DRF框架

Serializers 序列化组件

为什么要用序列化组件

当我们做前后端分离的项目~~我们前后端交互一般都选择JSON数据格式，JSON是一个轻量级的数据交互格式。

那么我们给前端数据的时候都要转成json格式，那就需要对我们从数据库拿到的数据进行序列化。

接下来我们看下django序列化和rest_framework序列化的对比~~

Django的序列化方法

class BooksView(View):
    def get(self, request):
        book_list = Book.objects.values("id", "title", "chapter", "pub_time", "publisher")
        book_list = list(book_list)
        # 如果我们需要取外键关联的字段信息 需要循环获取外键 再去数据库查然后拼接成我们想要的
        ret = []
        for book in book_list:
            pub_dict = {}
            pub_obj = Publish.objects.filter(pk=book["publisher"]).first()
            pub_dict["id"] = pub_obj.pk
            pub_dict["title"] = pub_obj.title
            book["publisher"] = pub_dict
            ret.append(book)
        ret = json.dumps(book_list, ensure_ascii=False, cls=MyJson)
        return HttpResponse(ret)


# json.JSONEncoder.default()
# 解决json不能序列化时间字段的问题
class MyJson(json.JSONEncoder):
    def default(self, field):
        if isinstance(field, datetime.datetime):
            return field.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif isinstance(field, datetime.date):
            return field.strftime('%Y-%m-%d')
        else:
            return json.JSONEncoder.default(self, field)

from django.core import serializers


# 能够得到我们要的效果 结构有点复杂
class BooksView(View):
    def get(self, request):
        book_list = Book.objects.all()
        ret = serializers.serialize("json", book_list)
        return HttpResponse(ret)

 DRF序列化的方法

首先，我们要用DRF的序列化，就要遵循人家框架的一些标准，

　　-- Django我们CBV继承类是View，现在DRF我们要用APIView

　　-- Django中返回的时候我们用HTTPResponse，JsonResponse，render ，DRF我们用Response

为什么这么用~我们之后会详细讲~~我们继续来看序列化~~

序列化

class BookSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField()
    title = serializers.CharField(max_length=32)
    CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python"))
    chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display")
    pub_time = serializers.DateField()

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response

class BookView(APIView):
    def get(self, request):
        book_list = Book.objects.all()
        ret = BookSerializer(book_list, many=True)
        return Response(ret.data)

外键关系的序列化

# by gaoxin
from rest_framework import serializers
from .models import Book


class PublisherSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField(read_only=True)
    title = serializers.CharField(max_length=32)


class UserSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField(read_only=True)
    name = serializers.CharField(max_length=32)
    age = serializers.IntegerField()


class BookSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField(read_only=True)
    title = serializers.CharField(max_length=32)
    CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python"))
    chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display", read_only=True)
    pub_time = serializers.DateField()

    publisher = PublisherSerializer(read_only=True)
    user = UserSerializer(many=True, read_only=True)

反序列化

当前端给我们发post的请求的时候~前端给我们传过来的数据~我们要进行一些校验然后保存到数据库~

这些校验以及保存工作，DRF的Serializer也给我们提供了一些方法了~~

首先~我们要写反序列化用的一些字段~有些字段要跟序列化区分开~~

Serializer提供了.is_valid()  和.save()方法~~

# serializers.py 文件
class BookSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField(read_only=True)
    title = serializers.CharField(max_length=32)
    CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python"))
    chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display", read_only=True)
    w_chapter = serializers.IntegerField(write_only=True)
    pub_time = serializers.DateField()

    publisher = PublisherSerializer(read_only=True)
    user = UserSerializer(many=True, read_only=True)

    users = serializers.ListField(write_only=True)
    publisher_id = serializers.IntegerField(write_only=True)

    def create(self, validated_data):
        book = Book.objects.create(title=validated_data["title"], chapter=validated_data["w_chapter"], pub_time=validated_data["pub_time"],                                  publisher_id=validated_data["publisher_id"])
        book.user.add(*validated_data["users"])
        return book

class BookView(APIView):
    def get(self, request):
        book_list = Book.objects.all()
        ret = BookSerializer(book_list, many=True)
        return Response(ret.data)

    def post(self, request):
        # book_obj = request.data
        print(request.data)
        serializer = BookSerializer(data=request.data)
        if serializer.is_valid():
            print(12341253)
            serializer.save()
            return Response(serializer.validated_data)
        else:
            return Response(serializer.errors)

