Django REST Framework批量操作实例分析

本篇内容主要讲解"Django REST Framework批量操作实例分析"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"Django REST Framework批量操作实例分析"吧!

DRF基本情况

我们以下面的代码作为例子：

models：

from django.db import models# Create your models here.class Classroom(models.Model):    location = models.CharField(max_length=128)    def __str__(self):        return self.locationclass Student(models.Model):    name = models.CharField(max_length=32)    classroom = models.ForeignKey(Classroom, on_delete=models.CASCADE)    def __str__(self):        return self.name

serializers:

from .models import Classroom, Studentfrom rest_framework.serializers import ModelSerializerclass StudentSerializer(ModelSerializer):    class Meta:        model = Student        fields = "__all__"class ClassroomSerializer(ModelSerializer):    class Meta:        model = Classroom        fields = "__all__"

views:

from rest_framework.viewsets import ModelViewSetfrom .serializers import StudentSerializer, ClassroomSerializerfrom .models import Student, Classroomclass StudentViewSet(ModelViewSet):    serializer_class = StudentSerializer    queryset = Student.objects.all()class ClassroomViewSet(ModelViewSet):    serializer_class = ClassroomSerializer    queryset = Classroom.objects.all()

myapp/urls:

from rest_framework.routers import DefaultRouterfrom .views import StudentViewSet, ClassroomViewSetrouter = DefaultRouter()router.register(r'students', StudentViewSet)router.register(r'classrooms', ClassroomViewSet)urlpatterns = router.urls

根urls：

from django.contrib import adminfrom django.urls import path,includeurlpatterns = [    path('admin/', admin.site.urls),    path('', include('myapp.urls')),]

这是一个相当简单而又经典的场景。其中的Classroom模型不是重点，只是为了丰富元素，展示一般场景。

创建数据：

• 通过post方法访问127.0.0.1:8000/classrooms/创建一些教室数据。

• 通过post方法访问127.0.0.1:8000/students/创建一些学生数据。

可以很清楚地看到DRF默认：

• 通过GET /students/查看所有的学生

• 通过GET /students/1/查看id为1的学生

• 通过POST /students/携带一个数据字典，创建单个学生

• 通过PUT/students/1/整体更新id为1的学生信息

• 通过PATCH /students/1/局部更新id为1的学生信息

• 通过DELETE/students/1/删除id为1的学生

没有批量更新和删除的接口。

并且当我们尝试向/students/，POST一个携带了多个数据字典的列表对象时，比如下面的数据：

[    {        "name": "alex",        "classroom": 1    },    {        "name": "mary",        "classroom": 2    },    {        "name": "kk",        "classroom": 3    }]

反馈给我们的如下图所示：

错误提示：非法的数据，期望一个字典，但你提供了一个列表。

至于尝试向更新和删除接口提供多个对象的id，同样无法操作。

可见在DRF中，默认情况下，只能批量查看，不能批量创建、修改和删除。

自定义批量操作

现实中，难免有批量的创建、修改和删除需求。那怎么办呢？只能自己写代码实现了。

下面是初学者随便写的代码，未考虑数据合法性、安全性、可扩展性等等，仅仅是最基础的实现了功能而已：

批量创建

class StudentViewSet(ModelViewSet):    serializer_class = StudentSerializer    queryset = Student.objects.all()    # 通过many=True直接改造原有的API，使其可以批量创建    def get_serializer(self, *args, **kwargs):        serializer_class = self.get_serializer_class()        kwargs.setdefault('context', self.get_serializer_context())        if isinstance(self.request.data, list):            return serializer_class(many=True, *args, **kwargs)        else:            return serializer_class(*args, **kwargs)

DRF本身提供了一个ListSerializer，这个类是实现批量创建的核心关键。

当我们在实例化一个序列化器的时候，有一个关键字参数many，如果将它设置为True，就表示我们要进行批量操作，DRF在后台会自动使用ListSerializer来替代默认的Serializer。

