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我们在做后台接口的时候,对于返回值,用的最多的就是json数据格式
flask中,返回json数据格式,我们可以用到flask的jsonify函数。
对于基础序列是可以直接序列化的,但是更多的情况下,我们要返回给前端的是一个从数据库查询的模型对象。那么要如何序列化一个模型对象呢?
追踪flask源码,我们会发现,在处理特殊类型的数据的时候,flask用到了json包下的一个JSONEncoder类,它里面有一个很重要的函数,default(),这里面对datetime,date,uuid,html等都做了特殊处理,但是没有对模型对象做处理。
所以思路就出来了,我们需要重写JSONEncoder的default函数,想办法将模型对象转化为dict类型,这样jsonify就可以直接处理了。
那么如何处理模型对象?
最开始想到的是,是用模型对象的__dict__属性,但是这个属性中只有实例属性,没有类属性,所以显然用这个不可取的。
又想到我们平时要定义一个字典类型,是怎么处理的?
可以使用d = dict() 函数来创建一个字典类型的变量。
那如果我们将模型对象实例作为参数传递给dict() 是否可行呢?
答案是可行的,但是我们需要在模型对象中定义两个方法,keys()方法和__getitem__()方法
keys()方法返回值为一个序列,用于告诉dict,当前dict()的key值
__getitem__() 方法,用于将key值和value值对应起来返回给dict()
所以,flask中,如何序列化模型对象呢?答案就呼之欲出了。直接上代码
如上图,定义类JsonEncode,继承自flask.json下面的JSONEncoder,然后重写里面的default函数,其他的不变,唯一就是增加模型对象的序列化
判断如果当前对象中存在keys和__getitem__属性(即我们上面自定义的两个方法),则表示是模型对象,把它作为参数传给dict()
然后将我们顶一个JsonEncoder函数替换掉flask.json下面的JSONEncoder类。
最后在需要序列化的模型下面定义keys()和__getitem__()方法
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原文地址:https://www.cnblogs.com/fiona-zhong/p/10245736.html