当前端给我们发送patch请求的时候，前端传给我们用户要更新的数据，我们要对数据进行部分验证~~

class BookSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField(read_only=True)
    title = serializers.CharField(max_length=32)
    CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python"))
    chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display", read_only=True)
    w_chapter = serializers.IntegerField(write_only=True)
    pub_time = serializers.DateField()

    publisher = PublisherSerializer(read_only=True)
    user = UserSerializer(many=True, read_only=True)

    users = serializers.ListField(write_only=True)
    publisher_id = serializers.IntegerField(write_only=True)

    def create(self, validated_data):
        book = Book.objects.create(title=validated_data["title"], chapter=validated_data["w_chapter"], pub_time=validated_data["pub_time"],
                                   publisher_id=validated_data["publisher_id"])
        book.user.add(*validated_data["users"])
        return book

    def update(self, instance, validated_data):
        instance.title = validated_data.get("title", instance.title)
        instance.chapter = validated_data.get("w_chapter", instance.chapter)
        instance.pub_time = validated_data.get("pub_time", instance.pub_time)
        instance.publisher_id = validated_data.get("publisher_id", instance.publisher_id)
        if validated_data.get("users"):
            instance.user.set(validated_data.get("users"))
        instance.save()
        return instance

class BookView(APIView):
     def patch(self, request):
        print(request.data)
        book_id = request.data["id"]
        book_info = request.data["book_info"]
        book_obj = Book.objects.filter(pk=book_id).first()
        serializer = BookSerializer(book_obj, data=book_info, partial=True)
        if serializer.is_valid():
            serializer.save()
            return Response(serializer.data)
        else:
            return Response(serializer.errors)

 验证

如果我们需要对一些字段进行自定义的验证~DRF也给我们提供了钩子方法~~

class BookSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField(read_only=True)
    title = serializers.CharField(max_length=32)
    # 省略了一些字段 跟上面代码里一样的
    # 。。。。。
     def validate_title(self, value):
        if "python" not in value.lower():
            raise serializers.ValidationError("标题必须含有Python")
        return value

class BookSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField(read_only=True)
    title = serializers.CharField(max_length=32)
    CHOICES = ((1, "Linux"), (2, "Django"), (3, "Python"))
    chapter = serializers.ChoiceField(choices=CHOICES, source="get_chapter_display", read_only=True)
    w_chapter = serializers.IntegerField(write_only=True)
    pub_time = serializers.DateField()
    date_added = serializers.DateField(write_only=True)
    # 新增了一个上架时间字段  
    # 省略一些字段。。都是在原基础代码上增加的
    # 。。。。。。

    # 对多个字段进行验证 要求上架日期不能早于出版日期 上架日期要大
    def validate(self, attrs):
        if attrs["pub_time"] > attrs["date_added"]:
            raise serializers.ValidationError("上架日期不能早于出版日期")
        return attrs

def my_validate(value):
    if "敏感词汇" in value.lower:
        raise serializers.ValidationError("包含敏感词汇，请重新提交")
    return value


class BookSerializer(serializers.Serializer):
    id = serializers.IntegerField(read_only=True)
    title = serializers.CharField(max_length=32, validators=[my_validate])
    # 。。。。。。
    

 ModelSerializer

现在我们已经清楚了Serializer的用法，会发现我们所有的序列化跟我们的模型都紧密相关~

那么，DRF也给我们提供了跟模型紧密相关的序列化器~~ModelSerializer~~

　　-- 它会根据模型自动生成一组字段

　　-- 它简单的默认实现了.update()以及.create()方法

定义一个ModelSerializer序列化器

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Book
        fields = "__all__"
        # fields = ["id", "title", "pub_time"]
        # exclude = ["user"]
        # 分别是所有字段 包含某些字段 排除某些字段

外键关系的序列化

注意：当序列化类MATE中定义了depth时，这个序列化类中引用字段（外键）则自动变为只读

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Book
        fields = "__all__"
        # fields = ["id", "title", "pub_time"]
        # exclude = ["user"]
        # 分别是所有字段 包含某些字段 排除某些字段
        depth = 1
# depth 代表找嵌套关系的第几层

自定义字段

我们可以声明一些字段来覆盖默认字段，来进行自定制~

比如我们的选择字段，默认显示的是选择的key，我们要给用户展示的是value。

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    chapter = serializers.CharField(source="get_chapter_display", read_only=True)
    
    class Meta:
        model = Book
        fields = "__all__"
        # fields = ["id", "title", "pub_time"]
        # exclude = ["user"]
        # 分别是所有字段 包含某些字段 排除某些字段
        depth = 1