所以，实现批量创建的核心就是如何将many参数添加进去。

这里，我们重写了get_serializer方法，通过if isinstance(self.request.data, list):语句，分析前端发送过来的数据到底是个字典还是个列表。如果是个字典，表示这是创建单个对象，如果是个列表，表示是创建批量对象。

让我们测试一下。首先，依然可以正常地创建单个对象。

然后如下面的方式，通过POST 往/students/发送一个列表：

这里有个坑，可能会碰到AttributeError: 'ListSerializer' object has no attribute 'fields'错误。

这是响应数据格式的问题。没关系。刷新页面即可。

也可以在POSTMAN中进行测试，就不会出现这个问题。

批量删除

先上代码：

from rest_framework.viewsets import ModelViewSetfrom .serializers import StudentSerializer, ClassroomSerializerfrom .models import Student, Classroomfrom rest_framework import statusfrom rest_framework.response import Responsefrom django.shortcuts import get_object_or_404from rest_framework.decorators import actionclass StudentViewSet(ModelViewSet):    serializer_class = StudentSerializer    queryset = Student.objects.all()    # 通过many=True直接改造原有的API，使其可以批量创建    def get_serializer(self, *args, **kwargs):        serializer_class = self.get_serializer_class()        kwargs.setdefault('context', self.get_serializer_context())        if isinstance(self.request.data, list):            return serializer_class(many=True, *args, **kwargs)        else:            return serializer_class(*args, **kwargs)    # 新增一个批量删除的API。删除单个对象，依然建议使用原API    # 通过DELETE访问访问url domain.com/students/multiple_delete/?pks=4,5    @action(methods=['delete'], detail=False)    def multiple_delete(self, request, *args, **kwargs):        # 获取要删除的对象们的主键值        pks = request.query_params.get('pks', None)        if not pks:            return Response(status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)        for pk in pks.split(','):            get_object_or_404(Student, id=int(pk)).delete()        return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT)

要注意，原DRF是通过DELETE/students/1/删除id为1的学生。

那么如果我想批量删除id为1,3,5的三个数据怎么办？

反正肯定是不能往/students/1/这样的url发送请求的。

那么是构造一条这样的url吗？/students/1,3,5/?或者/students/?pk=1,3,5

还是往/students/发送json数据[1,3,5]?

