通过代码简单了解django model序列化作用

 更新时间:2020年11月12日 15:05:17   作者:yoyo008  
这篇文章主要介绍了通过代码简单了解django model序列化作用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一直对使用DRF的了解停留在一知半解的状态,今天在实际操作中,感受到了DRF带来的方便

Django工程,其中两个model定义如下:

AutomationHeadRaw:
class AutomationHeadRaw(models.Model):
"""
测试用例的请求的json形式参数
"""
id = models.AutoField(primary_key=True)
automationCaseApi = models.OneToOneField(AutomationCaseApi, related_name='headRaw',
on_delete=models.CASCADE, verbose_name='接口')
data = models.TextField(verbose_name='源数据请求头json数据', blank=True, null=True)

class Meta:
verbose_name = '请求头json格式参数'
verbose_name_plural = '请求头json格式参数管理'

AutomationCaseApi:

class AutomationCaseApi(models.Model):
  """
  用例执行接口
  """
  id = models.AutoField(primary_key=True)
  automationTestCase = models.ForeignKey(AutomationTestCase, on_delete=models.CASCADE,
                      verbose_name='用例', related_name="api")
  name = models.CharField(max_length=50, verbose_name='接口名称')
  httpType = models.CharField(max_length=50, default='HTTP', verbose_name='HTTP/HTTPS', choices=HTTP_CHOICE)
  requestType = models.CharField(max_length=50, verbose_name='请求方式', choices=REQUEST_TYPE_CHOICE)
  apiAddress = models.CharField(max_length=1024, verbose_name='接口地址')
  requestParameterType = models.CharField(max_length=50, verbose_name='参数请求格式', choices=REQUEST_PARAMETER_TYPE_CHOICE)
  headType = models.CharField(max_length=50, verbose_name='请求头部格式', choices=REQUEST_PARAMETER_TYPE_CHOICE)
  formatRaw = models.BooleanField(default=False, verbose_name="是否转换成源数据")
  examineType = models.CharField(default='no_check', max_length=50, verbose_name='校验方式', choices=EXAMINE_TYPE_CHOICE)
  httpCode = models.CharField(max_length=50, blank=True, null=True, verbose_name='HTTP状态', choices=HTTP_CODE_CHOICE)
  responseData = models.TextField(blank=True, null=True, verbose_name='返回内容')
  # 新增用例相关参数
  preFun = models.CharField(max_length=1024, blank=True, null=True, verbose_name='前置函数')
  afterFun = models.CharField(max_length=1024, blank=True, null=True, verbose_name='后置函数')
  skipFlag = models.CharField(max_length=50, blank=True, null=True, verbose_name='跳过标识', choices=Y_N_CHOICE)
  stopFlag = models.CharField(max_length=50, blank=True, null=True, verbose_name='中断标识', choices=Y_N_CHOICE)
  retryNum = models.IntegerField(verbose_name='重试次数', default=1)

  def __unicode__(self):
    return self.name

  def __str__(self):
    return self.name

  class Meta:
    verbose_name = '用例接口'
    verbose_name_plural = '用例接口管理'

1、手工转换获取到了AutomationHeadRaw模型中的data数据(json格式)

需求为取AutomationHeadRaw模型中的data数据(json格式),我在使用的时候,没有给AutomationHeadRaw建立对应的序列化类,取数时使用一下数据获取data数据:
head_test = AutomationHeadRaw.objects.filter(automationCaseApi=self.case_api_id)
self.header =json.loads(json.loads(serializers.serialize('json', head))[0]["fields"]["data"])

手工转换获取到了AutomationHeadRaw模型中的data数据(json格式)

2、自动转换获取到了AutomationCaseApi模型中的data数据

另一个模型AutomationCaseApi ,定义了对应的model序列化类AutomationCaseApiSerializer如下:

class AutomationCaseApiSerializer(serializers.ModelSerializer):
  """
  自动化用例接口详细信息序列化
  """
  headers = AutomationHeadSerializer(many=True, read_only=True)
  headRaw = AutomationHeadRawSerializer(many=False, read_only=True) # 一对一表格,变量名一定要和model定义relate-name一直
  parameterList = AutomationParameterSerializer(many=True, read_only=True)
  parameterRaw = AutomationParameterRawSerializer(many=False, read_only=True)
  class Meta:
    model = AutomationCaseApi
    fields = ('id', 'name', 'httpType', 'requestType', 'apiAddress', 'headers', 'headType', 'requestParameterType',
         'headRaw', 'formatRaw', 'parameterList', 'parameterRaw', 'examineType', 'httpCode', 'responseData', 'preFun',
         'afterFun', 'skipFlag', 'stopFlag', 'retryNum')