Meta中其它关键字参数

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    chapter = serializers.CharField(source="get_chapter_display", read_only=True)

    class Meta:
        model = Book
        fields = "__all__"
        # fields = ["id", "title", "pub_time"]
        # exclude = ["user"]
        # 分别是所有字段 包含某些字段 排除某些字段
        depth = 1
        read_only_fields = ["id"]
        extra_kwargs = {"title": {"validators": [my_validate,]}}

post以及patch请求

由于depth会让我们外键变成只读，所以我们再定义一个序列化的类，其实只要去掉depth就可以了~~

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    chapter = serializers.CharField(source="get_chapter_display", read_only=True)

    class Meta:
        model = Book
        fields = "__all__"
        # fields = ["id", "title", "pub_time"]
        # exclude = ["user"]
        # 分别是所有字段 包含某些字段 排除某些字段
        read_only_fields = ["id"]
        extra_kwargs = {"title": {"validators": [my_validate,]}}

SerializerMethodField

外键关联的对象有很多字段我们是用不到的~都传给前端会有数据冗余~就需要我们自己去定制序列化外键对象的哪些字段~~

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    chapter = serializers.CharField(source="get_chapter_display", read_only=True)
    user = serializers.SerializerMethodField()
    publisher = serializers.SerializerMethodField()

    def get_user(self, obj):
        # obj是当前序列化的book对象
        users_query_set = obj.user.all()
        return [{"id": user_obj.pk, "name": user_obj.name} for user_obj in users_query_set]

    def get_publisher(self, obj):
        publisher_obj = obj.publisher
        return {"id": publisher_obj.pk, "title": publisher_obj.title}

    class Meta:
        model = Book
        fields = "__all__"
        # fields = ["id", "title", "pub_time"]
        # exclude = ["user"]
        # 分别是所有字段 包含某些字段 排除某些字段
        read_only_fields = ["id"]
        extra_kwargs = {"title": {"validators": [my_validate,]}}

用ModelSerializer改进上面Serializer的完整版

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    dis_chapter = serializers.SerializerMethodField(read_only=True)
    users = serializers.SerializerMethodField(read_only=True)
    publishers = serializers.SerializerMethodField(read_only=True)

    def get_users(self, obj):
        # obj是当前序列化的book对象
        users_query_set = obj.user.all()
        return [{"id": user_obj.pk, "name": user_obj.name} for user_obj in users_query_set]

    def get_publishers(self, obj):
        publisher_obj = obj.publisher
        return {"id": publisher_obj.pk, "title": publisher_obj.title}

    def get_dis_chapter(self, obj):
        return obj.get_chapter_display()

    class Meta:
        model = Book
        # fields = "__all__"
        # 字段是有序的
        fields = ["id", "title","dis_chapter", "pub_time", "publishers", "users","chapter", "user", "publisher"]
        # exclude = ["user"]
        # 分别是所有字段 包含某些字段 排除某些字段
        read_only_fields = ["id", "dis_chapter", "users", "publishers"]
        extra_kwargs = {"title": {"validators": [my_validate,]}, "user": {"write_only": True}, "publisher": {"write_only": True},
                        "chapter": {"write_only": True}}

Django Rest Framework 视图和路由

DRF的视图

APIView

我们django中写CBV的时候继承的是View，rest_framework继承的是APIView，那么他们两个有什么不同呢~~~

?

urlpatterns = [

    url(r'^book$', BookView.as_view()),

    url(r'^book/(?P<id>d+)$', BookEditView.as_view()),

]

我们可以看到，不管是View还是APIView最开始调用的都是as_view()方法~~那我们走进源码看看~~

我们能看到，APIView继承了View, 并且执行了View中的as_view()方法，最后把view返回了，用csrf_exempt()方法包裹后去掉了csrf的认证。

那我们看看View中的as_view()方法做了什么~

我们看到了~在View中的as_view方法返回了view函数，而view函数执行了self.dispatch()方法~~但是这里的dispatch方法应该是我们APIView中的~~

我们去initialize_request中看下把什么赋值给了request，并且赋值给了self.request, 也就是我们在视图中用的request.xxx到底是什么~~

我们看到，这个方法返回的是Request这个类的实例对象~~我们注意我们看下这个Request类中的第一个参数request，是我们走我们django的时候的原来的request~

我们看到了，这个Request类把原来的request赋值给了self._request, 也就是说以后_request是我们老的request，新的request是我们这个Request类~~