这里，我采用/students/multiple_delete/?pks=1,3,5的形式。

这样，它创建了一条新的接口，既避开了/students/这个接口，也能通过url发送参数。

由于我们的视图继承的是ModelViewSet，所以需要通过action装饰器，增加一个同名的multiple_delete()方法。

为了防止id和Python内置的id函数冲突。我们这里使用pks作为url的参数名。

通过一个for循环，分割逗号获取批量主键值。

通过主键值去数据库中查找对象，然后删除。（这里只是实现功能，未处理异常）

下面，最好在POSTMAN中测试一下：

注意请求是DELETE /students/multiple_delete/?pks=4,5

再访问/students/,可以看到相关数据确实被删除了。

批量更新

代码如下：

from rest_framework.viewsets import ModelViewSetfrom .serializers import StudentSerializer, ClassroomSerializerfrom .models import Student, Classroomfrom rest_framework import statusfrom rest_framework.response import Responsefrom django.shortcuts import get_object_or_404from rest_framework.decorators import actionclass StudentViewSet(ModelViewSet):    serializer_class = StudentSerializer    queryset = Student.objects.all()    # 通过many=True直接改造原有的API，使其可以批量创建    def get_serializer(self, *args, **kwargs):        serializer_class = self.get_serializer_class()        kwargs.setdefault('context', self.get_serializer_context())        if isinstance(self.request.data, list):            return serializer_class(many=True, *args, **kwargs)        else:            return serializer_class(*args, **kwargs)    # 新增一个批量删除的API。删除单个对象，依然建议使用原API    # 通过DELETE访问访问url domain.com/students/multiple_delete/?pks=4,5    @action(methods=['delete'], detail=False)    def multiple_delete(self, request, *args, **kwargs):        pks = request.query_params.get('pks', None)        if not pks:            return Response(status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)        for pk in pks.split(','):            get_object_or_404(Student, id=int(pk)).delete()        return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT)    # 新增一个批量修改的API。更新单个对象，依然建议使用原API    # 通过PUT方法访问url domain.com/students/multiple_update/    # 发送json格式的数据，数据是个列表，列表中的每一项是个字典，每个字典是一个实例    @action(methods=['put'], detail=False)    def multiple_update(self, request, *args, **kwargs):        partial = kwargs.pop('partial', False)        instances = []  # 这个变量是用于保存修改过后的对象，返回给前端        for item in request.data:  # 遍历列表中的每个对象字典            instance = get_object_or_404(Student, id=int(item['id']))  # 通过ORM查找实例            # 构造序列化对象，注意partial=True表示允许局部更新            # 由于我们前面重写了get_serializer方法，进行了many=True的判断。            # 但此处不需要many=True的判断，所以必须调用父类的get_serializer方法            serializer = super().get_serializer(instance, data=item, partial=partial)            serializer.is_valid(raise_exception=True)            serializer.save()            instances.append(serializer.data)  # 将数据添加到列表中        return Response(instances)

更新和删除不同的地方在于，它在提供主键值的同时，还需要提供新的字段值。

所以，这里我们将主键值放在json数据中，而不是作为url的参数。

请仔细阅读上面的代码注释。

这里有个小技巧，其实可以根据HTTP的PUT和PATCH的不同，灵活设定partial参数的值。

另外，要注意的对get_serializer()方法的处理。

下面测试一下。在POSTMAN中通过PUT方法，访问/students/multiple_update/，并携带如下的json数据：

[    {        "id":2,            "name":"tom",            "classroom":3    },    {        "id":3,        "name":"jack",        "classroom":2    }]

上面是整体更新，局部更新也是可以的。

djangorestframework-bulk

前面，我们通过蹩脚的代码，实现了最基础的批量增删改查。

但问题太多，不够优雅清晰、异常未处理、边界未考虑等等，实在是太烂。

事实上，有这么个djangorestframework-bulk库，已经高水平地实现了我们的需求。

这个库非常简单，核心的其实只有3个模块，核心代码也就300行左右，非常短小精干，建议精读它的源码，肯定会有收获。

官网：https://pypi.org/project/djangorestframework-bulk/

github：https://github.com/miki725/django-rest-framework-bulk

最后更新：2015年4月

最后版本：0.2.1

它有两个序列化器的版本：drf2drf3。我们用drf3。

依赖

• Python > = 2.7

• 的Django > = 1.3

• Django REST framework > = 3.0.0

安装

使用pip：

$ pip install djangorestframework-bulk

范例

视图

我们注释掉前面章节中的代码，编写下面的代码，使用bulk库来实现批量操作。

bulk中的views（和mixins）非常类似drf原生的generic views(和mixins)

from rest_framework.serializers import ModelSerializerfrom .models import Studentfrom rest_framework_bulk import (    BulkListSerializer,    BulkSerializerMixin,    BulkModelViewSet)from rest_framework.filters import SearchFilter# 序列化器。暂时写在视图模块里# 必须先继承BulkSerializerMixin，由它将只读字段id的值写回到validated_data中，才能实现更新操作。class StudentSerializer(BulkSerializerMixin, ModelSerializer):    class Meta(object):        model = Student        fields = '__all__'                # 在Meta类下面的list_serializer_class选项用来修改当`many=True`时使用的类。        # 默认情况下，DRF使用的是ListSerializer。        # 但是ListSerializer没有实现自己的批量update方法。        # 在DRF3中如果需要批量更新对象，则需定义此属性，并编写ListSerializer的子类        # 所以bulk库提供了一个BulkListSerializer类        # 它直接继承了ListSerializer，并重写了update方法。        list_serializer_class = BulkListSerializer                # 这条可以不写。但实际上，批量删除需要搭配过滤操作        filter_backends = (SearchFilter,) # 视图集class StudentView(BulkModelViewSet):    queryset = Student.objects.all()    serializer_class = StudentSerializer    def allow_bulk_destroy(self, qs, filtered):        # 这里作为例子，简单粗暴地直接允许批量删除        return True

