DRF: ネストされたシリアライザーでの外部キーの割り当ての簡素化
問題:
Django REST フレームワーク (DRF) では、標準の ModelSerializer を使用すると、ID を整数。ただし、ネストされたシリアライザーを使用する場合、この動作を複製するのが最善のアプローチであるかどうか疑問が生じます。
解決策:
to_representation() メソッドのオーバーライド
Oneネストされたシリアライザーでこの機能を実現するには、親シリアライザーの to_representation() メソッドをオーバーライドします。この手法には次の利点があります。
- 作成と読み取りに別のフィールドが必要ありません。
- 作成と読み取りの両方を同じキーを使用して実行できます。
to_representation() が変更されたサンプルの親シリアライザー方法:
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
カスタム シリアライザー フィールドの使用
より一般的な解決策として、LargeFilter という名前のカスタム シリアライザー フィールドを作成することを検討してください。このフィールドは、DRF バージョン 3.x および 4.x との互換性を保証します。
カスタム シリアライザー フィールド:
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)
親のカスタム フィールドの使用シリアライザ:
class ParentSerializer(ModelSerializer): child = RelatedFieldAlternative(queryset=Child.objects.all(), serializer=ChildSerializer) class Meta: model = Parent fields = '__all__'
以上が入れ子になった Django REST フレームワーク シリアライザーで外部キーの割り当てを簡素化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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