所以我们在app中创一个异常py文件,需要返回一个响应,将rest_framework.views.exception_handler导入,在自己写的函数中执行这个函数,得到一个响应,本来这个函数可能会返回None,这里判断一些,如果是None,就构造一个响应信息{'detail':'服务器错误},然后Response(响应信息,status =500)。将这个响应返回。

然后全局配置中使用这个配置:方法可以参考defsettings文件,双shift查找settings,找到异常信息的键,然后将值改为自己的方法。

关于自定义的User类

自定义User类的时候继承的是Abstract_User,而不是User,虽然User继承Abstract_User,并且类中什么都没干,但是Abstract表中Meta中abstract = True,这个表示在类被访问时也不会去数据库中创建表。

作为基类,一定在Meta中要有abstract字段

设置自定义User类,在settings中AUTH_USER_MODEL = 'app名字.用户类模型名'

类与类之间的关系比较复杂时,可以把表之间的链接不交给数据库,直接通过逻辑实现 表之间的链接

  • 实现:db_constraint 关闭表连接,on_delete删除时的操作,可以是set_default,可以使set_NULL,还用重要的related_name = 'detail' 用于反向查找
class Author(BaseModel):
    name = models.CharField(max_length = 12)
class AuthorDetail(BaseModel):
    mobile = models.CharField
    author = models.OneToOneField(
# 关联的表
        to = 'Author',
# 表之间连接:False
        db_constraint = False,
# 删除时,级联删除,在外键或者一对一中,多对多没有这个属性
        on_delete = models.CASCADE,
# 反向查找时:通过Author对象的.detail可以找到AuthorDetail
        related_name = 'detail'
)
author = models.Author.objects.first()
print(author.name)
print(author.detail.mobile)

序列化-----之自定义深度

class
    field = ('name','age')  # 展示的字段
    exclude = ('id','create_time')  # 不展示的字段
    depth = 1 # 会自动把深度为一的连接拉出来:自动深度,可控制性不强

1. 深度发生在表连接的时候,所以在类中定义一个函数,该函数通过外键属性访问其他表,并返回值,在序列化的时候,field不仅可以接收字段,还可以接受函数。最好

class XXX(models.Model):
    name = models.CharField(max_length = 12)
    xxx = models.ForenginKey(to = 'YYY',on_delete = models.CASCADE)
    def special(self):
        return self.xxx.yyy
class YYY(models.Model):
    name = models.CharField(max_length = 14)
    yyy= models.CharField(max_length = 16)

# 上面是类
# 序列化中
from .models import XXX
class XXXSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = XXX
        field = ('name','special')   # 很强大,接收函数获取返回值来实现深度

在标准一点就是在special函数上面使用property装饰器,告诉你这就是一个属性,他会返回一个值
2. 还可以通过使用SerializerMethodField()来获取,但是就必须将该字段一直插着,可插拔行不好,所以不常用
3. 使用已有的序列化类声明字段,不好说明直接代码,虽然这个方法也是必须一直插着,但是比方法2要友好。

# 还是上面的XXX和YYY
# 在序列化的时候,为YYY先序列化,在为XXX序列化,
class XXXSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = XXX
        field = ('name',)   # 很强大,接收函数获取返回值来实现深度
class XXXSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        xx = XXXSerializer()   # 这xx字段就可以自动的显示XXXSerializer的内容了
                    #  xx在XXX模型类中是有这个属性的。
        model = XXX
        field = ('name','xx')   # 很强大,接收函数获取返回值来实现深度

反序列化的系统校验规则

除了全局钩子和局部钩子还有系统自带的校验规则钩子写在元类Meta外边。

extra_kwagrs = {
    '字段名字':{
          '校验规则':True,
          'required':True,
          'min_length':10,
          'error_messages':{
              '校验规则':'错误信息',
               'required':'这个字段是必须的',
                'min_length':'太短了'
           }
    }
}

关于接收的参数 ---- 重要 ------- 重要

增加数据时,一般外键接收的数据是id,例如Book类中有name属性,author多对多作者表,publish是出版社表的外键。前端增加的数据格式为

{
    'name':"红楼梦",
    'author':[1,2],
    'publish':1
}
或者
[
    {
        'name':"红楼梦",
        'author':[1,2],
        'publish':1
    },
    {
        'name':"金瓶梅",
        'author':[1,3],
        'publish':2
    }
]

