Django框架中序列化和反序列化的例子

今天编程学习网为大家讲解Django框架中序列化和反序列化的例子，有需要的小伙伴可以参考一下：

1.序列化

DRF的核心 就是 前后端分离的核心

前后端分离开发的核心：

将模型转换为json 称之为 序列化

将json转换为模型 称之为 反序列化

1.序列化器的字段

Serializer 序列化器

为了得到模型里的字段，序列化器中的字段应与模型类中的字段名一致
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 # read_only=True 只能读 不能修改
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharField(max_length=20,label='书籍名')
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')
 readcount = serializers.IntegerField()
 is_delete = serializers.BooleanField()
 image = serializers.ImageField()
2.序列化

创建序列器

序列化器的第一个参数：instance 用于序列化操作

序列化器的第二个参数：data 用于反序列化操作

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

1
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。


''' views.py '''
 
book = BookInfo.objects.get(id=2)
 
s = BookInfoSerializers(instance=book)
 
# 我们是通过 序列化器的data属性来获取 模型转换为字典的数据
s.data
 
 
# 传递多个数据
# 应用： 查询所有书籍列表
 
books = BookInfo.objects.all()
# 创建序列化器，将所有书籍信息传递给序列化器
# books = [BookInfo,BookInfo,...] 对象列表
s = BookInfoSerializers(books,many=True)
 
person = PeopleInfo.objects.get(id=6)
 
# 序列化器初始化
s = PeopleInfoSerializer(instance=person)
3.关联序列化器的操作

对于关联字段，可以采用以下几种方式：

1） PrimaryKeyRelatedField

2） StringRelatedField

3） 使用关联对象的序列化器

#########关联序列化器##########################
 
 class PeopleInfoSerializer(serializers.Serializer):
  """英雄数据序列化器"""
  GENDER_CHOICES = (
   (0, 'male'),
   (1, 'female')
  )
  id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
  name = serializers.CharField(label='名字', max_length=20)
  gender = serializers.ChoiceField(choices=GENDER_CHOICES, label='性别', required=False)
  description = serializers.CharField(label='描述信息', max_length=200, required=False, allow_null=True)
 
 
  ''' PrimaryKeyRelatedField '''
  # 设置关联外键的时候，要将 read_only=True
  # 包含read_only=True参数时，该字段将不能用作反序列化使用
  # book = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,label='外键')
  # 或者
  # 包含queryset参数时，将被用作反序列化时参数校验使用
  # queryset 将关联模型的所有数据传递给这个属性就可以
  book = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='外键',queryset=BookInfo.objects.all())
 
  '''StringRelatedField'''
  # 现在通过 PrimaryKeyRelatedField得到的是一个 外键的一个值 2
  # 接下来通过 一个设置 来获取 书籍的名字
 
  # StringRelatedField 可以获取关联模型中的 __str_ 里的字符串
  book = serializers.StringRelatedField()
 
  ''' 使用关联对象的序列化器 拿到所有数据 '''
  book = BookInfoSerializer()
4.关联查询

关联模型类名小写_set 作为字段名
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(max_length=20,label='书籍名')
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')
 readcount = serializers.IntegerField()
 is_delete = serializers.BooleanField()
 iamge = serializers.ImageField()
 
  
 # 书籍和人物的关系是 1：n ===> many=True
 peopleinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,many=True)
 
 def __str__(self):
  return self.name
2.反序列化

反序列化 分为两个：

数据校验

数据入库

2.1 数据校验

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。

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

1. 数据校验的第一种方式

在定义序列化器字段的时候，规定是什么类型 就要提交符合规则的数据

例如：DateField 就需要传入符合日期规则的数据
##############将JSON转换为模型 反序列化#############
 
 ''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(max_length=20,label='书籍名')
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')
  
 peopleinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,many=True)
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
''' views.py '''
 
dict = {
 'name':'itcast',
 'pub_date':'123' # Flase
 # 'pub_date':'2010-1-1' # True
}
 