那我们继承APIView之后请求来的数据都在哪呢~~

我们用了rest_framework框架以后，我们的request是重新封装的Request类~

request.query_params 存放的是我们get请求的参数

request.data 存放的是我们所有的数据，包括post请求的以及put，patch请求~~~

相比原来的django的request，我们现在的request更加精简，清晰了~~~

现在我们知道了APIView和View的一些区别~~当然还有~~后面我们还会说~~

我们写的视图可能对多个表进行增删改查，就导致我们的视图特别多重复的代码~~

那么我们尝试着来进行封装一下~~

第一次封装

class BookView(APIView):

    def get(self, request):
        query_set = Book.objects.all()
        book_ser = BookSerializer(query_set, many=True)
        return Response(book_ser.data)

    def post(self, request):
        query_set = request.data
        book_ser = BookSerializer(data=query_set)
        if book_ser.is_valid():
            book_ser.save()
            return Response(book_ser.validated_data)
        else:
            return Response(book_ser.errors)


class BookEditView(APIView):

    def get(self, request, id):
        query_set = Book.objects.filter(id=id).first()
        book_ser = BookSerializer(query_set)
        return Response(book_ser.data)

    def patch(self, request, id):
        query_set = Book.objects.filter(id=id).first()
        book_ser = BookSerializer(query_set, data=request.data, partial=True)
        if book_ser.is_valid():
            book_ser.save()
            return Response(book_ser.validated_data)
        else:
            return Response(book_ser.errors)

    def delete(self, request, id):
        query_set = Book.objects.filter(id=id).first()
        if query_set:
            query_set.delete()
            return Response("")
        else:
            return Response("删除的书籍不存在")

class GenericAPIView(APIView):
    queryset = None
    serializer_class = None

    def get_queryset(self):
        return self.queryset.all()

    def get_serializer(self, *args, **kwargs):
        return self.serializer_class(*args, **kwargs)


class ListModelMixin(object):
    def list(self, request, *args, **kwargs):
        queryset = self.get_queryset()
        serializer = self.get_serializer(queryset, many=True)
        return Response(serializer.data)


class CreateModelMixin(object):
    def create(self, request, *args, **kwargs):
        serializer = self.get_serializer(data=request.data)
        if serializer.is_valid():
            serializer.save()
            return Response(serializer.validated_data)
        else:
            return Response(serializer.errors)


class RetrieveModelMixin(object):
    def retrieve(self, request, id, *args, **kwargs):
        book_obj = self.get_queryset().filter(pk=id).first()
        book_ser = self.get_serializer(book_obj)
        return Response(book_ser.data)


class UpdateModelMixin(object):
    def update(self, request, id, *args, **kwargs):
        book_obj = self.get_queryset().filter(pk=id).first()
        book_ser = self.get_serializer(book_obj, data=request.data, partial=True)
        if book_ser.is_valid():
            book_ser.save()
            return Response(book_ser.validated_data)
        else:
            return Response(book_ser.errors)


class DestroyModelMixin(object):
    def destroy(self, request, id, *args, **kwargs):
        queryset = self.get_queryset()
        try:
            queryset.get(pk=id).delete()
            return Response("")
        except Exception as e:
            return Response("信息有误")
# 我们把公共的部分抽出来 这样不管写多少表的增删改查都变的很简单
# 这样封装后我们的视图会变成这样

class BookView(GenericAPIView, ListModelMixin, CreateModelMixin):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

    def get(self, request, *args, **kwargs):
        return self.list(request, *args, **kwargs)

    def post(self, request, *args, **kwargs):
        return self.create(request, *args, **kwargs)


class BookEditView(GenericAPIView, RetrieveModelMixin, UpdateModelMixin, DestroyModelMixin):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

    def get(self, request, id, *args, **kwargs):
        return self.retrieve(request, id, *args, **kwargs)

    def patch(self, request, id, *args, **kwargs):
        return self.update(request, id, *args, **kwargs)

    def destroy(self, request, id, *args, **kwargs):
        return self.delete(request, id, *args, **kwargs)

我们封装的GenericAPIView，包括封装每个方法的类，其实框架都帮我们封装好了~~

我们可以直接继承这些类~~来实现上面的视图~~可是还有没有更简单的方法呢~我们再次封装一下~~

第二次封装

# 上面我们写的继承类太长了~~我们再改改

class ListCreateAPIView(GenericAPIView, ListModelMixin, CreateModelMixin):
    pass


class RetrieveUpdateDestroyAPIView(GenericAPIView, RetrieveModelMixin, UpdateModelMixin, DestroyModelMixin):
    pass


class BookView(ListCreateAPIView):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

    def get(self, request, *args, **kwargs):
        return self.list(request, *args, **kwargs)

    def post(self, request, *args, **kwargs):
        return self.create(request, *args, **kwargs)


class BookEditView(RetrieveUpdateDestroyAPIView):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

    def get(self, request, id, *args, **kwargs):
        return self.retrieve(request, id, *args, **kwargs)

    def patch(self, request, id, *args, **kwargs):
        return self.update(request, id, *args, **kwargs)

    def delete(self, request, id, *args, **kwargs):
        return self.delete(request, id, *args, **kwargs)