然后我们将自动获得下面的功能：

# 批量查询GET    http://127.0.0.1/students/# 创建单个对象POST          http://127.0.0.1/students/body   {"field":"value","field2":"value2"}    发送字典格式的json数据# 创建多个对象POST       http://127.0.0.1/students/body    [{"field":"value","field2":"value2"}]   发送列表格式的json数据# 更新多个对象（需要提供所有字段的值）PUT        http://127.0.0.1/students/body    [{"field":"value","field2":"value2"}]   发送列表格式的json数据# 局部更新多个对象（不需要提供所有字段的值）PATCH      http://127.0.0.1/students/body       [{"field":"value"}]                     发送列表格式的json数据# 删除多个对象DELETE   http://127.0.0.1/students/

当然，原生的单个对象的操作也是依然支持的！

要特别注意DELETE操作，这个例子里会直接将所有的数据全部删除。如果你想删除指定的一批数据，可以搭配filter_backends来过滤查询集，使用allow_bulk_destroy方法来自定义删除策略。

可以看到bulk库对于RESTful的url没有任何改动，非常优雅，比我们上面的蹩脚方法强太多。

路由

路由也需要修改一下。

bulk的路由可以自动映射批量操作，它对DRF原生的DefaultRouter进行了简单的封装：

from rest_framework_bulk.routes import BulkRouterfrom .views import StudentViewrouter = BulkRouter()router.register(r'students', StudentView)urlpatterns = router.urls

测试

现在可以测试一下。下面提供一部分测试数据：

[    {        "name": "s1",        "classroom": 1    },    {        "name": "s2",        "classroom": 3    },    {        "name": "s3",        "classroom": 2    }]

• 建议在POSTMAN中进行测试

• PUT和PATCH要携带id值

• PUT要携带所有字段的值

• PATCH可以只携带要更新的字段的值

• DELETE一定要小心

可以看到功能完全实现，批量操作成功。

DRF3相关

DRF3的API相比DRF2具有很多变化，尤其是在序列化器上。要在DRF3上使用bulk，需要注意以下几点：

如果你的视图需要批量更新功能，则必须指定 list_serializer_class (也就是继承了 BulkUpdateModelMixin时)

DRF3 从 serializer.validated_data中移除了只读字段。所以，无法关联 validated_data 和ListSerializer ，因为缺少模型主键这个只读字段。为了解决这个问题，你必须在你的序列化类中使用 BulkSerializerMixin ，这个混入类会添加模型主键字段到 validated_data中。默认情况，模型主键是 id ，你可以通过 update_lookup_field 属性来指定主键名:

class FooSerializer(BulkSerializerMixin, ModelSerializer):    class Meta(object):        model = FooModel        list_serializer_class = BulkListSerializer        update_lookup_field = 'slug'

注意事项

大多数API的每种资源都有两个级别的url：

• url(r'foo/', ...)

• url(r'foo/(?Pd+)/', ...)

