DRF的认证、权限、限流、序列化、反序列化

hrj1990362024-04-16 22:41

DRF的认证、权限、限流、序列化、反序列化

一、认证

1、直接用，用户授权

  • 实现方法

    • 编写 ->认证组件

    • 应用组件

  • 编写 ->认证组件

python 复制代码 
from rest_framework.authentication import BaseAuthentication
from rest_framework.exceptions import AuthenticationFailed
class 认证类(BaseAuthentication):
    def authenticate(self,request):
        1、 获取用户信息
        	1.1 可以从URL中获取，xx/xx/xx/?token=....
            	request.query_params(token) 来获取token值
            1.2 可以从请求头中获取
            	request.META.get("HTTP_AUTHORIZATION")
                # AUTHORIZATION传递过来的key
            1.3 可以从请求体中获取
            	request.data.get(token)
        2、校验用户信息的合法性
        3、返回结果
           - 3.1 正确，返回元组（用户信息，认证信息如token)
           - 3.2 错误，raise抛出错误信息
        		raise AuthenticationFailed({key:vaule})
            	#注：可以用字典提示错误
           - 3.3 错误返回None->多个认证类 [类1，类2，....]
        return user,auth
    def authenticate_header(self,request):
        return "token"
    #认证失败状态应该是401，如果authenticate_header不返回值，就是403

​ BaseAuthentication源码是：

python 复制代码 
class BaseAuthentication:
    #注:只要在django中出现raise NotImplementedError()，就必须使用该方法，不然会出错！（重定义方法）。子类约束。
    def authenticate(self,request):
        raise NotImplementedError("必顺要写的函数。")
    def authenticate_header(self,request):
        pass
  • 应用组件
    • 局部
python 复制代码 
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
#在视图类中添加
class 视图类名(APIView):
    authentication_classes = [认证类1，认证类2，认证类3.....]

  • 全局(在setting中设置)

    python 复制代码 
    REST_FRAMEWORK = {
    "UNAUTHENTICATED_USER":None,#是让没有用户时为None,默认是AnyOne,
    "DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES":["自定义认证类的位置"]
}
# 注：在配置全局时，不能写在视图类中。视图类还没有加载完。

    在全局配置时，如果要让某个视图不进行认证，就在视图类中把authentication_classes=[]

  • 注：

    • 多个认证类

      多个认证类是或的关系，但返回的值是None，前面的认证成功，后面的就不认证了。如果都不认证成功，一般最后一个为抛出异常类。

      抛出异常类

      python 复制代码 
      class NoAuthentictions(BaseAuthentication):
    def authenticate(self,request):
        raise AuthenticationFailed({key:vaule})
     def authenticate_header(self,request):
        return 'Token'

回顾

2、认证组件源码

3、第三方认证djangorestframework-simplejwt

djangorestframework-simplejwt教程及使用

二、权限

1. 直接使用，用户权限

  • 权限组件说明

  • 权限组件编写

python 复制代码 
from rest_framework.permissions import BasePermission

class 权限类名(BasePermission):
    messge={.....}#权限失败是返回的错误信息
    def has_permission(self,request,view):
        1. 获取请求中的数据
        2. 校验
        3. 返回值
            3.1 返回True 表示校验通过
            3.2 返回False 表示校验没通过
     	return True | False

  • 权限组件的使用

    • 局部使用（在视图中添加）
    python 复制代码 
    from rest_framework.views import APIView

class 视图类名(APIView):
    permission_classes = [权限类名1，权限类名2，权限类名3，....]
    #权限类名是一个且的关系，前面的是False后面的就不再执行了。
    python 复制代码 
    REST_FRAMEWORK = {
    "UNAUTHENTICATED_USER":None,#是让没有用户时为None,默认是AnyOne,
    "DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES":["自定义认证类的位置"],
    "DEFAULT_PERMISSION_CLASSES":["自己定义的权限类位置"]#可以是一个列表
}
# 注：在配置全局时，不能写在视图类中。视图类还没有加载完。

  • 权限或组件的编写

    系统默认的是且关系，而不是或的关系，以下是或的关第编写

python 复制代码 
#要在APIView中编写代码
from rest_framework.views import APIView

class 自定义或权限关系类名(APIView):
    def check_permission(self,request):
        permission_objects = self.get_permissions()
        for permission in permission_objects:
            if permission.has_permission(request,self):
                return
        else:
            self.permission_denied(
            	request,
                message=getattr(permission_objects[0],'message',None),
                code=getattr(permission_objects[0],'code',None)
            )
for...in...:
    ....
else:
    ....
#当循环完后，有返回False时，才执行else

在视图类中，继承自定义或权限关系类名

2.权限组件源码

三、序列化

1. 序列化

序列化，从数据库获取Query_Set或数据对像 ->JSON

序列化的流程

路由->视图->去数据库获取对象或QuerySet -> 序列化器的类转换成列表、字典、有序字典 -> JSON处理

1.1 自定义Serailizer类序列化

python 复制代码 
from rest_framework import serializers
class 序列化类名(serializers.Serializer):
    字段 = serializers.类型()
    ...
    