# 1.创建序列器
# 序列化器的第一个参数：instance 用于序列化操作
# 序列化器的第二个参数：data 用于反序列化操作
serializer = BookInfoSerializer(data=dict)
 
# 2.需要调用序列化器的 is_valid 方法 valid验证 返回True False
# 如果数据可用 返回True
serializer.is_valid()
 
# raise_exception=True 可以设置为True 来抛出异常
serializer.is_valid(raise_exception=True)
2.数据校验的第二种方式

字段的选项

required : 进行反序列化的时候，必须传这个字段

min_length,max_length 作用于字符串

min_value,max_value 作用于Int整型

default 不传入数据 设置默认值
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)
 
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
''' views.py '''
dict = {
 'name':'itcast',
 'pub_date':'123' # 若去掉pub_date 则报错
} 
3.数据校验的第三种方式

对单个字段的数据进行验证

语法形式为： 在序列化器中实现方法 def validate_字段名()
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)
 readcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
 def validate_readcount(self,value):
  # value 就是字段传递过来的数据
  if value < 0:
   raise serializers.ValidationError('阅读量不能为负数')
 
  # 需要将value返回回去
  return value
 
''' views.py '''
dict = {
 'name':'itcast',
 'readcount':-20, # 报异常
} 
4.数据校验的第四种方式

对多个字段的数据进行验证时

语法形式为： 在序列化器中实现方法 def validate(self,attrs)
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)
 readcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)
 commentcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)
 
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
 # 对多个字段进行验证
 # def validate(self,attrs):
 def validate(self,data):
  # attrs --> 其实就是data
  readcount = data.get('readcount')
  commentcount = data['commentcount']
 
  if readcount < commentcount:
   raise serializers.ValidationError('评论量不能大于阅读量')
 
  # 要将数据返回
  return data
 
 
''' views.py '''
# 自定义需求：评论量不能大于阅读量
dict = {
 'name':'itcast',
 'readcount':20, 
 'commentcount':100
} 
5.数据校验的第五种方式

自定义验证方法

同时给字段添加自定义验证方法
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 # 自定义验证方法
 def custom_validate(self):
  if self == 'admin':
  raise serializers.ValidationError('我就是来捣乱的')
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
  
 # validators=[] 是给字段 添加自定义验证方法
 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',validators=[custom_validate])
  
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
 
''' views.py '''
# 规定：评论量不能大于阅读量
dict = {
 'name':'itcast',
 'readcount':20, 
 'commentcount':100
} 
2.2 数据入库

6.数据保存 save方法

继承自Serializer的序列化 我们在调用save方法的时候，需要手动实现create方法，

调用save方法之前，必须调用 is_valid方法，

即 要想保存数据，必须保证数据是经过校验的。
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 def create(self,validated_data):
 
  # dict --> data --> attrs --> validated_data
  # validated_data 此处其实就是views.py中的dict
  # validated_data 已经被验证过的数据
 
  # * 对列表进行解包 *list
  # ** 对字典进行解包 **dict
  # 此处解包 将dict中的值 赋值给对象中的对应字段
  book = BookInfo.objects.create(**validated_data)
 
  # create 需要将创建的对象返回
  return book 
 
 ''' views.py '''
 
# 规定：评论量不能大于阅读量
dict = {
 'name':'itcast',
 'readcount':20, 
 'commentcount':100
} 
 
serializer = BookInfoSerializer(data=dict)
serializer.is_valid(raise_exception=True)
 
# 3. 保存需要调用序列化器的save方法
# 继承自Serializer的序列化 我们在调用save方法的时候，需要手动实现create方法
serializer.save()
7.序列化器中传入两个参数，即数据的更新操作

如果我们在序列化器中既传入了对象，又传入了数据

系统会认为我们在更新数据

继承自Serializer的类，要更新数据的时候，需要手动实现update方法
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 def update(self,instance,validated_data):
  # instance : 就是我们在更新数据时，传入序列化器的对象
  # validated_data ： 验证之后的数据
 
  instance.name = validated_data.get('name',instance.name)
  instance.pub_date = validated_data.get('pub_date',instance.pub_date)
  instance.readcount = validated_data.get('readcount',instance.readcount)
  instance.commentcount = validated_data.get('commentcount',instance.commentcount)
 
  instance.save()
 
