日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

Django ValuesQuerySet轉json方式

瀏覽:199日期:2024-05-28 17:21:38

在使用ValuesQuerySet存放查詢結果時,有時需要轉為json,但并不能直接使用json.dumps()直接轉,而是需要經過下面一個步驟:

result_set = Apple.objects.all().values()print type(result_set)data_list = result_set[:] # queryset轉為listprint type(data_list)

output:

<class ’django.db.models.query.ValuesQuerySet’><type ’list’>

經過轉換之后,data_list可以使用json.dumps()轉為json;

為什么要有ValuesQuerySet?

查詢內容直接轉為字典形式,方便后續使用;

可以指定查詢哪一列;例如Apple.objects.all().values(‘id’),只會查詢表中的id這一列;

補充知識:Python對象轉json【包括嵌套對象轉json,django的model轉json】

背景:

給app寫接口時經常會遇到將一個model轉為json返回。

問題:

網上也有類似方法,只是搜索結果多少有些問題,總是搜了好一會兒才找到合適的方法,另外,網上更多集中的只是簡單些的對象,對于復雜的對象,還是不容易找到好的方式。

方案(python3.6):

1對象轉json:

model類

class People(): def __init__(self, name, age, pet): self.name = name self.age = age self.pet = petclass Pet(): def __init__(self, pet_type, pet_name): self.pet_type = pet_type self.pet_name = pet_name

將Pet對象轉json:

import jsondef pet2json(): pet = Pet(’Cat’, ’Lili’) js = json.dumps(pet.__dict__) print(js)

結果:

{“pet_type”: “Cat”, “pet_name”: “Lili”}

小結:充分利用了Python對象的dict方法,Python下一切皆對象,每個對象都有多個屬性(attribute),Python對屬性有一套統一的管理方案。dict是用來存儲對象屬性的一個字典,其鍵為屬性名,值為屬性的值。dict可直接json化。

2嵌套對象轉json:

剛才的People類可看做是嵌套類,即有一個屬性是另一個類的實例,此時,若用上面的方法來json化Person對象,會有問題,如下【錯誤】:

def simple_person(): pet = Pet(’Cat’, ’Lili’) p = People(’Xiaoming’, 12,pet) json_data = json.dumps(p.__dict__) print(json_data)

結果:

報異常TypeError: Object of type ‘Pet’ is not JSON serializable

原因:json只能針對JSON serializable對象直接進行json化,而一般只有內置的類型,比如string,int,list和dict等才能直接序列化,代碼中p._ dict _是個dict類型,但是其pet屬性仍是自定義的類,是不能直接json化的。

解決方式【正確】:

def simple_person(): pet = Pet(’Cat’, ’Lili’) p = People(’Xiaoming’, 12,pet.__dict__) json_data = json.dumps(p.__dict__) print(json_data)

結果:

{“name”: “Xiaoming”, “age”: 12, “pet”: {“pet_type”: “Cat”, “pet_name”: “Lili”}}

小結:充分利用_ dict _方法。

3django的model轉json:

首先有個model類

class Person(models.Model): name = models.CharField(max_length=50, null=False) age = models.IntegerField(default=0) pid = models.CharField(max_length=20, unique=True) gender = models.IntegerField(default=0)

針對該Person類,有兩種常見情況需要提供其json:

1:根據pid查詢person記錄;

2:根據某些條件,查詢一些person記錄。

此時數據庫里已經插入了一些數據

這里要提一下網上比較常見的一種方式,需要用到django.core.serializers,這個類的serialize(format, queryset, **options)方法,很明顯,這個方式只能作用與queryset格式,并且通過例子(不再列出),得到的結果類似這種 [{“model”: “polls.person”, “pk”: 2, “fields”: {“name”: “Cysion”, “age”: 29, “pid”: “3708261989”, “gender”: 0}}],出現了model,pk,field等屬性,不但用不到(對app來說),而且還增加了其它屬性的使用復雜度。這個在官網的說明文檔里也是如此處理,但是作者并不推薦。

方案:

