DRF (Django REST framework) 框架介绍(2)

环境安装与配置

DRF需要以下依赖：

• Python (2.7, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6)
• Django (1.10, 1.11, 2.0)

DRF是以Django扩展应用的方式提供的，所以我们可以直接利用已有的Django环境而无需从新创建。（若没有Django环境，需要先创建环境安装Django）

1. 安装DRF

pip install djangorestframework

2. 添加rest_framework应用

我们利用在Django框架学习中创建的demo工程，在settings.py的INSTALLED_APPS中添加'rest_framework'。

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'rest_framework',
]

接下来就可以使用DRF进行开发了。

见识DRF的魅力

我们仍以在学习Django框架时使用的图书英雄为案例，使用Django REST framework快速实现图书的REST API。

1. 创建序列化器

在booktest应用中新建serializers.py用于保存该应用的序列化器。

创建一个BookInfoSerializer用于序列化与反序列化。

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = '__all__'

• model 指明该序列化器处理的数据字段从模型类BookInfo参考生成
• fields 指明该序列化器包含模型类中的哪些字段，'__all__'指明包含所有字段

2. 编写视图

在booktest应用的views.py中创建视图BookInfoViewSet，这是一个视图集合。

from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
from .serializers import BookInfoSerializer
from .models import BookInfo

class BookInfoViewSet(ModelViewSet):
    queryset = BookInfo.objects.all()
    serializer_class = BookInfoSerializer

• queryset 指明该视图集在查询数据时使用的查询集
• serializer_class 指明该视图在进行序列化或反序列化时使用的序列化器

3. 定义路由

在booktest应用的urls.py中定义路由信息。

from . import views
from rest_framework.routers import DefaultRouter

urlpatterns = [
    ...
]

router = DefaultRouter()  # 可以处理视图的路由器
router.register(r'books', views.BookInfoViewSet)  # 向路由器中注册视图集

urlpatterns += router.urls  # 将路由器中的所以路由信息追到到django的路由列表中

4. 运行测试

运行当前程序（与运行Django一样）

python manage.py runserver

在浏览器中输入网址127.0.0.1:8000，可以看到DRF提供的API Web浏览页面.

Serializer序列化器

序列化器的作用：

1. 进行数据的校验
2. 对数据对象进行转换

定义Serializer

1. 定义方法

Django REST framework中的Serializer使用类来定义，须继承自rest_framework.serializers.Serializer。

例如，我们已有了一个数据库模型类BookInfo

class BookInfo(models.Model):
    btitle = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名称')
    bpub_date = models.DateField(verbose_name='发布日期', null=True)
    bread = models.IntegerField(default=0, verbose_name='阅读量')
    bcomment = models.IntegerField(default=0, verbose_name='评论量')
    image = models.ImageField(upload_to='booktest', verbose_name='图片', null=True)

我们想为这个模型类提供一个序列化器，可以定义如下：

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=20)
    bpub_date = serializers.DateField(label='发布日期', required=False)
    bread = serializers.IntegerField(label='阅读量', required=False)
    bcomment = serializers.IntegerField(label='评论量', required=False)
    image = serializers.ImageField(label='图片', required=False)