这次我们只是让继承变的简单了一点而已，好像并没有什么大的进步~~

我们可不可以把这两个视图合并成一个视图呢~~~框架给我们提供了一个路由传参的方法~~

我们看下ViewSetMixin

actions这个默认参数其实就是我们路由可以进行传参了~~~

下面这个循环~可以看出~我们要传的参数是一个字段~key应该是我们的请求方式，value应该对应我们处理的方法~

这样我们每个视图就不用在写函数了~因为已经和内部实现的函数相对应了~

第三次封装

urlpatterns = [
    # url(r'^book$', BookView.as_view()),
    # url(r'^book/(?P<id>d+)$', BookEditView.as_view()),
    url(r'^book$', BookView.as_view({"get": "list", "post": "create"})),
    url(r'^book/(?P<pk>d+)$', BookView.as_view({"get": "retrieve", "patch": "update", "delete": "destroy"})),
]

from rest_framework.viewsets import ViewSetMixin


# class BookView(ViewSetMixin, ListCreateAPIView, RetrieveUpdateDestroyAPIView):
#     queryset = Book.objects.all()
#     serializer_class = BookSerializer
    
    
# 如果我们再定义一个类
class ModelViewSet(ViewSetMixin, ListCreateAPIView, RetrieveUpdateDestroyAPIView):
    pass


class BookView(ModelViewSet):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

 我们现在的视图就只要写两行就可以了~~~

其实我们写的所有的视图~框架都帮我们封装好了~

注意一点~~用框架封装的视图~我们url上的那个关键字参数要用pk~~系统默认的~~

奉献一张图来看下我们的继承顺序~~~

DRF的路由

我们上面的路由传参写的特别多~~框架也帮我们封装好了~

from .views import BookView
from rest_framework.routers import DefaultRouter

router = DefaultRouter()
router.register(r"book", BookView)

urlpatterns = [
    # url(r'^book$', BookView.as_view()),
    # url(r'^book/(?P<id>d+)$', BookEditView.as_view()),
    # url(r'^book$', BookView.as_view({"get": "list", "post": "create"})),
    # url(r'^book/(?P<pk>d+)$', BookView.as_view({"get": "retrieve", "patch": "update", "delete": "destroy"})),

]
urlpatterns += router.urls

我们可以看到~~通过框架我们可以把路由视图都变的非常简单~~

但是需要自定制的时候还是需要我们自己用APIView写~~当不需要那么多路由的时候~也不要用这种路由注册~~

总之~~一切按照业务需要去用~~~ 

 

DRF 版本 认证

 

DRF的版本

版本控制是做什么用的, 我们为什么要用

首先我们要知道我们的版本是干嘛用的呢~~大家都知道我们开发项目是有多个版本的~~

当我们项目越来越更新~版本就越来越多~~我们不可能新的版本出了~以前旧的版本就不进行维护了~~~

那我们就需要对版本进行控制~~这个DRF也给我们提供了一些封装好的版本控制方法~~

版本控制怎么用

之前我们学视图的时候知道APIView，也知道APIView返回View中的view函数，然后调用的dispatch方法~

那我们现在看下dispatch方法~~看下它都做了什么~~

执行self.initial方法之前是各种赋值，包括request的重新封装赋值，下面是路由的分发，那我们看下这个方法都做了什么~~

我们可以看到，我们的version版本信息赋值给了 request.version  版本控制方案赋值给了 request.versioning_scheme~~

其实这个版本控制方案~就是我们配置的版本控制的类~~

也就是说，APIView通过这个方法初始化自己提供的组件~~

我们接下来看看框架提供了哪些版本的控制方法~~在rest_framework.versioning里~~

框架一共给我们提供了这几个版本控制的方法~~我们在这里只演示一个~~因为基本配置都是一样的~~

详细用法

我们看下放在URL上携带版本信息怎么配置~~

REST_FRAMEWORK = {
    # 默认使用的版本控制类
    'DEFAULT_VERSIONING_CLASS': 'rest_framework.versioning.URLPathVersioning',
    # 允许的版本
    'ALLOWED_VERSIONS': ['v1', 'v2'],
    # 版本使用的参数名称
    'VERSION_PARAM': 'version',
    # 默认使用的版本
    'DEFAULT_VERSION': 'v1',
}

urlpatterns = [
    url(r"^versions", MyView.as_view()),
    url(r"^(?P<version>[v1|v2]+)/test01", TestView.as_view()),
]

class TestView(APIView):
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        print(request.versioning_scheme)
        ret = request.version
        if ret == "v1":
            return Response("版本v1的信息")
        elif ret == "v2":
            return Response("版本v2的信息")
        else:
            return Response("根本就匹配不到这个路由")