  # update()方法需要我们手动返回对象
  return instance
  
'''views.py '''
 
# 1.获取对象
book = BookInfo.objects.get(id=2)
# 2.保存数据
data = {
 'name':'lalala',
 'pub_date':'2018-1-1',
 'readcount':1000,
 'commentcount':10
} 
 
# 3.创建序列化器
s = BookInfoSerializer(instance=book,data=data)
# 4.验证数据
s.is_valid(raise_exception=True)
# 5.保存数据
s.save()
3.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

包含默认的create()和update()的实现
''' serializers.py '''
 
class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
  
 # 如何设置 通过class Meta
 class Meta:
  model = BookInfo # 设置关联模型  model就是关联模型
  # fields = '__all__' # fields设置字段 __all__表示所有字段
  # fields = ['id','name','pub_date'] # fields设置字段 []列表显示来设置
  exclude = ['image'] # exclude 排除列表中的字段，剩余的字段都显示
 
  read_only_fields = ('id','readcount','commentcount')
 
  # 我们可以对自动生成的字段 进行额外的设置
  extra_kwargs = {
   # 字段名：{选项：值}
   'pub_date':{'required':True},
   'readcount':{
    'max_value':10000,
    'min_value':0
   }
  }
 
'''views.py'''
 
#########ModelSerializer##############
data = {
  'name':'abc',
  'pub_date':'2018-1-1',
  'readcount':1000,
  'commentcount':10
 } 
 
s = BookSerializer(data=data)
s.is_valid(raise_exception=True)
s.save()
以上这篇Django框架中序列化和反序列化的例子就是小编分享给大家的全部内容了1.序列化

DRF的核心 就是 前后端分离的核心

前后端分离开发的核心：

将模型转换为json 称之为 序列化

将json转换为模型 称之为 反序列化

1.序列化器的字段

Serializer 序列化器

为了得到模型里的字段，序列化器中的字段应与模型类中的字段名一致
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 # read_only=True 只能读 不能修改
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharField(max_length=20,label='书籍名')
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')
 readcount = serializers.IntegerField()
 is_delete = serializers.BooleanField()
 image = serializers.ImageField()
2.序列化

创建序列器

序列化器的第一个参数：instance 用于序列化操作

序列化器的第二个参数：data 用于反序列化操作

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

1
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。
''' views.py '''
 
book = BookInfo.objects.get(id=2)
 
s = BookInfoSerializers(instance=book)
 
# 我们是通过 序列化器的data属性来获取 模型转换为字典的数据
s.data
 
 
# 传递多个数据
# 应用： 查询所有书籍列表
 
books = BookInfo.objects.all()
# 创建序列化器，将所有书籍信息传递给序列化器
# books = [BookInfo,BookInfo,...] 对象列表
s = BookInfoSerializers(books,many=True)
 
person = PeopleInfo.objects.get(id=6)
 
# 序列化器初始化
s = PeopleInfoSerializer(instance=person)
3.关联序列化器的操作

对于关联字段，可以采用以下几种方式：

1） PrimaryKeyRelatedField

2） StringRelatedField

3） 使用关联对象的序列化器
#########关联序列化器##########################
 
 class PeopleInfoSerializer(serializers.Serializer):
  """英雄数据序列化器"""
  GENDER_CHOICES = (
   (0, 'male'),
   (1, 'female')
  )
  id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True)
  name = serializers.CharField(label='名字', max_length=20)
  gender = serializers.ChoiceField(choices=GENDER_CHOICES, label='性别', required=False)
  description = serializers.CharField(label='描述信息', max_length=200, required=False, allow_null=True)
 