注意：serializer不是只能为数据库模型类定义，也可以为非数据库模型类的数据定义。serializer是独立于数据库之外的存在。

2. 字段与选项

常用字段类型：

字段	字段构造方式
BooleanField	BooleanField()
NullBooleanField	NullBooleanField()
CharField	CharField(max_length=None, min_length=None, allow_blank=False, trim_whitespace=True)
EmailField	EmailField(max_length=None, min_length=None, allow_blank=False)
RegexField	RegexField(regex, max_length=None, min_length=None, allow_blank=False)
SlugField	SlugField(maxlength=50, min_length=None, allow_blank=False)  正则字段，验证正则模式 [a-zA-Z0-9-]+
URLField	URLField(max_length=200, min_length=None, allow_blank=False)
UUIDField	UUIDField(format='hex_verbose')  format:  1) 'hex_verbose' 如"5ce0e9a5-5ffa-654b-cee0-1238041fb31a"  2） 'hex' 如 "5ce0e9a55ffa654bcee01238041fb31a"  3）'int' - 如: "123456789012312313134124512351145145114"  4）'urn' 如: "urn:uuid:5ce0e9a5-5ffa-654b-cee0-1238041fb31a"
IPAddressField	IPAddressField(protocol='both', unpack_ipv4=False, **options)
IntegerField	IntegerField(max_value=None, min_value=None)
FloatField	FloatField(max_value=None, min_value=None)
DecimalField	DecimalField(max_digits, decimal_places, coerce_to_string=None, max_value=None, min_value=None) max_digits: 最多位数 decimal_palces: 小数点位置
DateTimeField	DateTimeField(format=api_settings.DATETIME_FORMAT, input_formats=None)
DateField	DateField(format=api_settings.DATE_FORMAT, input_formats=None)
TimeField	TimeField(format=api_settings.TIME_FORMAT, input_formats=None)
DurationField	DurationField()
ChoiceField	ChoiceField(choices) choices与Django的用法相同
MultipleChoiceField	MultipleChoiceField(choices)
FileField	FileField(max_length=None, allow_empty_file=False, use_url=UPLOADED_FILES_USE_URL)
ImageField	ImageField(max_length=None, allow_empty_file=False, use_url=UPLOADED_FILES_USE_URL)
ListField	ListField(child=<a_field_instance>, min_length=None, max_length=None)
DictField	DictField(child=<a_field_instance>)

选项参数：

参数名称	作用
max_length	最大长度
min_lenght	最小长度
allow_blank	是否允许为空
trim_whitespace	是否截断空白字符
max_value	最小值
min_value	最大值

通用参数：

参数名称	说明
read_only	表明该字段仅用于序列化输出，默认False
write_only	表明该字段仅用于反序列化输入，默认False
required	表明该字段在反序列化时必须输入，默认True
default	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
validators	该字段使用的验证器
error_messages	包含错误编号与错误信息的字典
label	用于HTML展示API页面时，显示的字段名称
help_text	用于HTML展示API页面时，显示的字段帮助提示信息

3. 创建Serializer对象

定义好Serializer类后，就可以创建Serializer对象了。

Serializer的构造方法为：

Serializer(instance=None, data=empty, **kwarg)

说明：

1）用于序列化时，将模型类对象传入instance参数

2）用于反序列化时，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(account, context={'request': request})

通过context参数附加的数据，可以通过Serializer对象的context属性获取。

序列化使用

我们在django shell中来学习序列化器的使用。

python manage.py shell

1 基本使用

1） 先查询出一个图书对象

from booktest.models import BookInfo

book = BookInfo.objects.get(id=2)

2） 构造序列化器对象

from booktest.serializers import BookInfoSerializer

serializer = BookInfoSerializer(book)

3）获取序列化数据

通过data属性可以获取序列化后的数据

serializer.data
# {'id': 2, 'btitle': '天龙八部', 'bpub_date': '1986-07-24', 'bread': 36, 'bcomment': 40, 'image': None}

4）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

book_qs = BookInfo.objects.all()
serializer = BookInfoSerializer(book_qs, many=True)
serializer.data
# [OrderedDict([('id', 2), ('btitle', '天龙八部'), ('bpub_date', '1986-07-24'), ('bread', 36), ('bcomment', 40), ('image', N]), OrderedDict([('id', 3), ('btitle', '笑傲江湖'), ('bpub_date', '1995-12-24'), ('bread', 20), ('bcomment', 80), ('image'ne)]), OrderedDict([('id', 4), ('btitle', '雪山飞狐'), ('bpub_date', '1987-11-11'), ('bread', 58), ('bcomment', 24), ('ima None)]), OrderedDict([('id', 5), ('btitle', '西游记'), ('bpub_date', '1988-01-01'), ('bread', 10), ('bcomment', 10), ('im', 'booktest/xiyouji.png')])]

