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http://52sox.com/use-python-serialization-orm-data-to-json/

相信使用Python做Web开发的朋友都会遇到这样1个问题,那就是在项目开发中使用模型框架,比如SQLAlchemy、Peewee,我们在做RESTful接口时如何将这些模型序列化为JSON数据。
关于这个问题,跟隔壁那位搞Python的哥们有关系。我不得不佩服这位哥们竟然自己写了1套ORM框架,而且用起来的那么遛,不得不让我汗颜。
但是,在给前端提供接口的时候,如何序列化为JSON数据确实困扰了我们那么一阵子,毕竟占据我们很大一部分时间来进行序列化操作。
这里,我们使用peewee来定义1个简单的例子来说明:

from peewee import SqliteDatabase
from peewee import Model, CharField, DateField, BooleanField, ForeignKeyField

db = SqliteDatabase(\'dev.sqlite3\')

class BaseModel(Model):
    class Meta:
        database = db

class Person(BaseModel):
    name = CharField(max_length= 20)
    birthday = DateField()
    sex = BooleanField()

class Pet(BaseModel):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name= \'pets\')
    name = CharField(max_length= 10)
    animal_type = CharField(max_length= 20)

在这里我们定义了Person和Pet这2个模型,每个Person可能有1个Pet的宠物。
我们插入一些数据,现在假设我们现在有如下的数据:

sqlite> select * from person;
1|Bob|1960-01-15|1
2|Grandma|1935-03-01|0
3|Herb|1950-05-05|1
sqlite> select * from pet;
1|1|Kitty|cat
2|3|Fido|dog
3|3|Mittens|cat
4|2|Jack|cat

现在,我们假设我们接口需要返回的接口是每个用户的名称、生日及其对应的宠物的信息。
我们可以通过连表的方式轻松的获取到我们需要的数据:

query=Person.select(Person,Pet).join(Pet)

那么我们怎么将这个模型数据转换为我们需要的JSON数据呢?一般情况下,我们会这样操作:

data = []
for person in query.aggregate_rows():
    d={}
    d[\'username\'] = person.name
    d[\'birthday\'] = person.birthday
    d[\'pet\'] = []
    for pet in person.pets:
        o = {}
        o[\'name\'] = pet.name
        o[\'animal_type\'] = pet.animal_type
        d[\'pet\'].append(o)
    data.append(d)

最后我们将得到如下的结果:

[{\'birthday\': datetime.date(1960, 1, 15),
  \'pet\': [{\'animal_type\': u\'cat\', \'name\': u\'Kitty\'}],
  \'username\': u\'Bob\'},
 {\'birthday\': datetime.date(1950, 5, 5),
  \'pet\': [{\'animal_type\': u\'dog\', \'name\': u\'Fido\'},
   {\'animal_type\': u\'cat\', \'name\': u\'Mittens\'}],
  \'username\': u\'Herb\'},
 {\'birthday\': datetime.date(1935, 3, 1),
  \'pet\': [{\'animal_type\': u\'cat\', \'name\': u\'Jack\'}],
  \'username\': u\'Grandma\'}]

可以看到,这么1个简单的例子,我们已经对序列化操作处理的已经够呛的。对于那些更为复杂的模型,我们预计只有哭的份了。
因此,我们希望能找到1个库可以减轻我们的工作量,于是我们找到了1个marshallow的库。
下面我们来说说如何使用marshallow来减轻序列化模型的工作量。
主要包括如下2个步骤:

• 定义模式

• 序列化模型

下面我们分别来看看。

定义模式

如果你使用过Flask-RESTful,你应该知道该库提供了1个marshal_with的函数。其中我们就需要定义我们给定字段返回的数据类型,但是Flask-RESTful没有提供字段不同返回的操作。
我们通过如下的方式导入模式及其对应的字段:

from marshmallow import Schema, fields

接下来,我们定义1个继承自Schema的类,然后定义其对应的字段:

class PetSchema(Schema):
    name = fields.String()
    animal_type = fields.String()
    
class PersonSchema(Schema):
    name = fields.String(dump_to = \'username\')
    birthday = fields.Date()
    pets = fields.Nested(PetSchema,dump_to=\'pet\',many=True)

由于这里,我们将用户的name属性修改为username,因此我们需要在字段中使用dump_to参数将其修改为我们需要的字段。另外,用户的pet字段对应的是宠物的信息,因此我们采用嵌套模式来实现这样需求。

序列化模型

上面我们已经定义好了我们的模式了,下一步是序列化模型的操作了。
我们可以这样来操作:

query=Person.select(Person, Pet).join(Pet)

接着,我们实例化我们的模式,然后传入需要序列化的模型:

person, error = PersonSchema(many = True).dumps(query.aggregate_rows())

在这里,我们调用PersonSchema实例的dumps来生成JSON数据,另外它还有1个dump方法用于生成Python对象。由于我们的渲染的数据有多条,因此我们需要在实例化PersonSchema类时传入关键字参数many为True,不然没有任何数据。
通过这种方式,PersonSchema会查看它自己的属性,将数据模型中对应的数据先序列化出来,然后是查询嵌套模式中的字段,如果符合对应的名称则将其序列化出来,最后我们将得到这样的数据:

[
    {
        \"username\": \"Bob\",
        \"pet\": [
            {
                \"animal_type\": \"cat\",
                \"name\": \"Kitty\"
            }
        ],
        \"birthday\": \"1960-01-15\"
    },
    {
        \"username\": \"Herb\",
        \"pet\": [
            {
                \"animal_type\": \"dog\",
                \"name\": \"Fido\"
            },
            {
                \"animal_type\": \"cat\",
                \"name\": \"Mittens\"
            }
        ],
        \"birthday\": \"1950-05-05\"
    },
    {
        \"username\": \"Grandma\",
        \"pet\": [
            {
                \"animal_type\": \"cat\",
                \"name\": \"Jack\"
            }
        ],
        \"birthday\": \"1935-03-01\"
    }
]

可以看到,通过marshallow得到的结果与之前我们编写的序列化操作的结果是一样的。
不得不说,marshallow这个库对于序列化模型其实挺实用的。当然对于复杂的模型,我们需要利用合适的方式将其搜索出来,不然还是序列化不了的。

参考文章:

https://marshmallow.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html