现在有一个逻辑,同一个出版社的不能出现两本同样的书:现将书查出来,再查书对应的出版社,如果跟增加的出版社相同,该书不能出版。

    def validate(self, attrs):
        book = models.Book.objects.filter(name=attrs.get('name'))
        if book is not None:
            for b in book:
                if b.publish == attrs.get('publish'):
                    raise ValidationError({'重复':'该出版社已经有了'})
        return attrs

其中打印了b.publish和attrs.get('publish')的值,其中b.publish是Publish类对象,attrs.get('publish')得到的不是id,而是Publish对象。

单增,群增POST

  • 单增:前台的数据返回的是一个字典。
  • 群增:前台数据传来的是一个字典的列表。
  • 字典就是单增,many=False,列表就是群增,many=True
def post(self,request,*args,**kwargs):
    request_data = request.data
    if isinstance(request_data,dict):
        many = False
    elif isinstance(qequest_data,list):
        many = True
    else:
        return Response('数据错误')
    bookser  = BookSerializer(data = request_data,many=many)
    #  如果校验失败直接抛出异常
    bookser.is_valid = (raise_exception=True)
    book_ret = bookser.save()
    return Response({
        'ret':BookSerializer(book_ret,many=many).data
    })
  

单删,群删DELETE

  • 前台的数据,单删:通过url的参数来删除~/books/1
    群删:通过body里面参数{'pks':[1,2,3]}
  • 把单删的url放前面,然后在视图中判断,如果pk存在,就把pk作为一个集合,如果pk不存在,就从request.data中取出数据pks。将数据更新。
  • 删除没有添加数据,所以不用经过序列化,并且也不是真正的删除。
def delete(self,request,*args,**kwargs):
    pk = kwargs.get('pk')
    if pk:
        pks = [pk]
    else:
        pks = request.data.get('pks')
    models.Book.objects.filter(pk__in=pks).update(is_delete=True)

整体单改PUT

核心跟POST一样,只不过需将要更新的数据放在instance里面,更新的数据放到data里面

  • 单改要在url中传入pk,要在body中传入单个对象所有的必须数据
  • 和增加一样,也要调用ser的save方法,只不过,save方法在里面有判断,如果instance有值就执行update操作,没有值就执行create操作,所以为instance传值,传old_obj
def put(self,request,*args,**kwargs):
    request_data  = request.data
    pk = kwargs.get('pk')

    old_obj = Book.objects.filter(pk=pk).first()

    book_ser = BookSerializer(instance = old_obj,data = request_data)
    book_ser.is_valid(raise_exception = True)
    # 使用if判断是一样的,只不过这样简单
    book_ret = book_ser.save()
    return Response({
    'ret':BookSerializer(instance=book_ret)
    })

局部单改PATCH

局部修改提供的参数必然是不全的,所以无法通过is_valid数据校验,序列化中时有一个partial参数,指定为局部修改,可以理解为不填的数据自动使用旧数据,填的数据使用校验规则进行校验
book_ser = BookSerializer(instance=old_obj,data = request_data,partial=True)

book_ser = BookSerializer(instance=old_obj,data = request_data,partial=True)
# 其他和整体单改相同

整体群改PUT

整体的单改属于整体的群改,所以可以像delete那样,都整合到一起
永远不要在for循环中对列表长度做操作,十秒之前的水不是现在的水

局部群改PATCH

视图和序列化类是可以进行数据交互的,通过context = {'request',request}传参数,再然后序列化类中可以使用self.context得到这个字典。

拿到pks,将已删除的pk的request_data删除,留下的就只有pks = [],request_datas = [request_data,]。
定义一个继承自ListModelSerializer,重写里面的update()方法,和create方法差不多,可以根据他的格式搬过去,update方法接收两个参数(instance,valided_data),正好这两个数据都坐在里面。

©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 217,907评论 6 506
  • 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 92,987评论 3 395
  • 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 164,298评论 0 354
  • 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 58,586评论 1 293
  • 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 67,633评论 6 392
  • 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 51,488评论 1 302
  • 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 40,275评论 3 418
  • 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 39,176评论 0 276
  • 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 45,619评论 1 314
  • 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 37,819评论 3 336
  • 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 39,932评论 1 348
  • 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 35,655评论 5 346
  • 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 41,265评论 3 329
  • 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 31,871评论 0 22
  • 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 32,994评论 1 269
  • 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 48,095评论 3 370
  • 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 44,884评论 2 354