 
  ''' PrimaryKeyRelatedField '''
  # 设置关联外键的时候，要将 read_only=True
  # 包含read_only=True参数时，该字段将不能用作反序列化使用
  # book = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,label='外键')
  # 或者
  # 包含queryset参数时，将被用作反序列化时参数校验使用
  # queryset 将关联模型的所有数据传递给这个属性就可以
  book = serializers.PrimaryKeyRelatedField(label='外键',queryset=BookInfo.objects.all())
 
  '''StringRelatedField'''
  # 现在通过 PrimaryKeyRelatedField得到的是一个 外键的一个值 2
  # 接下来通过 一个设置 来获取 书籍的名字
 
  # StringRelatedField 可以获取关联模型中的 __str_ 里的字符串
  book = serializers.StringRelatedField()
 
  ''' 使用关联对象的序列化器 拿到所有数据 '''
  book = BookInfoSerializer()
4.关联查询

关联模型类名小写_set 作为字段名
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(max_length=20,label='书籍名')
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')
 readcount = serializers.IntegerField()
 is_delete = serializers.BooleanField()
 iamge = serializers.ImageField()
 
  
 # 书籍和人物的关系是 1：n ===> many=True
 peopleinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,many=True)
 
 def __str__(self):
  return self.name
2.反序列化

反序列化 分为两个：

数据校验

数据入库

2.1 数据校验

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。

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

1. 数据校验的第一种方式

在定义序列化器字段的时候，规定是什么类型 就要提交符合规则的数据

例如：DateField 就需要传入符合日期规则的数据
##############将JSON转换为模型 反序列化#############
 
 ''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(max_length=20,label='书籍名')
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期')
  
 peopleinfo_set = serializers.PrimaryKeyRelatedField(read_only=True,many=True)
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
''' views.py '''
 
dict = {
 'name':'itcast',
 'pub_date':'123' # Flase
 # 'pub_date':'2010-1-1' # True
}
 
# 1.创建序列器
# 序列化器的第一个参数：instance 用于序列化操作
# 序列化器的第二个参数：data 用于反序列化操作
serializer = BookInfoSerializer(data=dict)
 
# 2.需要调用序列化器的 is_valid 方法 valid验证 返回True False
# 如果数据可用 返回True
serializer.is_valid()
 
# raise_exception=True 可以设置为True 来抛出异常
serializer.is_valid(raise_exception=True)
2.数据校验的第二种方式

字段的选项

required : 进行反序列化的时候，必须传这个字段

min_length,max_length 作用于字符串

min_value,max_value 作用于Int整型

default 不传入数据 设置默认值
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)
 
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
''' views.py '''
dict = {
 'name':'itcast',
 'pub_date':'123' # 若去掉pub_date 则报错
} 
3.数据校验的第三种方式

对单个字段的数据进行验证

语法形式为： 在序列化器中实现方法 def validate_字段名()
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)
 readcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
 def validate_readcount(self,value):
  # value 就是字段传递过来的数据
  if value < 0:
   raise serializers.ValidationError('阅读量不能为负数')
 
  # 需要将value返回回去
  return value
 
''' views.py '''
dict = {
 'name':'itcast',
 'readcount':-20, # 报异常
} 
4.数据校验的第四种方式

对多个字段的数据进行验证时

语法形式为： 在序列化器中实现方法 def validate(self,attrs)
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',)
 pub_date = serializers.DataField(label='发布日期',required=True)
 readcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)
 commentcount = serializers.IntegerField(default=0,required=False)
 
 
 def __str__(self):
  return self.name
 
 # 对多个字段进行验证
 # def validate(self,attrs):
 def validate(self,data):
  # attrs --> 其实就是data
  readcount = data.get('readcount')
  commentcount = data['commentcount']
 
  if readcount < commentcount:
   raise serializers.ValidationError('评论量不能大于阅读量')
 
  # 要将数据返回
  return data
 
 
''' views.py '''
# 自定义需求：评论量不能大于阅读量
dict = {
 'name':'itcast',
 'readcount':20, 
 'commentcount':100
} 
5.数据校验的第五种方式

自定义验证方法

同时给字段添加自定义验证方法
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 # 自定义验证方法
 def custom_validate(self):
  if self == 'admin':
  raise serializers.ValidationError('我就是来捣乱的')
 
 id = serializers.IntegerField(read_only=True,label='id')
  
