Python Web开发技巧VIII

ModelSerializer和Serializer区别是什么

都是DRF中用于序列化和反序列化数据的组件。主要区别在于：ModelSerializer是针对Django模型（models）的快捷方式，它自动根据模型生成相应的序列化器字段和验证器。而Serializer则是一个通用的序列化器，需要手动定义字段和验证器。

ModelSerializer ：
- 针对Django模型的快捷方式。
- 自动生成序列化器字段，根据模型中的字段类型选择相应的序列化器字段类型。
- 自动生成验证器，根据模型中的字段约束（如unique, max_length等）创建相应的验证器。
- 自动生成create()和update()方法，用于创建和更新模型实例。
- 需要定义一个Meta类，指定模型类和序列化器字段。
Serializer ：
- 通用的序列化器，适用于任何类型的数据。
- 需要手动定义序列化器字段和验证器。
- 需要手动实现create()和update()方法（如果需要的话）。
- 不需要定义Meta类。

大多数情况下，如果处理的数据与Django模型相关 ，那么ModelSerializer会更方便，它可以自动处理很多事情，减少了手动编写代码的工作。如果处理的数据与Django模型无关，或需要自定义序列化和验证逻辑，那么使用通用的Serializer可能更合适。

【注：serializers.Serializer 类不会自动使用 Meta 类。】

从queryset中取出某个models的字段值

python 复制代码

from myapp.models import MyModel

# 获取MyModel的QuerySet
queryset = MyModel.objects.all()
# 从QuerySet中获取某个字段（例如'field1'）的值
field_values = queryset.values_list('field1', flat=True)
# 保证单个元素获取
field_value = queryset.values_list('field1', flat=True).first

flat=True表示返回一个单个值的列表 ，而不是元组。

python 复制代码

# 使用flat=True
result = queryset.values_list('field_name', flat=True)
# 返回结果类似：[value1, value2, value3, ...]

# 不使用flat=True
result = queryset.values_list('field_name')
# 返回结果类似：[(value1,), (value2,), (value3,), ...]

而次数subject.values_list("follow_up_count", flat=True).first则直接为0。

Q对象进行模糊匹配

如 icontains，iexact，startswith 等

python 复制代码

from django.db.models import Q
from myapp.models import MyModel

# 获取 name 包含 'John' 或 'Jane' 的对象（不区分大小写）
result = MyModel.objects.filter(Q(name__icontains='John') | Q(name__icontains='Jane'))

# 获取 name 以 'J' 开头的对象（不区分大小写）
result = MyModel.objects.filter(Q(name__istartswith='J'))

# 获取 name 等于 'John' 或 'Jane' 的对象（不区分大小写）
result = MyModel.objects.filter(Q(name__iexact='John') | Q(name__iexact='Jane'))

往往我们使用Q对象时，对应的搜索框可以使用不止一个字段的检索，这时如何提供查询效率和简便代码呢？

我们一般采取先创建Q对象，如何按OR的方式塞入，再往里面创建不同的Q对象添加，最后一次filter执行，一般为优化代码，还同时把函数嵌套在函数里，例如一下这种写法：

python 复制代码

def create_q_object(field_name, search_terms):
    q_object = Q()
    q_object.connector = "OR"
    for term in search_terms.split(","):
        q_object.children.append((f"{field_name}__icontains", term))
    return q_object

query_set = self.get_queryset().filter(enabled=True)
con = Q()

if "name" in validated_data:
    con.add(create_q_object("name", validated_data["name"]), "AND")

if "age" in validated_data:
    con.add(create_q_object("age", validated_data["age"]), "AND")

query_set = query_set.filter(con)

注：

icontains：不区分大小写的子字符串搜索

contains: 区分大小写的子字符串搜索

HTTP方式-如何模糊搜索JSON字段中的某个KEY值呢？

假设场景：

数据库中存储字段user值为{name: hh, age: 18}，在搜索栏中使用name=h，name通过序列化

器，请问如何用Q对象对其进行模糊搜索，把对应匹配的字段数据返回。

核心代码：

python 复制代码

# 注：JSONField不支持__icontains查询，根据场景这里的user字段是JSONField
users = User.objects.filter(Q(user__contains={'name': name}))

showmigrations

python manager.py showmigrations会根据迁移的记录展示是否迁移（与django_migrations表相关联）

合并两个或多个queryset

用union

python 复制代码

queryset = queryset1.union(queryset2)

另外exists()属性可直接判断一个Queryset是否为空