2 关联对象嵌套序列化

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。

例如，在定义英雄数据的序列化器时，外键hbook（即所属的图书）字段如何序列化？

我们先定义HeroInfoSerialzier除外键字段外的其他部分

class HeroInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """英雄数据序列化器"""
    GENDER_CHOICES = (
        (0, 'male'),
        (1, 'female')
    )
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    hname = serializers.CharField(label='名字', max_length=20)
    hgender = serializers.ChoiceField(choices=GENDER_CHOICES, label='性别', required=False)
    hcomment = serializers.CharField(label='描述信息', max_length=200, required=False, allow_null=True)

对于关联字段，可以采用以下几种方式：

1） PrimaryKeyRelatedField

此字段将被序列化为关联对象的主键。

hbook = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='图书', read_only=True)
或
hbook = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='图书', queryset=BookInfo.objects.all())

指明字段时需要包含read_only=True或者queryset参数：

• 包含read_only=True参数时，该字段将不能用作反序列化使用
• 包含queryset参数时，将被用作反序列化时参数校验使用

使用效果：

from booktest.serializers import HeroInfoSerializer
from booktest.models import HeroInfo
hero = HeroInfo.objects.get(id=6)
serializer = HeroInfoSerializer(hero)
serializer.data
# {'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': 2}

2) StringRelatedField

此字段将被序列化为关联对象的字符串表示方式（即__str__方法的返回值）

hbook = serializers.StringRelatedField(label='图书')

使用效果

{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': '天龙八部'}

3）HyperlinkedRelatedField

此字段将被序列化为获取关联对象数据的接口链接

hbook = serializers.HyperlinkedRelatedField(label='图书', read_only=True, view_name='books-detail')

必须指明view_name参数，以便DRF根据视图名称寻找路由，进而拼接成完整URL。

使用效果

{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': 'http://127.0.0.1:8000/books/2/'}

我们暂时还没有定义视图，此方式不再演示。

4）SlugRelatedField

此字段将被序列化为关联对象的指定字段数据

hbook = serializers.SlugRelatedField(label='图书', read_only=True, slug_field='bpub_date')

slug_field指明使用关联对象的哪个字段

使用效果

{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': datetime.date(1986, 7, 24)}

5）使用关联对象的序列化器

hbook = BookInfoSerializer()

使用效果

{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': OrderedDict([('id', 2), ('btitle', '天龙八部')te', '1986-07-24'), ('bread', 36), ('bcomment', 40), ('image', None)])}

6） 重写to_representation方法

序列化器的每个字段实际都是由该字段类型的to_representation方法决定格式的，可以通过重写该方法来决定格式。

注意，to_representations方法不仅局限在控制关联对象格式上，适用于各个序列化器字段类型。

自定义一个新的关联字段：

class BookRelateField(serializers.RelatedField):
    """自定义用于处理图书的字段"""
    def to_representation(self, value):
        return 'Book: %d %s' % (value.id, value.btitle)

指明hbook为BookRelateField类型

hbook = BookRelateField(read_only=True)

使用效果

{'id': 6, 'hname': '乔峰', 'hgender': 1, 'hcomment': '降龙十八掌', 'hbook': 'Book: 2 天龙八部'}

many参数

如果关联的对象数据不是只有一个，而是包含多个数据，如想序列化图书BookInfo数据，每个BookInfo对象关联的英雄HeroInfo对象可能有多个，此时关联字段类型的指明仍可使用上述几种方式，只是在声明关联字段时，多补充一个many=True参数即可。