但是，第二个URL不适用于批量操作，因为该URL直接映射到单个资源。因此，所有批量通用视图仅适用于第一个URL。

如果只需要某个单独的批量操作功能，bulk提供了多个通用视图类。例如，ListBulkCreateAPIView 将仅执行批量创建操作。有关可用的通用视图类的完整列表，请访问generics.py的源代码。

大多数批量操作都是安全的，因为数据都是和每个对象关联的。例如，如果您需要更新3个特定资源，则必须在PUT或PATCH的请求数据中明确的标识出那些资源的id。唯一的例外是批量删除，例如对第一种URL的DELETE请求可能会删除所有资源，而无需任何特殊确认。为了解决这个问题，批量删除混入类中提供了一个钩子，以确定是否应允许执行该批量删除请求，也就是allow_bulk_destroy方法：

class FooView(BulkDestroyAPIView):    def allow_bulk_destroy(self, qs, filtered):        # 你的自定义业务逻辑写在这里        # qs参数是一个查询集，它来自self.get_queryset()        # 默认要检查qs是否被过滤了。        # filtered参数来自self.filter_queryset(qs)        return qs is not filtered   # 最终返回True，则执行删除操作。返回False，则不执行。

默认情况下，allow_bulk_destroy方法会检查查询集是否已过滤，如果没有过滤，则不允许执行该批量删除操作。此处的逻辑是，你知道自己在删除哪些对象，知道自己没有进行全部对象的删除操作。通俗地说就是，程序员对你的代码在作什么，心里要有数。

源码解读

下图是目录组织结构。分drf2和drf3，基本使用drf3。test目录我们不关心。

核心其实就是根目录下的5个模块和drf3目录。其中的models.py文件是空的，没有代码。

__init__.py

这个模块就是简单地导入其它模块：

__version__ = '0.2.1'__author__ = 'Miroslav Shubernetskiy'try:    from .generics import *  # noqa    from .mixins import *  # noqa    from .serializers import *  # noqaexcept Exception:    pass

#NOQA 注释的作用是告诉PEP8规范检测工具，这个地方不需要检测。

也可以在一个文件的第一行增加 #flake8：NOQA 来告诉规范检测工具，这个文件不用检查。

serializers.py

源代码：

# 这是用于Python版本兼容，print方法和Unicode字符from __future__ import print_function, unicode_literalsimport rest_frameworkif str(rest_framework.__version__).startswith('2'):    from .drf2.serializers import *  # noqaelse:    from .drf3.serializers import *  # noqa

就是针对不同的DRF版本，导入不同的serializers。

mixins.py

源代码：

from __future__ import print_function, unicode_literalsimport rest_frameworkif str(rest_framework.__version__).startswith('2'):    from .drf2.mixins import *  # noqaelse:    from .drf3.mixins import *  # noqa

和serializers.py类似，针对不同的DRF版本，导入不同的mixins。

routes.py

搭配bulk的BulkModelViewSet视图类进行工作。

源代码：

from __future__ import unicode_literals, print_functionimport copyfrom rest_framework.routers import DefaultRouter, SimpleRouter__all__ = [    'BulkRouter',]class BulkRouter(DefaultRouter):    """    将http的method映射到bulk的minxins中的处理函数    """    routes = copy.deepcopy(SimpleRouter.routes)    routes[0].mapping.update({        'put': 'bulk_update',        'patch': 'partial_bulk_update',        'delete': 'bulk_destroy',    })

