目录
- DRF基本情况
- 自定义批量操作
- djangorestframework-bulk
我们都知道Django rest framework这个库,默认只支持批量查看,不支持批量更新(局部或整体)和批量删除。
下面我们来讨论这个问题,看看如何实现批量更新和删除操作。
DRF基本情况
我们以下面的代码作为例子:
models:
from django.db import models
# Create your models here.
class Classroom(models.Model):
location = models.CharField(max_length=128)
def __str__(self):
return self.location
class Student(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
classroom = models.ForeignKey(Classroom, on_delete=models.CASCADE)
def __str__(self):
return self.name
serializers:
from .models import Classroom, Student
from rest_framework.serializers import ModelSerializer
class StudentSerializer(ModelSerializer):
class Meta:
model = Student
fields = "__all__"
class ClassroomSerializer(ModelSerializer):
class Meta:
model = Classroom
fields = "__all__"
views:
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
from .serializers import StudentSerializer, ClassroomSerializer
from .models import Student, Classroom
class StudentViewSet(ModelViewSet):
serializer_class = StudentSerializer
queryset = Student.objects.all()
class ClassroomViewSet(ModelViewSet):
serializer_class = ClassroomSerializer
queryset = Classroom.objects.all()
myapp/urls:
from rest_framework.routers import DefaultRouter
from .views import StudentViewSet, ClassroomViewSet
router = DefaultRouter()
router.register(r'students', StudentViewSet)
router.register(r'classrooms', ClassroomViewSet)
urlpatterns = router.urls
根urls:
from django.contrib import admin
from django.urls import path,include
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('', include('myapp.urls')),
]
这是一个相当简单而又经典的场景。其中的Classroom模型不是重点,只是为了丰富元素,展示一般场景。
创建数据:
- 通过post方法访问127.0.0.1:8000/classrooms/创建一些教室数据。
- 通过post方法访问127.0.0.1:8000/students/创建一些学生数据。
可以很清楚地看到DRF默认:
- 通过GET
/students/
查看所有的学生
- 通过GET
/students/1/
查看id为1的学生
- 通过POST
/students/
携带一个数据字典,创建单个学生
- 通过PUT
/students/1/
整体更新id为1的学生信息
- 通过PATCH
/students/1/
局部更新id为1的学生信息
- 通过DELETE
/students/1/
删除id为1的学生
没有批量更新和删除的接口。
并且当我们尝试向/students/
,POST一个携带了多个数据字典的列表对象时,比如下面的数据:
[
{
"name": "alex",
"classroom": 1
},
{
"name": "mary",
"classroom": 2
},
{
"name": "kk",
"classroom": 3
}
]
反馈给我们的如下图所示:
错误提示:非法的数据,期望一个字典,但你提供了一个列表。
至于尝试向更新和删除接口提供多个对象的id,同样无法操作。
可见在DRF中,默认情况下,只能批量查看,不能批量创建、修改和删除。
自定义批量操作
现实中,难免有批量的创建、修改和删除需求。那怎么办呢?只能自己写代码实现了。
下面是初学者随便写的代码,未考虑数据合法性、安全性、可扩展性等等,仅仅是最基础的实现了功能而已:
批量创建
class StudentViewSet(ModelViewSet):
serializer_class = StudentSerializer
queryset = Student.objects.all()
# 通过many=True直接改造原有的API,使其可以批量创建
def get_serializer(self, *args, **kwargs):
serializer_class = self.get_serializer_class()
kwargs.setdefault('context', self.get_serializer_context())
if isinstance(self.request.data, list):
return serializer_class(many=True, *args, **kwargs)
else:
return serializer_class(*args, **kwargs)
DRF本身提供了一个ListSerializer,这个类是实现批量创建的核心关键。
当我们在实例化一个序列化器的时候,有一个关键字参数many,如果将它设置为True,就表示我们要进行批量操作,DRF在后台会自动使用ListSerializer来替代默认的Serializer。
所以,实现批量创建的核心就是如何将many参数添加进去。
这里,我们重写了get_serializer方法,通过if isinstance(self.request.data, list):
语句,分析前端发送过来的数据到底是个字典还是个列表。如果是个字典,表示这是创建单个对象,如果是个列表,表示是创建批量对象。
让我们测试一下。首先,依然可以正常地创建单个对象。
然后如下面的方式,通过POST 往/students/
发送一个列表:
这里有个坑,可能会碰到AttributeError: 'ListSerializer' object has no attribute 'fields'错误。
这是响应数据格式的问题。没关系。刷新页面即可。
也可以在POSTMAN中进行测试,就不会出现这个问题。
批量删除
先上代码:
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
from .serializers import StudentSerializer, ClassroomSerializer
from .models import Student, Classroom
from rest_framework import status
from rest_framework.response import Response
from django.shortcuts import get_object_or_404
from rest_framework.decorators import action
class StudentViewSet(ModelViewSet):
serializer_class = StudentSerializer
queryset = Student.objects.all()
# 通过many=True直接改造原有的API,使其可以批量创建
def get_serializer(self, *args, **kwargs):
serializer_class = self.get_serializer_class()
kwargs.setdefault('context', self.get_serializer_context())
if isinstance(self.request.data, list):
return serializer_class(many=True, *args, **kwargs)
else:
return serializer_class(*args, **kwargs)
# 新增一个批量删除的API。删除单个对象,依然建议使用原API
# 通过DELETE访问访问url domain.com/students/multiple_delete/?pks=4,5
@action(methods=['delete'], detail=False)
def multiple_delete(self, request, *args, **kwargs):
# 获取要删除的对象们的主键值
pks = request.query_params.get('pks', None)
if not pks:
return Response(status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)
for pk in pks.split(','):
get_object_or_404(Student, id=int(pk)).delete()
return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT)
要注意,原DRF是通过DELETE/students/1/
删除id为1的学生。
那么如果我想批量删除id为1,3,5的三个数据怎么办?
反正肯定是不能往/students/1/
这样的url发送请求的。
那么是构造一条这样的url吗?/students/1,3,5/
?或者/students/?pk=1,3,5
还是往/students/
发送json数据[1,3,5]
?
这里,我采用/students/multiple_delete/?pks=1,3,5
的形式。
这样,它创建了一条新的接口,既避开了/students/
这个接口,也能通过url发送参数。
由于我们的视图继承的是ModelViewSet,所以需要通过action装饰器,增加一个同名的multiple_delete()方法。
为了防止id和Python内置的id函数冲突。我们这里使用pks作为url的参数名。
通过一个for循环,分割逗号获取批量主键值。
通过主键值去数据库中查找对象,然后删除。(这里只是实现功能,未处理异常)
下面,最好在POSTMAN中测试一下:
注意请求是DELETE /students/multiple_delete/?pks=4,5
再访问/students/
,可以看到相关数据确实被删除了。
批量更新
代码如下:
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
from .serializers import StudentSerializer, ClassroomSerializer
from .models import Student, Classroom
from rest_framework import status
from rest_framework.response import Response
from django.shortcuts import get_object_or_404
from rest_framework.decorators import action
class StudentViewSet(ModelViewSet):
serializer_class = StudentSerializer
queryset = Student.objects.all()
# 通过many=True直接改造原有的API,使其可以批量创建
def get_serializer(self, *args, **kwargs):
serializer_class = self.get_serializer_class()
kwargs.setdefault('context', self.get_serializer_context())
if isinstance(self.request.data, list):
return serializer_class(many=True, *args, **kwargs)
else:
return serializer_class(*args, **kwargs)
# 新增一个批量删除的API。删除单个对象,依然建议使用原API
# 通过DELETE访问访问url domain.com/students/multiple_delete/?pks=4,5
@action(methods=['delete'], detail=False)
def multiple_delete(self, request, *args, **kwargs):
pks = request.query_params.get('pks', None)
if not pks:
return Response(status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)
for pk in pks.split(','):
get_object_or_404(Student, id=int(pk)).delete()
return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT)