此处仅拿PrimaryKeyRelatedField类型来举例，其他相同。

在BookInfoSerializer中添加关联字段：

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=20)
    bpub_date = serializers.DateField(label='发布日期', required=False)
    bread = serializers.IntegerField(label='阅读量', required=False)
    bcomment = serializers.IntegerField(label='评论量', required=False)
    image = serializers.ImageField(label='图片', required=False)
    heroinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True, many=True)  # 新增

使用效果：

from booktest.serializers import BookInfoSerializer
from booktest.models import BookInfo
book = BookInfo.objects.get(id=2)
serializer = BookInfoSerializer(book)
serializer.data
# {'id': 2, 'btitle': '天龙八部', 'bpub_date': '1986-07-24', 'bread': 36, 'bcomment': 40, 'image': None,

反序列化使用

1. 验证

使用序列化器进行反序列化时，需要对数据进行验证后，才能获取验证成功的数据或保存成模型类对象。

在获取反序列化的数据前，必须调用is_valid()方法进行验证，验证成功返回True，否则返回False。

验证失败，可以通过序列化器对象的errors属性获取错误信息，返回字典，包含了字段和字段的错误。如果是非字段错误，可以通过修改REST framework配置中的NON_FIELD_ERRORS_KEY来控制错误字典中的键名。

验证成功，可以通过序列化器对象的validated_data属性获取数据。

在定义序列化器时，指明每个字段的序列化类型和选项参数，本身就是一种验证行为。

如我们前面定义过的BookInfoSerializer

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=20)
    bpub_date = serializers.DateField(label='发布日期', required=False)
    bread = serializers.IntegerField(label='阅读量', required=False)
    bcomment = serializers.IntegerField(label='评论量', required=False)
    image = serializers.ImageField(label='图片', required=False)

通过构造序列化器对象，并将要反序列化的数据传递给data构造参数，进而进行验证

from booktest.serializers import BookInfoSerializer
data = {'bpub_date': 123}
serializer = BookInfoSerializer(data=data)
serializer.is_valid()  # 返回False
serializer.errors
# {'btitle': [ErrorDetail(string='This field is required.', code='required')], 'bpub_date': [ErrorDetail(string='Date has wrong format. Use one of these formats instead: YYYY[-MM[-DD]].', code='invalid')]}
serializer.validated_data  # {}

data = {'btitle': 'python'}
serializer = BookInfoSerializer(data=data)
serializer.is_valid()  # True
serializer.errors  # {}
serializer.validated_data  #  OrderedDict([('btitle', 'python')])

is_valid()方法还可以在验证失败时抛出异常serializers.ValidationError，可以通过传递raise_exception=True参数开启，REST framework接收到此异常，会向前端返回HTTP 400 Bad Request响应。

# Return a 400 response if the data was invalid.
serializer.is_valid(raise_exception=True)

如果觉得这些还不够，需要再补充定义验证行为，可以使用以下三种方法：验证的优先级，validators >validate_<field_name> >validate

1）validate_<field_name>

对<field_name>字段进行验证，如

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    ...

    def validate_btitle(self, value):
        if 'django' not in value.lower():
            raise serializers.ValidationError("图书不是关于Django的")
        return value

测试

from booktest.serializers import BookInfoSerializer
data = {'btitle': 'python'}
serializer = BookInfoSerializer(data=data)
serializer.is_valid()  # False   
serializer.errors
#  {'btitle': [ErrorDetail(string='图书不是关于Django的', code='invalid')]}

2）validate

在序列化器中需要同时对多个字段进行比较验证时，可以定义validate方法来验证，如

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    ...

    def validate(self, attrs):
        bread = attrs['bread']
        bcomment = attrs['bcomment']
        if bread < bcomment:
            raise serializers.ValidationError('阅读量小于评论量')
        return attrs

测试

from booktest.serializers import BookInfoSerializer
data = {'btitle': 'about django', 'bread': 10, 'bcomment': 20}
s = BookInfoSerializer(data=data)
s.is_valid()  # False
s.errors
#  {'non_field_errors': [ErrorDetail(string='阅读量小于评论量', code='invalid')]}