对DRF原生的DefaultRouter路由模块进行再次封装，主要是修改三个HTTP方法的映射关系，将它们映射到bulk库的mixins方法。

generics.py

这个模块的风格和DRF的源码非常类似，都是各种继承搭配出来各种类视图。

里面混用了DRF原生的mixin和bulk自己写的mixin。

主要是将http的method映射到视图类中对应的处理方法。

源代码：

from __future__ import unicode_literals, print_functionfrom rest_framework import mixinsfrom rest_framework.generics import GenericAPIViewfrom rest_framework.viewsets import ModelViewSetfrom . import mixins as bulk_mixins__all__ = [    'BulkCreateAPIView',    'BulkDestroyAPIView',    'BulkModelViewSet',    'BulkUpdateAPIView',    'ListBulkCreateAPIView',    'ListBulkCreateDestroyAPIView',    'ListBulkCreateUpdateAPIView',    'ListBulkCreateUpdateDestroyAPIView',    'ListCreateBulkUpdateAPIView',    'ListCreateBulkUpdateDestroyAPIView',]# ################################################## ## 下面是一些具体的视图类。通过将mixin类与基视图组合来提供方法处理程序。# 基本前面继承一堆mixins，后面继承GenericAPIView# ################################################## ## 批量创建class BulkCreateAPIView(bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,                        GenericAPIView):    def post(self, request, *args, **kwargs):        return self.create(request, *args, **kwargs)# 批量更新（局部和整体）class BulkUpdateAPIView(bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,                        GenericAPIView):    def put(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)    def patch(self, request, *args, **kwargs):        return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)# 批量删除class BulkDestroyAPIView(bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,                         GenericAPIView):    def delete(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_destroy(request, *args, **kwargs)# 批量查看和创建# 注意批量查看依然使用的是DRF原生的ListModelMixin提供的功能class ListBulkCreateAPIView(mixins.ListModelMixin,                            bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,                            GenericAPIView):    def get(self, request, *args, **kwargs):        return self.list(request, *args, **kwargs)    def post(self, request, *args, **kwargs):        return self.create(request, *args, **kwargs)# 批量查看、单个创建、批量更新class ListCreateBulkUpdateAPIView(mixins.ListModelMixin,                                  mixins.CreateModelMixin,                                  bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,                                  GenericAPIView):    def get(self, request, *args, **kwargs):        return self.list(request, *args, **kwargs)    def post(self, request, *args, **kwargs):        return self.create(request, *args, **kwargs)    def put(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)    def patch(self, request, *args, **kwargs):        return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)class ListCreateBulkUpdateDestroyAPIView(mixins.ListModelMixin,                                         mixins.CreateModelMixin,                                         bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,                                         bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,                                         GenericAPIView):    def get(self, request, *args, **kwargs):        return self.list(request, *args, **kwargs)    def post(self, request, *args, **kwargs):        return self.create(request, *args, **kwargs)    def put(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)    def patch(self, request, *args, **kwargs):        return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)    def delete(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_destroy(request, *args, **kwargs)class ListBulkCreateUpdateAPIView(mixins.ListModelMixin,                                  bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,                                  bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,                                  GenericAPIView):    def get(self, request, *args, **kwargs):        return self.list(request, *args, **kwargs)    def post(self, request, *args, **kwargs):        return self.create(request, *args, **kwargs)    def put(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)    def patch(self, request, *args, **kwargs):        return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)class ListBulkCreateDestroyAPIView(mixins.ListModelMixin,                                   bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,                                   bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,                                   GenericAPIView):    def get(self, request, *args, **kwargs):        return self.list(request, *args, **kwargs)    def post(self, request, *args, **kwargs):        return self.create(request, *args, **kwargs)    def delete(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_destroy(request, *args, **kwargs)# 这个功能最全面class ListBulkCreateUpdateDestroyAPIView(mixins.ListModelMixin,                                         bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,                                         bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,                                         bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,                                         GenericAPIView):    def get(self, request, *args, **kwargs):        return self.list(request, *args, **kwargs)    def post(self, request, *args, **kwargs):        return self.create(request, *args, **kwargs)    def put(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)    def patch(self, request, *args, **kwargs):        return self.partial_bulk_update(request, *args, **kwargs)    def delete(self, request, *args, **kwargs):        return self.bulk_destroy(request, *args, **kwargs)# ########################################################## ## 专门提供的一个viewset，搭配了批量创建、更新和删除功能# 它需要搭配bulk的router模块使用。# 如果不用这个，就用ListBulkCreateUpdateDestroyAPIView# ########################################################## #class BulkModelViewSet(bulk_mixins.BulkCreateModelMixin,                       bulk_mixins.BulkUpdateModelMixin,                       bulk_mixins.BulkDestroyModelMixin,                       ModelViewSet):    pass