其他的版本控制的类，配置方法都差不多~~这里就不一一例举了~~

DRF的认证

认证是干嘛的呢~

我们都知道~我们可以在网站上登录~然后可以有个人中心，对自己信息就行修改~~~

但是我们每次给服务器发请求，由于Http的无状态，导师我们每次都是新的请求~~

那么服务端需要对每次来的请求进行认证，看用户是否登录，以及登录用户是谁~~

那么我们服务器对每个请求进行认证的时候，不可能在每个视图函数中都写认证~~~

一定是把认证逻辑抽离出来~~以前我们可能会加装饰器~或者中间件~~那我们看看DRF框架给我们提供了什么~~~

认证怎么用

上面讲版本的时候我们知道~在dispatch方法里~执行了initial方法~~那里初始化了我们的版本~~

如果我们细心我们能看到~版本的下面其实就是我们的认证，权限，频率组件了~~

我们先看看我们的认证组件~~

我们进去我们的认证看下~~

我们这个权限组件返回的是request.user，那我们这里的request是新的还是旧的呢~~

我们的initial是在我们request重新赋值之后的~所以这里的request是新的~也就是Request类实例对象~~

那这个user一定是一个静态方法~我们进去看看~~

我没在这里反复的截图跳转页面~~大家可以尝试着自己去找~~要耐心~~细心~~

我们通过上面基本可以知道我们的认证类一定要实现的方法~~以及返回值类型~~以及配置的参数authentication_classes~

下面我们来看看具体用法~~~

认证的详细用法

我们先写个认证的小demo~~我们先建一个用户表~字段为用户名以及对应的token值~~

# 先在model中注册模型类
# 并且进行数据迁移
# 测试我就简写了~

class UserInfo(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=32)
    token = models.UUIDField()

# 写视图类并且用post请求注册一个用户

class UserView(APIView):
    def post(self, request, *args, **kwargs):
        username = request.data["username"]
        UserInfo.objects.create(username=username, token=uuid.uuid4())
        return Response("注册成功")

准备工作完成~我们来开始我们的认证~~

# 注意我们这个认证的类必须实现的方法以及返回值
class MyAuth(BaseAuthentication):

    def authenticate(self, request):
        request_token = request.query_params.get("token", None)
        if not request_token:
            raise AuthenticationFailed({"code": 1001, "error": "缺少token"})
        token_obj = UserInfo.objects.filter(token=request_token).first()
        if not token_obj:
            raise AuthenticationFailed({"code": 1001, "error": "无效的token"})
        return token_obj.username, token_obj

class TestAuthView(APIView):
    authentication_classes = [MyAuth, ]

    def get(self, request, *args, **kwargs):
        return Response("测试认证")

REST_FRAMEWORK = {
    # 默认使用的版本控制类
    'DEFAULT_VERSIONING_CLASS': 'rest_framework.versioning.URLPathVersioning',
    # 允许的版本
    'ALLOWED_VERSIONS': ['v1', 'v2'],
    # 版本使用的参数名称
    'VERSION_PARAM': 'version',
    # 默认使用的版本
    'DEFAULT_VERSION': 'v1',
    # 配置全局认证
    'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': ["BRQP.utils.MyAuth", ]
}

DRF 权限 频率

DRF的权限 

权限是什么

大家之前都应该听过权限~那么我们权限到底是做什么用的呢~~

大家都有博客~或者去一些论坛~一定知道管理员这个角色~

比如我们申请博客的时候~一定要向管理员申请~也就是说管理员会有一些特殊的权利~是我们没有的~~

这些对某件事情决策的范围和程度~我们叫做权限~~权限是我们在项目开发中非常常用到的~~

那我们看DRF框架给我们提供的权限组件都有哪些方法~~

权限组件源码

我们之前说过了DRF的版本和认证~也知道了权限和频率跟版本认证都是在initial方法里初始化的~~

其实我们版本，认证，权限，频率控制走的源码流程大致相同~~大家也可以在源码里看到~~

我们的权限类一定要有has_permission方法~否则就会抛出异常~~这也是框架给我提供的钩子~~

我们先看到在rest_framework.permissions这个文件中~存放了框架给我们提供的所有权限的方法~~

我这里就不带着大家详细去看每一个了~大家可以去浏览一下每个权限类~看看每个都是干嘛的~~

这里主要说下BasePermission 这个是我们写权限类继承的一个基础权限类~~~ 

权限的详细用法

在这里我们一定要清楚一点~我们的Python代码是一行一行执行的~那么执行initial方法初始化这些组件的时候~~

也是有顺序的~~我们的版本在前面~然后是认证，然后是权限~ 最后是频率~~所以大家要清楚~~

我们的权限执行的时候~我们的认证已经执行结束了~~~

前提在model中的UserInfo表中加了一个字段~用户类型的字段~~做好数据迁移~~

class MyPermission(BasePermission):
    message = "VIP用户才能访问"

    def has_permission(self, request, view):
        """
        自定义权限只有vip用户能访问，
        注意我们初始化时候的顺序是认证在权限前面的，所以只要认证通过~
        我们这里就可以通过request.user,拿到我们用户信息
        request.auth就能拿到用户对象
        """
        if request.user and request.auth.type == 2:
            return True
        else:
            return False

class TestAuthView(APIView):
    authentication_classes = [MyAuth, ]
    permission_classes = [MyPermission, ]

    def get(self, request, *args, **kwargs):
        print(request.user)
        print(request.auth)
        username = request.user
        return Response(username)