则获取模型AutomationCaseApi可以自动转换:

self.case_data = AutomationCaseApiSerializer(
AutomationCaseApi.objects.get(id=self.case_api_id, automationTestCase=self.case_id)).data

3、因此上面的AutomationHeadRaw 可以通过添加model序列化类AutomationHeadRawSerializer自动转换数据格式:
class AutomationHeadRawSerializer(serializers.ModelSerializer):

自动化用例接口json类型请求头信息序列化

class Meta:
model = AutomationHeadRaw
fields = ('id', 'automationCaseApi', 'data')

获取数据语句可以改成,不需要手工转换:
head = AutomationHeadRawSerializer(
AutomationHeadRaw.objects.filter(automationCaseApi=self.case_api_id),
many=True).data

注意:

上面获取数据的AutomationHeadRawSerializer()方法,入参1 :AutomationHeadRaw.objects.filter(automationCaseApi=self.case_api_id)

可以为两种对象:

AutomationHeadRaw.objects.filter(automationCaseApi=self.case_api_id) (filter方法对象为queryset类型)
AutomationCaseApi.objects.get(id=self.case_api_id, automationTestCase=self.case_id)(get方法对象为model类 类型)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • Python Pyperclip模块安装和使用详解

    Python Pyperclip模块安装和使用详解

    Pyperclip模块兼容python2和python3,能跨平台使用,这篇文章主要介绍了Pyperclip模块安装和使用详解,需要的朋友可以参考下
    2023-03-03
  • 使用Python给PDF添加目录书签的实现方法

    使用Python给PDF添加目录书签的实现方法

    有时下载到扫描版的 PDF 是不带书签目录的,这样阅读起来很不方便,下面通过 python 实现一个半自动化添加书签目录的脚本,文中通过代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考下
    2023-10-10
  • 解决Django数据库makemigrations有变化但是migrate时未变动问题

    解决Django数据库makemigrations有变化但是migrate时未变动问题

    今天小编就为大家分享一篇解决Django数据库makemigrations有变化但是migrate时未变动的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-05-05
  • python输入错误后删除的方法

    python输入错误后删除的方法

    在本篇文章里小编给读者们整理了关于python输入错误后删除的方法以及相关知识点,有兴趣的朋友们学习下。
    2019-10-10
  • python删除某个字符

    python删除某个字符

    这篇文章主要介绍了python删除某个字符,现在发布的是一个比较简单易行的方法,就是遇到该字符便跳过去,不对其进行操作,完美呈现出删除该字符的功能,需要的朋友可以参考下
    2018-03-03
  • Python打包文件夹的方法小结(zip,tar,tar.gz等)

    Python打包文件夹的方法小结(zip,tar,tar.gz等)

    这篇文章主要介绍了Python打包文件夹的方法,结合实例形式总结分析了Python打包成zip,tar,tar.gz等格式文件的操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2016-09-09
  • Python wxpython模块响应鼠标拖动事件操作示例

    Python wxpython模块响应鼠标拖动事件操作示例

    这篇文章主要介绍了Python wxpython模块响应鼠标拖动事件操作,结合实例形式分析了Python使用wxpython模块创建窗口、绑定事件及相应鼠标事件相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2018-08-08
  • 解决Python图形界面中设置尺寸的问题

    解决Python图形界面中设置尺寸的问题

    这篇文章主要介绍了解决Python图形界面中设置尺寸的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-03-03
  • python实现的各种排序算法代码

    python实现的各种排序算法代码

    python实现的各种排序算法,包括选择排序、冒泡排序、插入排序、归并排序等,学习python的朋友可以参考下
    2013-03-03
  • Python实现Excel文件的合并(以新冠疫情数据为例)

    Python实现Excel文件的合并(以新冠疫情数据为例)

    这篇将以新冠疫情数据为例,详细介绍了如何利用Python实现合并Excel文件,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的可以了解一下
    2022-03-03

最新评论