drf3/mixins.py

这个模块实现了核心的业务逻辑。请注意阅读源代码中的注释。

源代码：

from __future__ import print_function, unicode_literalsfrom rest_framework import statusfrom rest_framework.mixins import CreateModelMixinfrom rest_framework.response import Response__all__ = [    'BulkCreateModelMixin',    'BulkDestroyModelMixin',    'BulkUpdateModelMixin',]class BulkCreateModelMixin(CreateModelMixin):    """    Django REST >= 2.2.5.以后的版本多了一个many=True的参数。    通过这个参数，可以实现单个和批量创建实例的统一操作。    其本质是使用DRF提供的ListSerializer类    """        # 重写create方法    def create(self, request, *args, **kwargs):        # 通过判断request.data变量是列表还是字典，来区分是单体操作还是批量操作。        # 这要求我们前端发送json格式的数据时，必须定义好数据格式        bulk = isinstance(request.data, list)        if not bulk: # 如果不是批量操作，则调用父类的单体创建方法            return super(BulkCreateModelMixin, self).create(request, *args, **kwargs)        else:  # 如果是批量操作，则添加many=True参数            serializer = self.get_serializer(data=request.data, many=True)            serializer.is_valid(raise_exception=True)            # 这里少了DRF源码中的headers = self.get_success_headers(serializer.data)                     self.perform_bulk_create(serializer)            return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)        # 这是个钩子方法    def perform_bulk_create(self, serializer):        return self.perform_create(serializer)class BulkUpdateModelMixin(object):    """        同样是通过many=True参数来实现批量更新    """        # 重写单个对象的获取    def get_object(self):        lookup_url_kwarg = self.lookup_url_kwarg or self.lookup_field                # 这个if执行的是父类的操作        if lookup_url_kwarg in self.kwargs:            return super(BulkUpdateModelMixin, self).get_object()                # 如果没有携带id，则直接返回，什么都不做。        # 也就是  PUT  http://127.0.0.1/students/        # 和            PUT      http://127.0.0.1/students/1/的区别        return            # 核心的更新方法    def bulk_update(self, request, *args, **kwargs):        # 先看看是PUT还是PATCH        partial = kwargs.pop('partial', False)        # 限制只对过滤后的查询集进行更新        # 下面的代码就是基本的DRF反序列化套路        # 核心是instances是个过滤集，many指定为True，partial根据方法来变        # 这里的逻辑是将单体更新当作只有一个元素的列表来更新（也就是批量为1）。        serializer = self.get_serializer(            self.filter_queryset(self.get_queryset()),            data=request.data,            many=True,            partial=partial,        )        serializer.is_valid(raise_exception=True)        self.perform_bulk_update(serializer)        return Response(serializer.data, status=status.HTTP_200_OK)            # 如果是PATCH方法，则手动添加partial=True参数，表示局部更新    # 实际执行的方法和整体更新一样，都是调用bulk_update方法    def partial_bulk_update(self, request, *args, **kwargs):        kwargs['partial'] = True        return self.bulk_update(request, *args, **kwargs)            # 钩子方法    def perform_update(self, serializer):        serializer.save()        # 钩子方法    def perform_bulk_update(self, serializer):        return self.perform_update(serializer)# 删除操作class BulkDestroyModelMixin(object):    """    用于删除模型实例    """    def allow_bulk_destroy(self, qs, filtered):        """        这是一个钩子，用于确保批量删除操作是安全的。        默认情况下，它会检查删除操作是否在一个过滤集上进行，不能对原始查询集也就是qs进行删除。                最终的返回值是布尔值，如果返回True，表示允许删除，否则拒绝。                源码这里是简单地比较了qs和filtered是否相同，你可以自定义判断逻辑。                删除操作可以配合过滤后端。        """        return qs is not filtered        # DELETE方法将被转发到这里    def bulk_destroy(self, request, *args, **kwargs):        # 首先，获取查询集        qs = self.get_queryset()                # 获取过滤集        filtered = self.filter_queryset(qs)        # 调用allow_bulk_destroy方法，判断是否允许该删除操作        if not self.allow_bulk_destroy(qs, filtered):            # 如果不允许，返回400响应，错误的请求            return Response(status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)                # 否则对过滤集执行批量删除操作        self.perform_bulk_destroy(filtered)        return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT)            # 这个删除方法，其实就是ORM的delete方法    # 之所以设置这个方法，其实就是个钩子，方便我们自定义    def perform_destroy(self, instance):        instance.delete()            # 批量删除很简单，就是遍历过滤集，逐个删除    def perform_bulk_destroy(self, objects):        for obj in objects:            self.perform_destroy(obj)