我們還是使用_ dict _這個利器,首先,我們根據pid獲得一個Person對象,然后利用dict方法打印看看結果(錯誤)

req_pid=3708262007//request中得到 try: rt = Person.objects.get(pid=req_pid) print(rt.__dict__) return HttpResponse(json.dumps(rt.__dict__),content_type=’application/json’) # return JsonResponse(rt.__dict__, safe=False)//另一種方式 except: return JsonResponse(datalogic.get_comon_resp(1, ’沒有查詢到對應數據’))

結果是:

print結果{‘_state’: < django.db.models.base.ModelState object at 0x0000000004C80860 >, ‘id’: 17, ‘name’: ‘zhaoliu’, ‘age’: 10, ‘pid’: ‘3708262007’, ‘gender’: 1}

嘖嘖,又多了些屬性,特別是這個_state,是不能序列化的,所以上述并不能直接返回想要的結果。

解決方式:既然_state無用,且影響了結果,那我們直接臨時除去,不就返回了想要的結果嗎(正確)。

req_pid = request.POST.get(’pid’) try: rt = Person.objects.get(pid=req_pid) rt.__dict__.pop('_state') return JsonResponse(rt.__dict__, safe=False) except: return JsonResponse(datalogic.get_comon_resp(1, ’沒有查詢到對應數據’))

接口返回結果是:

{ 'id': 17, 'name': 'zhaoliu', 'age': 10, 'pid': '3708262007', 'gender': 1}

正是客戶端需要的。

最后,是返回列表的,比如需要這種結果

{ 'code': 0, 'msg': '成功', 'data': [ { 'id': 2, 'name': 'Cysion', 'age': 29, 'pid': '3708261989', 'gender': 0 }, { 'id': 11, 'name': 'Sophia', 'age': 22, 'pid': '3708261998', 'gender': 1 }, { 'id': 15, 'name': 'lisi', 'age': 13, 'pid': '3708262005', 'gender': 0 } ]}

實現思路同上面類似,首先數據庫查詢后得到QuerySet,其不能直接json化(通過serializer得到的不好看,也不好處理,大量的屬性處理還比較費勁),需要將其遍歷得到每個對象,然后將其屬性字典加入到list中,最后將其添加到通用dict中

pers = Person.objects.all()result = {'code':0,'msg':'成功'}L = []for p in pers: p.__dict__.pop('_state')//需要除去,否則不能json化 L.append(p.__dict__)//注意,實際是個json拼接的過程,不能直接添加對象result [’data’] = L

這個時候result 就是個可以直接json化的對象了,通過

return JsonResponse(result, safe=False)