3）validators

在字段中添加validators选项参数，也可以补充验证行为，如

def about_django(value):
    if 'django' not in value.lower():
        raise serializers.ValidationError("图书不是关于Django的")

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = serializers.CharField(label='名称', max_length=20, validators=[about_django])
    bpub_date = serializers.DateField(label='发布日期', required=False)
    bread = serializers.IntegerField(label='阅读量', required=False)
    bcomment = serializers.IntegerField(label='评论量', required=False)
    image = serializers.ImageField(label='图片', required=False)

测试：

from booktest.serializers import BookInfoSerializer
data = {'btitle': 'python'}
serializer = BookInfoSerializer(data=data)
serializer.is_valid()  # False   
serializer.errors
#  {'btitle': [ErrorDetail(string='图书不是关于Django的', code='invalid')]}

REST framework提供的validators:

• UniqueValidator

  单字段唯一，如

  from rest_framework.validators import UniqueValidator
  
  slug = SlugField(
      max_length=100,
      validators=[UniqueValidator(queryset=BlogPost.objects.all())]
  )
  

• UniqueTogetherValidation

  联合唯一，如

  from rest_framework.validators import UniqueTogetherValidator
  
  class ExampleSerializer(serializers.Serializer):
      # ...
      class Meta:
          validators = [
              UniqueTogetherValidator(
                  queryset=ToDoItem.objects.all(),
                  fields=('list', 'position')
              )
          ]
  

2. 保存

如果在验证成功后，想要基于validated_data完成数据对象的创建，可以通过实现create()和update()两个方法来实现。

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    ...

    def create(self, validated_data):
        """新建"""
        return BookInfo(**validated_data)

    def update(self, instance, validated_data):
        """更新，instance为要更新的对象实例"""
        instance.btitle = validated_data.get('btitle', instance.btitle)
        instance.bpub_date = validated_data.get('bpub_date', instance.bpub_date)
        instance.bread = validated_data.get('bread', instance.bread)
        instance.bcomment = validated_data.get('bcomment', instance.bcomment)
        return instance

如果需要在返回数据对象的时候，也将数据保存到数据库中，则可以进行如下修改

class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
    """图书数据序列化器"""
    ...

    def create(self, validated_data):
        """新建"""
        return BookInfo.objects.create(**validated_data)

    def update(self, instance, validated_data):
        """更新，instance为要更新的对象实例"""
        instance.btitle = validated_data.get('btitle', instance.btitle)
        instance.bpub_date = validated_data.get('bpub_date', instance.bpub_date)
        instance.bread = validated_data.get('bread', instance.bread)
        instance.bcomment = validated_data.get('bcomment', instance.bcomment)
        instance.save()
        return instance

实现了上述两个方法后，在反序列化数据的时候，就可以通过save()方法返回一个数据对象实例了

book = serializer.save()

如果创建序列化器对象的时候，没有传递instance实例，则调用save()方法的时候，create()被调用，相反，如果传递了instance实例，则调用save()方法的时候，update()被调用。

from db.serializers import BookInfoSerializer
data = {'btitle': '封神演义'}
serializer = BookInfoSerializer(data=data)
serializer.is_valid()  # True
serializer.save()  # <BookInfo: 封神演义>

from db.models import BookInfo
book = BookInfo.objects.get(id=2)
data = {'btitle': '倚天剑'}
serializer = BookInfoSerializer(book, data=data)
serializer.is_valid()  # True
serializer.save()  # <BookInfo: 倚天剑>
book.btitle  # '倚天剑'

两点说明：

1） 在对序列化器进行save()保存时，可以额外传递数据，这些数据可以在create()和update()中的validated_data参数获取到

serializer.save(owner=request.user)

