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:200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
一区二区三区国产盗摄| 亚洲综合福利| 精品伊人久久| 国产精品jk白丝蜜臀av小说| 国产精品亚洲综合色区韩国| 欧美一级全黄| 久久精品av麻豆的观看方式| 国产毛片一区二区三区 | 色综合狠狠操| 三上亚洲一区二区| 裤袜国产欧美精品一区| 98精品视频| 久久蜜桃资源一区二区老牛| 国产成人精品一区二区三区视频 | 婷婷激情一区| 欧美 日韩 国产精品免费观看| 国产一区视频在线观看免费| 亚洲欧美不卡| 欧美亚洲人成在线| 精品免费视频| 久久久精品久久久久久96| 亚洲欧美日韩高清在线| 蜜臀av国产精品久久久久| 亚洲麻豆一区| 久久国产精品免费精品3p| 久久久国产精品网站| 岛国av免费在线观看| 激情六月综合| 婷婷综合电影| 麻豆传媒一区二区三区| 欧洲av不卡| 国产一区白浆| 国产亚洲精品美女久久久久久久久久| 欧美激情综合| 亚洲精品在线影院| 免费久久99精品国产| 国产精品久久乐| 午夜精品久久久久久久久久蜜桃| 欧美日韩精品一本二本三本| 亚洲免费专区| 91综合网人人| 只有精品亚洲| 成人在线丰满少妇av| 亚洲欧美日韩高清在线| 久久国产人妖系列| 91精品一区二区三区综合在线爱| 亚洲影视一区| 久久青青视频| 婷婷久久免费视频| 麻豆视频在线观看免费网站黄| 性欧美69xoxoxoxo| 欧美日韩1区2区3区| 国产盗摄——sm在线视频| 欧美在线资源| 国产精品手机在线播放| 在线日韩中文| 国产免费av国片精品草莓男男| 99久久激情| 日韩欧美三区| 在线成人动漫av| 欧美一级二级三级视频| 亚洲成人av观看| 日韩激情中文字幕| 久久要要av| 美女av一区| 人人爽香蕉精品| 正在播放日韩精品| 日本不卡中文字幕| 欧美一区二区三区高清视频 | 中文字幕人成乱码在线观看| 亚洲九九精品| 99国产精品免费视频观看| 亚洲一区二区成人| 高清一区二区三区| 日本不卡不码高清免费观看| 视频小说一区二区| 国产精品igao视频网网址不卡日韩| 伊人久久婷婷| 成年男女免费视频网站不卡| 日韩精品高清不卡| 99在线观看免费视频精品观看| 国产精品chinese| 免费日本视频一区| 久久一区二区中文字幕| 欧美xxxx中国| 国产精品探花在线观看| 中文字幕一区二区三区在线视频| 久久国产日韩| 久久亚洲精品中文字幕| 日韩黄色在线观看| 老司机精品久久| 米奇777超碰欧美日韩亚洲| 久久超碰99| 欧美自拍一区| 男女性色大片免费观看一区二区| 88xx成人免费观看视频库| 国产日韩一区二区三区在线| 蜜臀久久久99精品久久久久久| 亚洲一级高清| 快播电影网址老女人久久| 九九久久国产| 国产精品www.| 国产日本精品| 亚久久调教视频| 视频一区二区中文字幕| 欧美日韩日本国产亚洲在线| 99久久精品国产亚洲精品| 国产精品国产三级国产在线观看| 国产三级一区| 国产区精品区| 欧美一区二区三区久久| 在线精品亚洲| 免费在线观看日韩欧美| 亚洲欧美日韩专区| 亚洲欧美日本国产专区一区| 亚洲精品1区2区| 最新日韩欧美| 在线亚洲激情| 久久亚洲电影| 噜噜噜躁狠狠躁狠狠精品视频| 欧美日韩四区| 亚洲综合精品| 综合亚洲色图| 日韩成人av影视| 69堂免费精品视频在线播放| 日本欧美一区二区| 亚洲精选久久| 日本视频一区二区| 国产精品亚洲产品| 国产在线不卡一区二区三区| 精品久久久中文字幕| 成人亚洲一区二区| 日韩免费久久| 国产综合精品一区| 黄色av日韩| 男女男精品网站| 91亚洲精品在看在线观看高清| 91成人在线网站| 美腿丝袜亚洲三区| 国产精品久久久久蜜臀| 亚洲午夜91| 午夜在线播放视频欧美| 日韩专区一卡二卡| 91亚洲无吗| 精品久久网站| 久久精品1区| 天堂av在线一区| 欧美精品中文| 婷婷成人在线| 日韩专区一卡二卡| 在线精品国产亚洲| 国产亚洲观看| 色综合五月天| 天堂网在线观看国产精品| 999国产精品| 日韩亚洲在线| 美女黄网久久| 国产一精品一av一免费爽爽| 精品丝袜久久| 私拍精品福利视频在线一区| 在线视频精品| 欧美一级久久| 激情黄产视频在线免费观看| 韩日一区二区三区| 亚洲精品一级二级三级| 久久精品日韩欧美| 欧美成人高清| 亚洲免费毛片| 国产a亚洲精品| 伊人成人在线视频| 69堂免费精品视频在线播放| 欧美国产精品| 亚洲在线成人| 日韩一区二区三区精品 | 亚洲色图网站| 国产激情精品一区二区三区| 久久久蜜桃一区二区人| 亚洲精品一级二级三级| 国产成人精品一区二区三区免费| 亚洲黄页一区| 久久爱www成人| 激情婷婷久久| 国产欧美一区二区色老头| 国产精品精品| 亚洲精品日本| 欧美国产偷国产精品三区| 亚洲欧美日韩专区| 精品国产美女a久久9999| 制服诱惑一区二区| 久久精品国产亚洲aⅴ| 天使萌一区二区三区免费观看| 麻豆国产欧美一区二区三区| 狠狠久久婷婷| 久久久国产精品网站| 国产亚洲激情| 国产一区二区三区四区五区| 鲁大师影院一区二区三区| 精品一级视频| 蜜臀久久99精品久久久久久9| 国产中文字幕一区二区三区|