# 新增一个批量修改的API。更新单个对象,依然建议使用原API
# 通过PUT方法访问url domain.com/students/multiple_update/
# 发送json格式的数据,数据是个列表,列表中的每一项是个字典,每个字典是一个实例
@action(methods=['put'], detail=False)
def multiple_update(self, request, *args, **kwargs):
partial = kwargs.pop('partial', False)
instances = [] # 这个变量是用于保存修改过后的对象,返回给前端
for item in request.data: # 遍历列表中的每个对象字典
instance = get_object_or_404(Student, id=int(item['id'])) # 通过ORM查找实例
# 构造序列化对象,注意partial=True表示允许局部更新
# 由于我们前面重写了get_serializer方法,进行了many=True的判断。
# 但此处不需要many=True的判断,所以必须调用父类的get_serializer方法
serializer = super().get_serializer(instance, data=item, partial=partial)
serializer.is_valid(raise_exception=True)
serializer.save()
instances.append(serializer.data) # 将数据添加到列表中
return Response(instances)
更新和删除不同的地方在于,它在提供主键值的同时,还需要提供新的字段值。
所以,这里我们将主键值放在json数据中,而不是作为url的参数。
请仔细阅读上面的代码注释。
这里有个小技巧,其实可以根据HTTP的PUT和PATCH的不同,灵活设定partial参数的值。
另外,要注意的对get_serializer()方法的处理。
下面测试一下。在POSTMAN中通过PUT方法,访问/students/multiple_update/
,并携带如下的json数据:
[
{
"id":2,
"name":"tom",
"classroom":3
},
{
"id":3,
"name":"jack",
"classroom":2
}
]
上面是整体更新,局部更新也是可以的。
djangorestframework-bulk
前面,我们通过蹩脚的代码,实现了最基础的批量增删改查。
但问题太多,不够优雅清晰、异常未处理、边界未考虑等等,实在是太烂。
事实上,有这么个djangorestframework-bulk库,已经高水平地实现了我们的需求。
这个库非常简单,核心的其实只有3个模块,核心代码也就300行左右,非常短小精干,建议精读它的源码,肯定会有收获。
官网:https://pypi.org/project/djangorestframework-bulk/
github:https://github.com/miki725/django-rest-framework-bulk
最后更新:2015年4月
最后版本:0.2.1
它有两个序列化器的版本:drf2\drf3。我们用drf3。
依赖
- Python > = 2.7
- 的Django > = 1.3
- Django REST framework > = 3.0.0
安装
使用pip:
$ pip install djangorestframework-bulk
范例
视图
我们注释掉前面章节中的代码,编写下面的代码,使用bulk库来实现批量操作。
bulk中的views(和mixins)非常类似drf原生的generic views(和mixins)
from rest_framework.serializers import ModelSerializer
from .models import Student
from rest_framework_bulk import (
BulkListSerializer,
BulkSerializerMixin,
BulkModelViewSet
)
from rest_framework.filters import SearchFilter
# 序列化器。暂时写在视图模块里
# 必须先继承BulkSerializerMixin,由它将只读字段id的值写回到validated_data中,才能实现更新操作。
class StudentSerializer(BulkSerializerMixin, ModelSerializer):
class Meta(object):
model = Student
fields = '__all__'
# 在Meta类下面的list_serializer_class选项用来修改当`many=True`时使用的类。
# 默认情况下,DRF使用的是ListSerializer。
# 但是ListSerializer没有实现自己的批量update方法。
# 在DRF3中如果需要批量更新对象,则需定义此属性,并编写ListSerializer的子类
# 所以bulk库提供了一个BulkListSerializer类
# 它直接继承了ListSerializer,并重写了update方法。
list_serializer_class = BulkListSerializer
# 这条可以不写。但实际上,批量删除需要搭配过滤操作
filter_backends = (SearchFilter,)
# 视图集
class StudentView(BulkModelViewSet):
queryset = Student.objects.all()
serializer_class = StudentSerializer
def allow_bulk_destroy(self, qs, filtered):
# 这里作为例子,简单粗暴地直接允许批量删除
return True
然后我们将自动获得下面的功能:
# 批量查询
GET http://127.0.0.1/students/
# 创建单个对象
POST http://127.0.0.1/students/
body {"field":"value","field2":"value2"} 发送字典格式的json数据
# 创建多个对象
POST http://127.0.0.1/students/
body [{"field":"value","field2":"value2"}] 发送列表格式的json数据
# 更新多个对象(需要提供所有字段的值)
PUT http://127.0.0.1/students/
body [{"field":"value","field2":"value2"}] 发送列表格式的json数据
# 局部更新多个对象(不需要提供所有字段的值)
PATCH http://127.0.0.1/students/
body [{"field":"value"}] 发送列表格式的json数据
# 删除多个对象
DELETE http://127.0.0.1/students/
当然,原生的单个对象的操作也是依然支持的!