可以返回上面需要的結果。

主要提供了思路,詳細代碼就不提供了。

以上這篇Django ValuesQuerySet轉json方式就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: JavaScript
相關文章:
日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区
色8久久久久| 日韩va亚洲va欧美va久久| 国产图片一区| 中文字幕日本一区二区| 少妇精品久久久一区二区| 亚洲精品综合| 国产欧美日韩视频在线| 成人在线视频中文字幕| 红杏一区二区三区| 国产精品成久久久久| 亚洲精品永久免费视频| 99久久婷婷| 综合一区二区三区| 美女视频黄 久久| 免费高潮视频95在线观看网站| 丝袜美腿一区| 免费日本视频一区| 国产精品115| 激情欧美丁香| 国产精品巨作av| 99久久久久| 91成人在线网站| 久久视频国产| 亚洲欧洲日韩精品在线| 久久一区欧美| 久久国产精品毛片| 精品久久精品| 日本亚洲不卡| 999视频精品| 国产乱人伦精品一区| 不卡一区2区| 久久精品资源| 亚洲激情五月| 日韩精品2区| 国产精品va视频| 热久久免费视频| 91亚洲国产| 国产激情久久| 欧美日韩高清| 国产精品久久久久久久久妇女| 美国欧美日韩国产在线播放| 亚洲天堂av影院| 免费看久久久| 国产精品视频一区二区三区四蜜臂| se01亚洲视频 | 久久精品97| 亚州精品视频| 中文字幕日本一区| 午夜一区在线| 亚洲精选91| 久久亚洲影院| 日韩精品一二三| 免费视频国产一区| 久久裸体视频| 久久夜夜操妹子| 成人免费电影网址| 日韩免费视频| 欧美日韩激情| 91精品福利| 国产视频一区三区| 亚洲一区二区三区免费在线观看| 亚洲黄色在线| 蜜臀精品一区二区三区在线观看 | 蜜桃精品视频| 国产精品.xx视频.xxtv| 精品亚洲成人| 精品伊人久久久| 水蜜桃久久夜色精品一区| 精品国产欧美日韩一区二区三区| 国产精品入口久久| 久久三级中文| 日韩在线观看不卡| 欧美成人日韩| 亚洲在线免费| 久久狠狠亚洲综合| 最新中文字幕在线播放| 精品三级国产| 999国产精品999久久久久久| 欧美福利一区| 中文字幕视频精品一区二区三区| 日韩激情一区二区| 红杏一区二区三区| 婷婷综合在线| 日韩精品a在线观看91| 国产精品白丝av嫩草影院| 黄毛片在线观看| 丝袜美腿成人在线| 麻豆视频一区二区| 性欧美69xoxoxoxo| 日韩手机在线| 日韩成人亚洲| 蜜臀va亚洲va欧美va天堂| 国产精品一区二区三区av麻| 国产高清不卡| 日韩中文字幕在线一区| 日韩一区二区三区免费播放| 亚洲欧美日韩国产综合精品二区 | 日韩欧美2区| 国产在线|日韩| 国产精品中文字幕亚洲欧美| 欧美性感美女一区二区 | 国产精品精品国产一区二区| 人人精品人人爱| 亚洲永久av| 日韩精品亚洲专区在线观看| 91精品啪在线观看国产18 | 日韩视频久久| 成人在线视频中文字幕| 日本v片在线高清不卡在线观看| 亚洲国产福利| 国产精品久久久久77777丨| 亚洲在线观看| 美女久久久久| 色一区二区三区| 日韩区欧美区| 亚洲永久字幕| 婷婷亚洲五月色综合| 亚洲成人va| 久久久噜噜噜| 亚洲最新无码中文字幕久久| 国产日韩欧美三级| 日韩精品导航| 久久激情综合网| 日本视频一区二区| 日本欧美在线| 国产欧美高清视频在线| 丝袜美腿高跟呻吟高潮一区| 欧美特黄一区| av亚洲在线观看| 亚洲特色特黄| 激情偷拍久久| 在线一区电影| 亚洲人亚洲人色久| 欧美日韩亚洲国产精品| 日韩激情一区二区| 国产精品自拍区| 精品无人区麻豆乱码久久久| 国产一区二区三区不卡视频网站| 精品淫伦v久久水蜜桃| 麻豆91精品91久久久的内涵| 精品视频国产| 日韩av免费| 男女激情视频一区| 欧美日韩一区二区三区在线电影| 国产亚洲一区| 在线中文字幕播放| 亚洲欧洲午夜| 日本成人在线不卡视频| 麻豆国产精品| 亚州av乱码久久精品蜜桃| 7777精品| 成人在线网站| 偷拍亚洲精品| 水蜜桃精品av一区二区| 一本色道精品久久一区二区三区| 日本vs亚洲vs韩国一区三区二区| 国产精品115| 亚洲精品a级片| 国产精品久久久久久久久久久久久久久 | 午夜欧美在线| 国产精品1区| 国产精品婷婷| 精品国产乱码| 亚洲专区一区| 一区二区三区四区日本视频| 日韩在线播放一区二区| 国产一区国产二区国产三区 | 日韩黄色大片网站| 石原莉奈在线亚洲二区| 国产在线不卡一区二区三区| 麻豆久久精品| 久久久夜夜夜| 久久精品一区二区国产| 久久国产精品亚洲77777| 成人欧美一区二区三区的电影| 中文视频一区| 2023国产精品久久久精品双| 国产一区二区精品福利地址| 综合在线一区| 亚洲一区免费| 久久中文亚洲字幕| 97se综合| 精品中文在线| 国产精品久久免费视频| 六月天综合网| 欧美日韩精品一本二本三本 | 视频一区二区不卡| 久久亚洲专区| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 国产欧美日韩免费观看| 日韩高清在线一区| 日韩专区视频网站| 日韩欧美四区| 日韩精品福利一区二区三区| 亚洲区国产区| 亚洲欧美网站在线观看| 红桃视频国产精品| 国产综合婷婷| 日韩亚洲精品在线| 亚洲欧美视频|