REST_FRAMEWORK = {
    # 默认使用的版本控制类
    'DEFAULT_VERSIONING_CLASS': 'rest_framework.versioning.URLPathVersioning',
    # 允许的版本
    'ALLOWED_VERSIONS': ['v1', 'v2'],
    # 版本使用的参数名称
    'VERSION_PARAM': 'version',
    # 默认使用的版本
    'DEFAULT_VERSION': 'v1',
    # 配置全局认证
    # 'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': ["BRQP.utils.MyAuth", ]
    # 配置全局权限
    "DEFAULT_PERMISSION_CLASSES": ["BROP.utils.MyPermission"]
}

DRF的频率

频率限制是做什么的

开放平台的API接口调用需要限制其频率，以节约服务器资源和避免恶意的频繁调用。

我们的DRF提供了一些频率限制的方法，我们看一下。

频率组件源码

版本，认证，权限，频率这几个组件的源码是一个流程，这里就不再带大家走源码了~

相信大家可以自己看懂了~~下面我们谈谈频率组件实现的原理~~

频率组件原理

DRF中的频率控制基本原理是基于访问次数和时间的，当然我们可以通过自己定义的方法来实现。

当我们请求进来，走到我们频率组件的时候，DRF内部会有一个字典来记录访问者的IP，

以这个访问者的IP为key，value为一个列表，存放访问者每次访问的时间，

{  IP1: [第三次访问时间，第二次访问时间，第一次访问时间]，}

把每次访问最新时间放入列表的最前面，记录这样一个数据结构后，通过什么方式限流呢~~

如果我们设置的是10秒内只能访问5次，

　　-- 1，判断访问者的IP是否在这个请求IP的字典里

　　-- 2，保证这个列表里都是最近10秒内的访问的时间

　　　　　　判断当前请求时间和列表里最早的(也就是最后的)请求时间的查

　　　　　　如果差大于10秒，说明请求以及不是最近10秒内的，删除掉，

　　　　　　继续判断倒数第二个，直到差值小于10秒

　　-- 3，判断列表的长度(即访问次数)，是否大于我们设置的5次，

　　　　　　如果大于就限流，否则放行，并把时间放入列表的最前面。

频率组件的详细用法

频率组件的配置方式其实跟上面的组件都一样，我们看下频率组件的使用。

VISIT_RECORD = {}

class MyThrottle(object):

    def __init__(self):
        self.history = None

    def allow_request(self, request, view):
        """
        自定义频率限制60秒内只能访问三次
        """
        # 获取用户IP
        ip = request.META.get("REMOTE_ADDR")
        timestamp = time.time()
        if ip not in VISIT_RECORD:
            VISIT_RECORD[ip] = [timestamp, ]
            return True
        history = VISIT_RECORD[ip]
        self.history = history
        history.insert(0, timestamp)
        while history and history[-1] < timestamp - 60:
            history.pop()
        if len(history) > 3:
            return False
        else:
            return True

    def wait(self):
        """
        限制时间还剩多少
        """
        timestamp = time.time()
        return 60 - (timestamp - self.history[-1])

REST_FRAMEWORK = {
    # ......
    # 频率限制的配置
    "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES": ["Throttle.throttle.MyThrottle"],
    }
}

from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle


class MyVisitThrottle(SimpleRateThrottle):
    scope = "WD"

    def get_cache_key(self, request, view):
        return self.get_ident(request)

REST_FRAMEWORK = {
    # 频率限制的配置
    # "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES": ["Throttle.throttle.MyVisitThrottle"],
    "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES": ["Throttle.throttle.MyThrottle"],
    "DEFAULT_THROTTLE_RATES":{
        'WD':'5/m',         #速率配置每分钟不能超过5次访问，WD是scope定义的值，