要特别注意DELETE操作,这个例子里会直接将所有的数据全部删除。如果你想删除指定的一批数据,可以搭配filter_backends
来过滤查询集,使用allow_bulk_destroy
方法来自定义删除策略。
可以看到bulk库对于RESTful的url没有任何改动,非常优雅,比我们上面的蹩脚方法强太多。
路由
路由也需要修改一下。
bulk的路由可以自动映射批量操作,它对DRF原生的DefaultRouter进行了简单的封装:
from rest_framework_bulk.routes import BulkRouter
from .views import StudentView
router = BulkRouter()
router.register(r'students', StudentView)
urlpatterns = router.urls
测试
现在可以测试一下。下面提供一部分测试数据:
[
{
"name": "s1",
"classroom": 1
},
{
"name": "s2",
"classroom": 3
},
{
"name": "s3",
"classroom": 2
}
]
- 建议在POSTMAN中进行测试
- PUT和PATCH要携带id值
- PUT要携带所有字段的值
- PATCH可以只携带要更新的字段的值
- DELETE一定要小心
可以看到功能完全实现,批量操作成功。
DRF3相关
DRF3的API相比DRF2具有很多变化,尤其是在序列化器上。要在DRF3上使用bulk,需要注意以下几点:
如果你的视图需要批量更新功能,则必须指定 list_serializer_class
(也就是继承了 BulkUpdateModelMixin
时)
DRF3 从 serializer.validated_data
中移除了只读字段。所以,无法关联 validated_data
和ListSerializer
,因为缺少模型主键这个只读字段。为了解决这个问题,你必须在你的序列化类中使用 BulkSerializerMixin
,这个混入类会添加模型主键字段到 validated_data
中。默认情况,模型主键是 id
,你可以通过 update_lookup_field
属性来指定主键名:
class FooSerializer(BulkSerializerMixin, ModelSerializer):
class Meta(object):
model = FooModel
list_serializer_class = BulkListSerializer
update_lookup_field = 'slug'
注意事项
大多数API的每种资源都有两个级别的url:
url(r'foo/', ...)
url(r'foo/(?Ppk>\d+)/', ...)
但是,第二个URL不适用于批量操作,因为该URL直接映射到单个资源。因此,所有批量通用视图仅适用于第一个URL。
如果只需要某个单独的批量操作功能,bulk提供了多个通用视图类。例如,ListBulkCreateAPIView
将仅执行批量创建操作。有关可用的通用视图类的完整列表,请访问generics.py
的源代码。
大多数批量操作都是安全的,因为数据都是和每个对象关联的。例如,如果您需要更新3个特定资源,则必须在PUT
或PATCH
的请求数据中明确的标识出那些资源的id。唯一的例外是批量删除,例如对第一种URL的DELETE
请求可能会删除所有资源,而无需任何特殊确认。为了解决这个问题,批量删除混入类中提供了一个钩子,以确定是否应允许执行该批量删除请求,也就是allow_bulk_destroy
方法:
class FooView(BulkDestroyAPIView):
def allow_bulk_destroy(self, qs, filtered):
# 你的自定义业务逻辑写在这里
# qs参数是一个查询集,它来自self.get_queryset()
# 默认要检查qs是否被过滤了。
# filtered参数来自self.filter_queryset(qs)
return qs is not filtered # 最终返回True,则执行删除操作。返回False,则不执行。
默认情况下,allow_bulk_destroy
方法会检查查询集是否已过滤,如果没有过滤,则不允许执行该批量删除操作。此处的逻辑是,你知道自己在删除哪些对象,知道自己没有进行全部对象的删除操作。通俗地说就是,程序员对你的代码在作什么,心里要有数。
源码解读
下图是目录组织结构。分drf2和drf3,基本使用drf3。test目录我们不关心。
核心其实就是根目录下的5个模块和drf3目录。其中的models.py文件是空的,没有代码。
__init__.py
这个模块就是简单地导入其它模块:
__version__ = '0.2.1'
__author__ = 'Miroslav Shubernetskiy'
try:
from .generics import * # noqa
from .mixins import * # noqa
from .serializers import * # noqa
except Exception:
pass
#NOQA 注释的作用是告诉PEP8规范检测工具,这个地方不需要检测。
也可以在一个文件的第一行增加 #flake8:NOQA 来告诉规范检测工具,这个文件不用检查。
serializers.py
源代码:
# 这是用于Python版本兼容,print方法和Unicode字符
from __future__ import print_function, unicode_literals
import rest_framework
if str(rest_framework.__version__).startswith('2'):
from .drf2.serializers import * # noqa
else:
from .drf3.serializers import * # noqa
就是针对不同的DRF版本,导入不同的serializers。
mixins.py
源代码:
from __future__ import print_function, unicode_literals
import rest_framework
if str(rest_framework.__version__).startswith('2'):
from .drf2.mixins import * # noqa
else:
from .drf3.mixins import * # noqa
和serializers.py类似,针对不同的DRF版本,导入不同的mixins。
routes.py
搭配bulk的BulkModelViewSet视图类进行工作。
源代码:
from __future__ import unicode_literals, print_function
import copy
from rest_framework.routers import DefaultRouter, SimpleRouter
__all__ = [
'BulkRouter',
]
class BulkRouter(DefaultRouter):
"""
将http的method映射到bulk的minxins中的处理函数
"""
routes = copy.deepcopy(SimpleRouter.routes)
routes[0].mapping.update({
'put': 'bulk_update',
'patch': 'partial_bulk_update',
'delete': 'bulk_destroy',
})
对DRF原生的DefaultRouter路由模块进行再次封装,主要是修改三个HTTP方法的映射关系,将它们映射到bulk库的mixins方法。
generics.py
这个模块的风格和DRF的源码非常类似,都是各种继承搭配出来各种类视图。
里面混用了DRF原生的mixin和bulk自己写的mixin。
主要是将http的method映射到视图类中对应的处理方法。
源代码:
from __future__ import unicode_literals, print_function
