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这个 Python 库有必要好好学学

发布时间:2020-03-04 21:25:01 所属栏目:资源 来源:站长网
导读:在很多情况下,我们会有把 Python 对象进行序列化或反序列化的需求,比如开发 REST API,比如一些面向对象化的数据加载和保存,都会应用到这个功能。 这里看一个最基本的例子,这里给到一个 User 的 Class 定义,再给到一个 data 数据,像这样: 现在我要
  在很多情况下,我们会有把 Python 对象进行序列化或反序列化的需求,比如开发 REST API,比如一些面向对象化的数据加载和保存,都会应用到这个功能。  这里看一个最基本的例子,这里给到一个 User 的 Class 定义,再给到一个 data 数据,像这样:  现在我要把这个 data 快速转成 User 组成的数组,变成这样:  你会怎么来实现?  或者我有了上面的列表内容,想要转成一个 JSON 字符串,变成这样:  你又会怎么操作呢?  另外如果 JSON 数据里面有各种各样的脏数据,你需要在初始化时验证这些字段是否合法,另外 User 这个对象里面 name、age 的数据类型不同,如何针对不同的数据类型进行针对性的类型转换,这个你有更好的实现方案吗?  初步思路  之前我写过一篇文章这可能是 Python 面向对象编程的最佳实践,介绍过 attrs 和 cattrs 这两个库,它们二者的组合可以非常方便地实现对象的序列化和反序列化。  譬如这样:  运行结果:  好,这里我们通过 attrs 和 cattrs 这两个库来实现了单个对象的转换。  首先我们要肯定一下 attrs 这个库,它可以极大地简化 Python 类的定义,同时每个字段可以定义多种数据类型。  但 cattrs 这个库就相对弱一些了,如果把 data 换成数组,用 cattrs 还是不怎么好转换的,另外它的 structure 和 unstructure 在某些情景下容错能力较差,所以对于上面的需求,用这两个库搭配起来并不是一个最优的解决方案。  另外数据的校验也是一个问题,attrs 虽然提供了 validator 的参数,但对于多种类型的数据处理的支持并没有那么强大。  所以,我们想要寻求一个更优的解决方案。  更优雅的方案  这里推荐一个库,叫做 marshmallow,它是专门用来支持 Python 对象和原生数据相互转换的库,如实现 object -> dict,objects -> list, string -> dict, string -> list 等的转换功能,另外它还提供了非常丰富的数据类型转换和校验 API,帮助我们快速实现数据的转换。  要使用 marshmallow 这个库,需要先安装下:  好了之后,我们在之前的基础上定义一个 Schema,如下:  还是之前的数据:  这时候我们只需要调用 Schema 的 load 事件就好了:  输出结果如下:  这样,我们非常轻松地完成了 JSON 到 User List 的转换。  有人说,如果是单个数据怎么办呢,只需要把 load 方法的 many 参数去掉即可:  输出结果:  当然,这仅仅是一个反序列化操作,我们还可以正向进行序列化,以及使用各种各样的验证条件。  下面我们再来看看吧。  更方便的序列化  上面的例子我们实现了序列化操作,输出了 users 为:  有了这个数据,我们也能轻松实现序列化操作。  序列化操作,使用 dump 方法即可  运行结果如下:  由于是 List,所以 dump 方法需要加一个参数 many 为 True。  当然对于单个对象,直接使用 dump 同样是可以的:  运行结果如下:  这样的话,单个、多个对象的序列化也不再是难事。  经过上面的操作,我们完成了 object 到 dict 或 list 的转换,即:  验证  当然,上面的功能其实并不足以让你觉得 marshmallow 有多么了不起,其实就是一个对象到基本数据的转换嘛。但肯定不止这些,marshmallow 还提供了更加强大啊功能,比如说验证,Validation。  比如这里我们将 age 这个字段设置为 hello,它无法被转换成数值类型,所以肯定会报错,样例如下:  这里如果加载报错,我们可以直接拿到 Error 的 messages 和 valid_data 对象,它包含了错误的信息和正确的字段结果,运行结果如下:  因此,比如我们想要开发一个功能,比如用户注册,表单信息就是提交过来的 data,我们只需要过一遍 Validation,就可以轻松得知哪些数据符合要求,哪些不符合要求,接着再进一步进行处理。  当然验证功能肯定不止这一些,我们再来感受一下另一个示例:  比如这里的 validate 字段,我们分别校验了 name、permission、age 三个字段,校验方式各不相同。  如 name 我们要判断其最小值为 1,则使用了 Length 对象。permission 必须要是几个字符串之一,这里又使用了 OneOf 对象,age 又必须是介于某个范围之间,这里就使用了 Range 对象。  下面我们故意传入一些错误的数据,看下运行结果:  可以看到,这里也返回了数据验证的结果,对于不符合条件的字段,一一进行说明。  另外我们也可以自定义验证方法:  通过自定义方法,同样可以实现更灵活的验证,运行结果:  对于上面的例子,还有更优雅的写法:  通过定义方法并用 validates 修饰符,使得代码的书写更加简洁。  必填字段  如果要想定义必填字段,只需要在 fields 里面加入 required 参数并设置为 True 即可,另外我们还可以自定义错误信息,使用 error_messages 即可,例如:  默认字段  对于序列化和反序列化字段,marshmallow 还提供了默认值,而且区分得非常清楚!如 missing 则是在反序列化时自动填充的数据,default 则是在序列化时自动填充的数据。  例如:  这里我们都是定义的空数据,分别进行序列化和反序列化,运行结果如下:  {'id': UUID('06aa384a-570c-11ea-9869-a0999b0d6843')}  {'birthdate': '2017-09-29T00:00:00'}  可以看到,在没有真实值的情况下,序列化和反序列化都是用了默认值。  这个真的是解决了我之前在 cattrs 序列化和反序列化时候的痛点啊!  指定属性名  在序列化时,Schema 对象会默认使用和自身定义相同的 fields 属性名,当然也可以自定义,如:  运行结果如下:  反序列化也是一样,例如:  运行结果如下:  嵌套属性  对于嵌套属性,marshmallow 当然也不在话下,这也是让我觉得 marshmallow 非常好用的地方,例如:  这样我们就能充分利用好对象关联外键来方便地实现很多关联功能。  以上介绍的内容基本算在日常的使用中是够用了,当然以上都是一些基本的示例,对于更多功能,可以参考 marchmallow 的官方文档:https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/,强烈推荐大家用起来。

(编辑:衡阳站长网)

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