    }
}

 我们可以在postman~~或者DRF自带的页面进行测试都可以~~

DRF的分页

DRF的分页

为什么要使用分页

其实这个不说大家都知道，大家写项目的时候也是一定会用的，

我们数据库有几千万条数据，这些数据需要展示，我们不可能直接从数据库把数据全部读取出来，

这样会给内存造成特别大的压力，有可能还会内存溢出，所以我们希望一点一点的取，

那展示的时候也是一样的，总是要进行分页显示，我们之前自己都写过分页。

那么大家想一个问题，在数据量特别大的时候，我们的分页会越往后读取速度越慢，

当有一千万条数据，我要看最后一页的内容的时候，怎么能让我的查询速度变快。

DRF给我们提供了三种分页方式，我们看下他们都是什么样的~~

分页组件的使用

DRF提供的三种分页

from rest_framework.pagination import PageNumberPagination, LimitOffsetPagination, CursorPagination

全局配置

REST_FRAMEWORK = {
    'PAGE_SIZE': 2
}

第一种 PageNumberPagination  看第n页，每页显示n条数据

http://127.0.0.1:8000/book?page=2&size=1

class MyPageNumber(PageNumberPagination):
    page_size = 2  # 每页显示多少条
    page_size_query_param = 'size'  # URL中每页显示条数的参数
    page_query_param = 'page'  # URL中页码的参数
    max_page_size = None  # 最大页码数限制

class BookView(APIView):
    def get(self, request):
        book_list = Book.objects.all()
        # 分页
        page_obj = MyPageNumber()
        page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self)
        
        ret = BookSerializer(page_article, many=True)
        return Response(ret.data)

class BookView(APIView):
    def get(self, request):
        book_list = Book.objects.all()
        # 分页
        page_obj = MyPageNumber()
        page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self)

        ret = BookSerializer(page_article, many=True)
        # return Response(ret.data)
        # 返回带超链接 需返回的时候用内置的响应方法
        return page_obj.get_paginated_response(ret.data)

第二种 LimitOffsetPagination 在第n个位置  向后查看n条数据

http://127.0.0.1:8000/book?offset=2&limit=1

class MyLimitOffset(LimitOffsetPagination):
    default_limit = 1
    limit_query_param = 'limit'
    offset_query_param = 'offset'
    max_limit = 999

# 视图和上面的大体一致
# 只有用的分页类不同，其他都相同
class BookView(APIView):
    def get(self, request):
        book_list = Book.objects.all()
        # 分页
        page_obj = MyLimitOffset()
        page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self)

        ret = BookSerializer(page_article, many=True)
        # return Response(ret.data)
        # 返回带超链接 需返回的时候用内置的响应方法
        return page_obj.get_paginated_response(ret.data)

第三种 CursorPagination 加密游标的分页 把上一页和下一页的id记住

class MyCursorPagination(CursorPagination):
    cursor_query_param = 'cursor'
    page_size = 1
    ordering = '-id'

class BookView(APIView):
    def get(self, request):
        book_list = Book.objects.all()
        # 分页
        page_obj = MyCursorPagination()
        page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self)

        ret = BookSerializer(page_article, many=True)
        # return Response(ret.data)
        # 返回带超链接 需返回的时候用内置的响应方法
        return page_obj.get_paginated_response(ret.data)

DRF的解析器和渲染器

解析器

解析器的作用就是服务端接收客户端传过来的数据，把数据解析成自己想要的数据类型的过程。

本质就是对请求体中的数据进行解析。

Django的解析器

我们请求进来请求体中的数据在request.body中，那也就证明，解析器会把解析好的数据放入request.body

我们在视图中可以打印request的类型，能够知道request是WSGIRequest这个类。

我们可以看下这个类的源码~~~我们是怎么拿到request.POST数据的~~

 

application/x-www-form-urlencoded不是不能上传文件，是只能上传文本格式的文件，

multipart/form-data是将文件以二进制的形式上传，这样可以实现多种类型的文件上传

一个解析到request.POST,   request.FILES中。

也就是说我们之前能在request中能到的各种数据是因为用了不同格式的数据解析器~

那么我们的DRF能够解析什么样的数据类型呢~~~

DRF的解析器

我们想一个问题~什么时候我们的解析器会被调用呢~~ 是不是在request.data拿数据的时候~

我们说请求数据都在request.data中，那我们看下这个Request类里的data~~

得到解析器后，调用解析器里的parse方法~~

 那说到这里~我们看下DRF配置的默认的解析器的类都有哪些~~

也就是说我们的DRF支持Json，Form表单的请求，包括多种文件类型的数据~~~~

可以在我们的视图中配置视图级别的解析器~~~

这就是我们DRF的解析器~~~

DRF的渲染器

渲染器就是友好的展示数据~~

DRF给我们提供的渲染器有~~

我们在浏览器中展示的DRF测试的那个页面~就是通过浏览器的渲染器来做到的~~

当然我们可以展示Json数据类型~~~~渲染器比较简单~~~~