from rest_framework import mixins
from rest_framework.generics import GenericAPIView
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
from . import mixins as bulk_mixins
__all__ = [
'BulkCreateAPIView',
'BulkDestroyAPIView',
'BulkModelViewSet',
'BulkUpdateAPIView',
'ListBulkCreateAPIView',
'ListBulkCreateDestroyAPIView',
'ListBulkCreateUpdateAPIView',
'ListBulkCreateUpdateDestroyAPIView',
'ListCreateBulkUpdateAPIView',
'ListCreateBulkUpdateDestroyAPIView',
]
# ################################################## #
# 下面是一些具体的视图类。通过将mixin类与基视图组合来提供方法处理程序。
# 基本前面继承一堆mixins,后面继承GenericAPIView
# ################################################## #
# 批量创建
class BulkCreateAPIView(bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,
GenericAPIView):
def post(self, request, *args, **kwargs):
return self.create(request, *args, **kwargs)
# 批量更新(局部和整体)
class BulkUpdateAPIView(bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,
GenericAPIView):
def put(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)
def patch(self, request, *args, **kwargs):
return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)
# 批量删除
class BulkDestroyAPIView(bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,
GenericAPIView):
def delete(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_destroy(request, *args, **kwargs)
# 批量查看和创建
# 注意批量查看依然使用的是DRF原生的ListModelMixin提供的功能
class ListBulkCreateAPIView(mixins.ListModelMixin,
bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,
GenericAPIView):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return self.list(request, *args, **kwargs)
def post(self, request, *args, **kwargs):
return self.create(request, *args, **kwargs)
# 批量查看、单个创建、批量更新
class ListCreateBulkUpdateAPIView(mixins.ListModelMixin,
mixins.CreateModelMixin,
bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,
GenericAPIView):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return self.list(request, *args, **kwargs)
def post(self, request, *args, **kwargs):
return self.create(request, *args, **kwargs)
def put(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)
def patch(self, request, *args, **kwargs):
return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)
class ListCreateBulkUpdateDestroyAPIView(mixins.ListModelMixin,
mixins.CreateModelMixin,
bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,
bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,
GenericAPIView):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return self.list(request, *args, **kwargs)
def post(self, request, *args, **kwargs):
return self.create(request, *args, **kwargs)
def put(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)
def patch(self, request, *args, **kwargs):
return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)
def delete(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_destroy(request, *args, **kwargs)
class ListBulkCreateUpdateAPIView(mixins.ListModelMixin,
bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,
bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,
GenericAPIView):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return self.list(request, *args, **kwargs)
def post(self, request, *args, **kwargs):
return self.create(request, *args, **kwargs)
def put(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)
def patch(self, request, *args, **kwargs):
return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)
class ListBulkCreateDestroyAPIView(mixins.ListModelMixin,
bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,
bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,