 #字段要与数据库中的一致

1.2 在视图APIView中使用

python 复制代码 
from rest_framework.views import APIView
frrom rest_framework.response import Response
class 视图类名(APIView):
    1. 获取数据库的数据instance
    2. 序列化数据
    ser = 序列化类名(instance = instance,many=True | False)#True是Query_Set，False是数据对像
    #ser.data才是真正的将数据对象或Query_set转化为JSON格式
    3.返回JSON数据
    return Response(ser.data)

关于序列化类many的说明

  • many=False是单个对象的序列化
  • many=True时是Query_set的序列化，它是加了下个for循环，再调用单个对象序列化

1.3 自定义ModelSerializer类序列化

由于序列化时，字段与模型中的字段是一样的，所以将其集中

python 复制代码 
from from rest_framework.serializers import ModelSerializer
class 自定义ModelSerializer类名(ModelSerializer):
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表] | "__all__"#所有字段都返回

1.4 不同格式的字段序列化

1.4.1 自定义字段

在modelserializer的字段自定制

python 复制代码 
from from rest_framework.serializers import ModelSerialize
from from rest_framework.serializers
class 自定义ModelSerializer类名(ModelSerializer):
    字段 = serailizes.类型(source="数据库的字段")#自定义字段，要在field中添加自定义字段名
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表] | "__all__"#所有字段都返回

注：

  • source是数据库的字段
  • source支持对象的访问，如obj.字段.外键字段名 | obj.get_字段_display#get_字段_display运行时会自动加上括号
  • 在fields中要添加自定义字段名，可以不与数据名一致

1.source对接的是数据库。2.支持orm对数据库的操作。3.带有函数的不用加括号。

1.4.2 日期自定义格式
python 复制代码 
from from rest_framework.serializers import ModelSerialize
from from rest_framework.serializers 
class 自定义ModelSerializer类名(ModelSerializer):
    日期字段 = serailizes.DateTimeField(format="%y-%m-%d") #日期格式显式
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表] | "__all__"#所有字段都返回
1.4.3 自定义方法字段
python 复制代码 
from from rest_framework.serializers import ModelSerialize
from from rest_framework.serializers 
class 自定义ModelSerializer类名(ModelSerializer):
    自定义方法字段 = serailizes.SerializerMethodField()
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表] | "__all__"#所有字段都返回
        
    def get_自定义方法字段(self,obj):
        obj是对象值
        retrun 序列化的值
1.4.4 嵌套，针对：一对多，多对多的情况
python 复制代码 
from from rest_framework.serializers import ModelSerialize
from from rest_framework.serializers 

class 一对多类名(ModelSerializer):
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表] | "__all__"#所有字段都返回

class 多对多类名(ModelSerializer):
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表] | "__all__"#所有字段都返回
        
class 自定义ModelSerializer类名(ModelSerializer):
    一对多字段名 = 一对多类名()
    多对多字段名 = 多对多类名()
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表]
1.4.5 继承
python 复制代码 
from from rest_framework.serializers import ModelSerialize
from from rest_framework.serializers 

class 继承类名(ModelSerializer):
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表] | "__all__"#所有字段都返回
        
class 自定义ModelSerializer类名(ModelSerializer,继承类名):
    class Meta:
        model = 模型类名
        fields = [字段类名列表,可以添加自定义类名中的字段]

2. 序列化-源码流程

四、反序列化

1. 反序列化流程

路由-> 视图-> request.data ->校验（序列化器的类）->操作（数据库db，序列化器的类）

2. 数据校验

2.1数据校验是要在视图中校验的。但要在序列化类中写好校验规则。

python 复制代码 
from rest_framework.views import APIView
frrom rest_framework.response import Response
class 视图类名(APIView
    def post(self,request,*arg,**kwarg)
        1. 获取数据库的数据
        2. 数据校验
        	ser = 序列化类名(data = request.data)
            ser.is_valid()#返回的是True或False
        	业务编写
        		校验通过后，可以能完ser.validated_data获取校验后的数据，返回是OrderadDict数据集。
                校验失败后，可以能完ser.errors获取错误信息，返回字典{字段:[ErrorDetail(错误提示)]}
        3.返回JSON数据
        return Response(ser.data)
    
ser.is_valid(raise_exception=True)#成功可以利用值。抛出异常 raise ValidationError(self.errors)
注：不用判断，直接返回值，或返回错误值。