2）默认序列化器必须传递所有required的字段，否则会抛出验证异常。但是我们可以使用partial参数来允许部分字段更新

# Update `comment` with partial data
serializer = CommentSerializer(comment, data={'content': u'foo bar'}, partial=True)

模型类序列化器ModelSerializer

如果我们想要使用序列化器对应的是Django的模型类，DRF为我们提供了ModelSerializer模型类序列化器来帮助我们快速创建一个Serializer类。

ModelSerializer与常规的Serializer相同，但提供了：

• 基于模型类自动生成一系列字段
• 基于模型类自动为Serializer生成validators，比如unique_together
• 包含默认的create()和update()的实现

1. 定义

比如我们创建一个BookInfoSerializer

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = '__all__'

• model 指明参照哪个模型类
• fields 指明为模型类的哪些字段生成

我们可以在python manage.py shell中查看自动生成的BookInfoSerializer的具体实现

>>> from booktest.serializers import BookInfoSerializer
>>> serializer = BookInfoSerializer()
>>> serializer
BookInfoSerializer():
    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
    btitle = CharField(label='名称', max_length=20)
    bpub_date = DateField(allow_null=True, label='发布日期', required=False)
    bread = IntegerField(label='阅读量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
    bcomment = IntegerField(label='评论量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
    image = ImageField(allow_null=True, label='图片', max_length=100, required=False)

2. 指定字段

1) 使用fields来明确字段，__all__表名包含所有字段，也可以写明具体哪些字段，如

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date')

2) 使用exclude可以明确排除掉哪些字段

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        exclude = ('image',)

3) 默认ModelSerializer使用主键作为关联字段，但是我们可以使用depth来简单的生成嵌套表示，depth应该是整数，表明嵌套的层级数量。如：

class HeroInfoSerializer2(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = HeroInfo
        fields = '__all__'
        depth = 1

形成的序列化器如下：

HeroInfoSerializer():
    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
    hname = CharField(label='名称', max_length=20)
    hgender = ChoiceField(choices=((0, 'male'), (1, 'female')), label='性别', required=False, validators=[<django.core.valators.MinValueValidator object>, <django.core.validators.MaxValueValidator object>])
    hcomment = CharField(allow_null=True, label='描述信息', max_length=200, required=False)
    hbook = NestedSerializer(read_only=True):
        id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
        btitle = CharField(label='名称', max_length=20)
        bpub_date = DateField(allow_null=True, label='发布日期', required=False)
        bread = IntegerField(label='阅读量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
        bcomment = IntegerField(label='评论量', max_value=2147483647, min_value=-2147483648, required=False)
        image = ImageField(allow_null=True, label='图片', max_length=100, required=False)

4) 显示指明字段，如：

class HeroInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    hbook = BookInfoSerializer()

    class Meta:
        model = HeroInfo
        fields = ('id', 'hname', 'hgender', 'hcomment', 'hbook')

5) 指明只读字段

可以通过read_only_fields指明只读字段，即仅用于序列化输出的字段

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date'， 'bread', 'bcomment')
        read_only_fields = ('id', 'bread', 'bcomment')

3. 添加额外参数

我们可以使用extra_kwargs参数为ModelSerializer添加或修改原有的选项参数

class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """图书数据序列化器"""
    class Meta:
        model = BookInfo
        fields = ('id', 'btitle', 'bpub_date', 'bread', 'bcomment')
        extra_kwargs = {
            'bread': {'min_value': 0, 'required': True},
            'bcomment': {'min_value': 0, 'required': True},
        }

# BookInfoSerializer():
#    id = IntegerField(label='ID', read_only=True)
#    btitle = CharField(label='名称', max_length=20)
#    bpub_date = DateField(allow_null=True, label='发布日期', required=False)
#    bread = IntegerField(label='阅读量', max_value=2147483647, min_value=0, required=True)
#    bcomment = IntegerField(label='评论量', max_value=2147483647, min_value=0, required=True)