GenericAPIView):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return self.list(request, *args, **kwargs)
def post(self, request, *args, **kwargs):
return self.create(request, *args, **kwargs)
def delete(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_destroy(request, *args, **kwargs)
# 这个功能最全面
class ListBulkCreateUpdateDestroyAPIView(mixins.ListModelMixin,
bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,
bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,
bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,
GenericAPIView):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return self.list(request, *args, **kwargs)
def post(self, request, *args, **kwargs):
return self.create(request, *args, **kwargs)
def put(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)
def patch(self, request, *args, **kwargs):
return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)
def delete(self, request, *args, **kwargs):
return self.bulk_destroy(request, *args, **kwargs)
# ########################################################## #
# 专门提供的一个viewset,搭配了批量创建、更新和删除功能
# 它需要搭配bulk的router模块使用。
# 如果不用这个,就用ListBulkCreateUpdateDestroyAPIView
# ########################################################## #
class BulkModelViewSet(bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,
bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,
bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,
ModelViewSet):
pass
drf3/mixins.py
这个模块实现了核心的业务逻辑。请注意阅读源代码中的注释。
源代码:
from __future__ import print_function, unicode_literals
from rest_framework import status
from rest_framework.mixins import CreateModelMixin
from rest_framework.response import Response
__all__ = [
'BulkCreateModelMixin',
'BulkDestroyModelMixin',
'BulkUpdateModelMixin',
]
class BulkCreateModelMixin(CreateModelMixin):
"""
Django REST >= 2.2.5.以后的版本多了一个many=True的参数。
通过这个参数,可以实现单个和批量创建实例的统一操作。
其本质是使用DRF提供的ListSerializer类
"""
# 重写create方法
def create(self, request, *args, **kwargs):
# 通过判断request.data变量是列表还是字典,来区分是单体操作还是批量操作。
# 这要求我们前端发送json格式的数据时,必须定义好数据格式
bulk = isinstance(request.data, list)
if not bulk: # 如果不是批量操作,则调用父类的单体创建方法
return super(BulkCreateModelMixin, self).create(request, *args, **kwargs)
else: # 如果是批量操作,则添加many=True参数
serializer = self.get_serializer(data=request.data, many=True)
serializer.is_valid(raise_exception=True)
# 这里少了DRF源码中的headers = self.get_success_headers(serializer.data)
self.perform_bulk_create(serializer)
return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)
# 这是个钩子方法
def perform_bulk_create(self, serializer):
return self.perform_create(serializer)
class BulkUpdateModelMixin(object):
"""
同样是通过many=True参数来实现批量更新
"""
# 重写单个对象的获取
def get_object(self):
lookup_url_kwarg = self.lookup_url_kwarg or self.lookup_field
# 这个if执行的是父类的操作
if lookup_url_kwarg in self.kwargs:
return super(BulkUpdateModelMixin, self).get_object()
# 如果没有携带id,则直接返回,什么都不做。
# 也就是 PUT http://127.0.0.1/students/
# 和 PUT http://127.0.0.1/students/1/的区别
return
# 核心的更新方法
def bulk_update(self, request, *args, **kwargs):
# 先看看是PUT还是PATCH
partial = kwargs.pop('partial', False)
# 限制只对过滤后的查询集进行更新
# 下面的代码就是基本的DRF反序列化套路
# 核心是instances是个过滤集,many指定为True,partial根据方法来变
# 这里的逻辑是将单体更新当作只有一个元素的列表来更新(也就是批量为1)。
serializer = self.get_serializer(
self.filter_queryset(self.get_queryset()),
data=request.data,
many=True,
partial=partial,
)
serializer.is_valid(raise_exception=True)
self.perform_bulk_update(serializer)
return Response(serializer.data, status=status.HTTP_200_OK)
# 如果是PATCH方法,则手动添加partial=True参数,表示局部更新
# 实际执行的方法和整体更新一样,都是调用bulk_update方法
def partial_bulk_update(self, request, *args, **kwargs):