2.2序列化类校验规则

内置校验规则与正则校验规则

2.2.1内置校验规则

required = True | False 是否必须校验规则。

max_length = nu 最大长度

min_length = nu 最小长度

2.2.2 正则校验规则
python 复制代码 
var = serializers.CharField(validators=[RegesValidator(正则表达式，messege = "错误提示语！"),])
2.2.3 钩子函数
python 复制代码 
from rest_framework import serializer
from rest_framework import exceptions
#在序列化式子中编写
class 钩子函数类名(serilizers.Serializer):
    字段 = serializer.类型()
    ...
    def validate_字段名(self,value):
        业务逻辑
        #value是传过来的值
        raise exceptions.ValidationError("校验失败时，错误提示语！")
        return value#也可以改变相关的值，返回给ser.validated_data中相应字段值
    defm validate(self,attr):
        attr是ser.validated_data的值
        所有字段校验通过了，最后校验这个函数。
        raise excptions.ValidationError("全局钩子校验失败时提示语。")
        #返回为{"non_field_errors":[ErrorDetail(string='....',code='invalid')]}
        #api_setting.NON_FIELD_ERRORS_KEYF表示指定全局，错误提示语Key
        可以setting.py 中添加
        "NON_FIELD_ERRORS_KEYF":'字符串'
        return attr#也可以对attr中的字典数据进行操作
2.24 ModelSerializer校验规则
python 复制代码 
from rest_framework import serializer
from rest_framework import exceptions
#在序列化式子中编写
class 钩子函数类名(serilizers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = 数据库名
        fields = [字段列表] | "__all__"
        extra_keargs = {
            字段：{"validators":[RegexValidator(正则，messegs:"错误提示语")]},
            字段：{内置规则}如：{"max_length":50},
            ...
        }

在ModelSerializer中model对应的是数据库的字段，但不会把django模型中的限定语句加到序列化类中来，这时我们要自己加。可以用extra_kwargs={

字段:{...}

...

}

ModelSerializer的主要功能：

  • 可以简化模型字段与序列化字段的编写。
  • 可以将校验通过的数据，直接保存到数据库中。ser.save()
  • ser.save()有两个小问题（字段少了，字段多了）
    • 字段少了，可以在ser.save(少了的字段=value,...)
    • 字段多了，可以用ser.validated_data.pop(字段名)删除多余的字段数据。注：用pop删除后会返回删除的值。也可以用del ser.validated_data.get(字段名)，用del 不返回值。
    • 用ser.save()是要序列化validated_data中的字段名与模型中的必存字段要一致。
    • ser没有使用save()时，ser.validated_data中没有id,但保存后就有了id。所以ser.data就可以序列化取值了。
2.2.5 字段属性（read_only,write_only）
  • read_only=Ture表示只序列化，不反序列化。
  • write_only=True表示只反序列化，不序列化。
  • 注：不能同时使用read_only、write_only。
  • 对于嵌套类时，也可以用read_only、write_only。
2.2.6对校验的总结

3.序列化字段与模型字段的总结

  • 序列化与模型取值这二个是独立的过程，模型取出的值后，再与序列化对接。序列化依据模型取出的数来进行操作，得到想要的结果。
  • 序列化时每一个字段依据模型取出的值操作来得到想要的结果。字段要与模型字段为依据来操作，就与source有关。注：默认source与序列化字段一致，特别指定时，可以不一样。为了得到想要的值就拓展了以下方法：
    • source=模型取值操作的方法一样
    • 自定义方法字段 = serailizes.SerializerMethodField()->def get_自定义方法字段(self,value)->返回就是JSON想要的结果。（注：默认read_only=True）
    • 嵌套类->使用时要关联模型类字段如：source=关联模型类字段
  • 反序列化与模型存值这二个是独立的过程，先获得前端传来的数据request.data.再校验->校验的过程，其实就是将取到的值与自身的校验规则是否合法，如果合法相应字段再与模型实例化，注模型实例化可以少字段。这就带来两个问题，反序列化的字段多了或少了。多了、少了都不能存入数据库中。所以要注意以下三个方面：
    • 多了要删除，可以看前面的（ModelSerializer的主要功能）
    • 少了要添加，可以看前面的（ModelSerializer的主要功能）
    • 保证ser.validated_data与模型中必存字段一致。

其实反序列化------>数据校验------>数据存储与模型数据存储是两个过程。它们只用ser.save()连结起来了。

3.1 对于chioces与序列化、反序列化、模型字段名一致

python 复制代码 
from collections import OrdereDict
from rest_framework.fields import SkipField
from rest_framework.relations import PKOnlyObject

class NbHookSerializer(object):
    def to_representation(self,instance):
        ret = OrderedDcit()
        fields = self._readable_fields
        
        for field in fields:
            if hasattr(self,"nb_%s"% field.field_name):
                value = getattr(self,'nb_%s'%field.field_name)(instance)
                ret[field.field_name] = value
            else:
                try:
                    attribute = field.get_attribute(instance)
                except SkipField:
                    continue
                check_for_none = attribute.pk if isinstance(attribute,PKOnlyObject) else attribute
                if check_for_none is None:
                    ret[field.field_name] = None
                else:
                    ret[field.field_name] = field.to_representation(attribute)
        return ret

使用时，可以用类的继承-在写序列化时使用。继承要注意，要写在先，因为类的继承优先级是先到后。

4. 数据校验-源码流程

五、模型查询的常规操作

  1. 对象.get_字段_display() #chioces显示后面的字段
  2. 对象.字段.字段#针对于一对多、多对多的情况
  3. filter(id__in=id列表)对于多个值的查询
  4. 对象添加值->对象.字段.set([id列表])#多对多的情况使用。
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