


Bagaimana untuk Memudahkan Penugasan Kunci Asing dalam Pensiri Rangka Kerja REST Django Bersarang?
DRF: Penetapan Kunci Asing Dipermudah dalam Pensiri Bersarang
Masalah:
Dengan Rangka Kerja Django REST (DRF), a ModelSerializer standard membenarkan hubungan model ForeignKey diberikan atau diedit dengan menyiarkan ID sebagai integer. Walau bagaimanapun, apabila bekerja dengan penyeri bersiri bersarang, meniru tingkah laku ini menimbulkan keraguan tentang pendekatan terbaik.
Penyelesaian:
Kaedah Overriding to_representation()
Satu kaedah untuk mencapai fungsi ini dalam penyeri bersarang adalah untuk mengatasi kaedah to_representation() dalam induk penyeri bersiri. Teknik ini mempunyai kelebihan berikut:
- Tidak memerlukan medan yang berasingan untuk penciptaan dan pembacaan.
- Kedua-dua penciptaan dan pembacaan boleh dilakukan menggunakan kekunci yang sama.
Contoh Pensiri Induk dengan Modified to_representation() Kaedah:
class ParentSerializer(ModelSerializer): class Meta: model = Parent fields = '__all__' def to_representation(self, instance): response = super().to_representation(instance) response['child'] = ChildSerializer(instance.child).data return response
Menggunakan Medan Pensiri Tersuai
Untuk penyelesaian yang lebih generik, pertimbangkan untuk mencipta medan bersiri tersuai dipanggil RelatedFieldAlternative. Medan ini memastikan keserasian dengan DRF versi 3.x dan 4.x.
Medan Pensiri Tersuai:
from rest_framework import serializers class RelatedFieldAlternative(serializers.PrimaryKeyRelatedField): def __init__(self, **kwargs): self.serializer = kwargs.pop('serializer', None) if self.serializer is not None and not issubclass(self.serializer, serializers.Serializer): raise TypeError('"serializer" is not a valid serializer class') super().__init__(**kwargs) def use_pk_only_optimization(self): return False if self.serializer else True def to_representation(self, instance): if self.serializer: return self.serializer(instance, context=self.context).data return super().to_representation(instance)
Menggunakan Medan Tersuai dalam Induk Pensiri:
class ParentSerializer(ModelSerializer): child = RelatedFieldAlternative(queryset=Child.objects.all(), serializer=ChildSerializer) class Meta: model = Parent fields = '__all__'
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memudahkan Penugasan Kunci Asing dalam Pensiri Rangka Kerja REST Django Bersarang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