kwargs['partial'] = True
return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)
# 钩子方法
def perform_update(self, serializer):
serializer.save()
# 钩子方法
def perform_bulk_update(self, serializer):
return self.perform_update(serializer)
# 删除操作
class BulkDestroyModelMixin(object):
"""
用于删除模型实例
"""
def allow_bulk_destroy(self, qs, filtered):
"""
这是一个钩子,用于确保批量删除操作是安全的。
默认情况下,它会检查删除操作是否在一个过滤集上进行,不能对原始查询集也就是qs进行删除。
最终的返回值是布尔值,如果返回True,表示允许删除,否则拒绝。
源码这里是简单地比较了qs和filtered是否相同,你可以自定义判断逻辑。
删除操作可以配合过滤后端。
"""
return qs is not filtered
# DELETE方法将被转发到这里
def bulk_destroy(self, request, *args, **kwargs):
# 首先,获取查询集
qs = self.get_queryset()
# 获取过滤集
filtered = self.filter_queryset(qs)
# 调用allow_bulk_destroy方法,判断是否允许该删除操作
if not self.allow_bulk_destroy(qs, filtered):
# 如果不允许,返回400响应,错误的请求
return Response(status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
# 否则对过滤集执行批量删除操作
self.perform_bulk_destroy(filtered)
return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT)
# 这个删除方法,其实就是ORM的delete方法
# 之所以设置这个方法,其实就是个钩子,方便我们自定义
def perform_destroy(self, instance):
instance.delete()
# 批量删除很简单,就是遍历过滤集,逐个删除
def perform_bulk_destroy(self, objects):
for obj in objects:
self.perform_destroy(obj)
drf3/serializers.py
这个模块只有两个类,它们提供了2个功能。
- BulkSerializerMixin:往验证后的数据中添加主键字段的值
- BulkListSerializer:提供批量更新的update方法
源代码:
from __future__ import print_function, unicode_literals
import inspect # Python内置模块。从活动的Python对象获取有用的信息。
from rest_framework.exceptions import ValidationError
from rest_framework.serializers import ListSerializer
__all__ = [
'BulkListSerializer',
'BulkSerializerMixin',
]
# 由于DRF源码在默认情况下,会将只读字段的值去掉,所以id主键值不会出现在validated_data中
# 因为我们现在需要批量更新对象,url中也没有携带对象的id,所以我们需要手动将id的值添加回去。
class BulkSerializerMixin(object):
# 由外部数据转换为Python内部字典
def to_internal_value(self, data):
# 先调用父类的方法,获得返回值
ret = super(BulkSerializerMixin, self).to_internal_value(data)
# 去Meta元类中看看,有没有指定'update_lookup_field'属性,如果没有,默认使用id
# 这本质就是个钩子,允许我们自定义主键字段
id_attr = getattr(self.Meta, 'update_lookup_field', 'id')
# 获取当前请求的类型
request_method = getattr(getattr(self.context.get('view'), 'request'), 'method', '')
# 如果下面的三个条件都满足:
# self.root是BulkListSerializer的实例
# id_attr变量不为空
# 请求的方法是'PUT'或'PATCH'
# 那么执行if语句中的代码
if all((isinstance(self.root, BulkListSerializer),
id_attr,
request_method in ('PUT', 'PATCH'))):
# 拿到id字段的句柄
id_field = self.fields[id_attr]
# 拿到字段的值
id_value = id_field.get_value(data)
# 为ret追加键值对
ret[id_attr] = id_value
return ret
# 这个类主要是在ListSerializer基础上重写的update逻辑,实现批量操作
class BulkListSerializer(ListSerializer):
# 指定用于更新的查询字段为id
update_lookup_field = 'id'
def update(self, queryset, all_validated_data):
# 先看看有没有指定用于查询的字段
id_attr = getattr(self.child.Meta, 'update_lookup_field', 'id')
# 通过id去获取所有的键值对
# 下面是一个字典推导式
all_validated_data_by_id = {
i.pop(id_attr): i
for i in all_validated_data
}
# 对数据类型做判断
if not all((bool(i) and not inspect.isclass(i)
for i in all_validated_data_by_id.keys())):
raise ValidationError('')
# 使用ORM从查询集中过滤出那些需要更新的模型实例
# 比如id__in=[1,3,4]
objects_to_update = queryset.filter(**{
'{}__in'.format(id_attr): all_validated_data_by_id.keys(),
})
# 如果过滤出来的模型实例数量和用于更新的数据数量不一致,弹出异常
if len(all_validated_data_by_id) != objects_to_update.count():
raise ValidationError('Could not find all objects to update.')
# 准备一个空列表,用于保存将要被更新的实例
updated_objects = []
# 循环每个实例
for obj in objects_to_update:
obj_id = getattr(obj, id_attr)
obj_validated_data = all_validated_data_by_id.get(obj_id)
# 使用模型序列化器的update方法进行实际的更新动作,以防update方法在别的地方被覆盖
updated_objects.append(self.child.update(obj, obj_validated_data))
return updated_objects
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