drf3/serializers.py

这个模块只有两个类，它们提供了2个功能。

• BulkSerializerMixin：往验证后的数据中添加主键字段的值

• BulkListSerializer：提供批量更新的update方法

源代码：

from __future__ import print_function, unicode_literalsimport inspect  # Python内置模块。从活动的Python对象获取有用的信息。from rest_framework.exceptions import ValidationErrorfrom rest_framework.serializers import ListSerializer__all__ = [    'BulkListSerializer',    'BulkSerializerMixin',]# 由于DRF源码在默认情况下，会将只读字段的值去掉，所以id主键值不会出现在validated_data中# 因为我们现在需要批量更新对象，url中也没有携带对象的id，所以我们需要手动将id的值添加回去。class BulkSerializerMixin(object):    # 由外部数据转换为Python内部字典    def to_internal_value(self, data):        # 先调用父类的方法，获得返回值        ret = super(BulkSerializerMixin, self).to_internal_value(data)                # 去Meta元类中看看，有没有指定'update_lookup_field'属性，如果没有，默认使用id        # 这本质就是个钩子，允许我们自定义主键字段        id_attr = getattr(self.Meta, 'update_lookup_field', 'id')        # 获取当前请求的类型        request_method = getattr(getattr(self.context.get('view'), 'request'), 'method', '')                        # 如果下面的三个条件都满足：        # self.root是BulkListSerializer的实例        # id_attr变量不为空        # 请求的方法是'PUT'或'PATCH'        # 那么执行if语句中的代码        if all((isinstance(self.root, BulkListSerializer),                id_attr,                request_method in ('PUT', 'PATCH'))):            # 拿到id字段的句柄            id_field = self.fields[id_attr]            # 拿到字段的值               id_value = id_field.get_value(data)                        # 为ret追加键值对            ret[id_attr] = id_value        return ret# 这个类主要是在ListSerializer基础上重写的update逻辑，实现批量操作class BulkListSerializer(ListSerializer):    # 指定用于更新的查询字段为id    update_lookup_field = 'id'    def update(self, queryset, all_validated_data):        # 先看看有没有指定用于查询的字段        id_attr = getattr(self.child.Meta, 'update_lookup_field', 'id')                # 通过id去获取所有的键值对        # 下面是一个字典推导式        all_validated_data_by_id = {            i.pop(id_attr): i            for i in all_validated_data        }                # 对数据类型做判断        if not all((bool(i) and not inspect.isclass(i)                    for i in all_validated_data_by_id.keys())):            raise ValidationError('')        # 使用ORM从查询集中过滤出那些需要更新的模型实例        # 比如id__in=[1,3,4]        objects_to_update = queryset.filter(**{            '{}__in'.format(id_attr): all_validated_data_by_id.keys(),        })                # 如果过滤出来的模型实例数量和用于更新的数据数量不一致，弹出异常        if len(all_validated_data_by_id) != objects_to_update.count():            raise ValidationError('Could not find all objects to update.')                # 准备一个空列表，用于保存将要被更新的实例        updated_objects = []                # 循环每个实例        for obj in objects_to_update:            obj_id = getattr(obj, id_attr)            obj_validated_data = all_validated_data_by_id.get(obj_id)            # 使用模型序列化器的update方法进行实际的更新动作，以防update方法在别的地方被覆盖            updated_objects.append(self.child.update(obj, obj_validated_data))        return updated_objects

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