 # validators=[] 是给字段 添加自定义验证方法
 name = serializers.CharFIeld(min_length=5,max_length=20,label='书籍名',validators=[custom_validate])
 def __str__(self):
  return self.name
''' views.py '''
# 规定：评论量不能大于阅读量
dict = {
 'name':'itcast',
 'readcount':20, 
 'commentcount':100
} 
2.2 数据入库
6.数据保存 save方法
继承自Serializer的序列化 我们在调用save方法的时候，需要手动实现create方法，
调用save方法之前，必须调用 is_valid方法，
即 要想保存数据，必须保证数据是经过校验的。
''' serializers.py ''' 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 def create(self,validated_data):
 
  # dict --> data --> attrs --> validated_data
  # validated_data 此处其实就是views.py中的dict
  # validated_data 已经被验证过的数据
 
  # * 对列表进行解包 *list
  # ** 对字典进行解包 **dict
  # 此处解包 将dict中的值 赋值给对象中的对应字段
  book = BookInfo.objects.create(**validated_data)
 
  # create 需要将创建的对象返回
  return book 
 ''' views.py '''
 
# 规定：评论量不能大于阅读量
dict = {
 'name':'itcast',
 'readcount':20, 
 'commentcount':100
}  
serializer = BookInfoSerializer(data=dict)
serializer.is_valid(raise_exception=True)
 
# 3. 保存需要调用序列化器的save方法
# 继承自Serializer的序列化 我们在调用save方法的时候，需要手动实现create方法
serializer.save()
7.序列化器中传入两个参数，即数据的更新操作

如果我们在序列化器中既传入了对象，又传入了数据

系统会认为我们在更新数据

继承自Serializer的类，要更新数据的时候，需要手动实现update方法
''' serializers.py '''
 
class BookInfoSerializer(serializers.Serializer):
 
 def update(self,instance,validated_data):
  # instance : 就是我们在更新数据时，传入序列化器的对象
  # validated_data ： 验证之后的数据
 
  instance.name = validated_data.get('name',instance.name)
  instance.pub_date = validated_data.get('pub_date',instance.pub_date)
  instance.readcount = validated_data.get('readcount',instance.readcount)
  instance.commentcount = validated_data.get('commentcount',instance.commentcount)
 
  instance.save()
 
  # update()方法需要我们手动返回对象
  return instance
 
'''views.py '''
 
# 1.获取对象
book = BookInfo.objects.get(id=2)
# 2.保存数据
data = {
 'name':'lalala',
 'pub_date':'2018-1-1',
 'readcount':1000,
 'commentcount':10
} 
 
# 3.创建序列化器
s = BookInfoSerializer(instance=book,data=data)
# 4.验证数据
s.is_valid(raise_exception=True)
# 5.保存数据
s.save()
3.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

包含默认的create()和update()的实现
''' serializers.py '''
 
class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
  
 # 如何设置 通过class Meta
 class Meta:
  model = BookInfo # 设置关联模型  model就是关联模型
  # fields = '__all__' # fields设置字段 __all__表示所有字段
  # fields = ['id','name','pub_date'] # fields设置字段 []列表显示来设置
  exclude = ['image'] # exclude 排除列表中的字段，剩余的字段都显示
 
  read_only_fields = ('id','readcount','commentcount')
 
  # 我们可以对自动生成的字段 进行额外的设置
  extra_kwargs = {
   # 字段名：{选项：值}
   'pub_date':{'required':True},
   'readcount':{
    'max_value':10000,
    'min_value':0
   }
  }
 
'''views.py'''
 
#########ModelSerializer##############
data = {
  'name':'abc',
  'pub_date':'2018-1-1',
  'readcount':1000,
  'commentcount':10
 } 
s = BookSerializer(data=data)
s.is_valid(raise_exception=True)
s.save()
以上就是“Django框架中序列化和反序列化的例子”的详细内容，想要了解更多Python教程欢迎持续关注编程学习网