Django REST框架教程
2024-08-10 22:19:20作者:瞿蔚英Wynne
1. 项目介绍
Django REST框架(Django REST framework)是一个功能强大且灵活的工具包,用于构建Web APIs。它的主要特性包括:
- 可视化的Web浏览API,对开发者非常友好。
- 强大的序列化系统,支持复杂的数据结构。
- 多种认证策略,适合企业级API安全需求。
- 自定义权限控制,确保数据访问的安全性。
- 支持缓存、限速、过滤、分页以及版本控制等高级功能。
2. 项目快速启动
安装
在你的Python环境中安装Django REST框架,可以使用pip:
pip install djangorestframework
配置
在你的Django settings.py 文件中添加 'rest_framework' 到 INSTALLED_APPS 列表:
INSTALLED_APPS = [
# ...
'rest_framework',
]
URL配置
为了启用Web浏览API,将REST框架的URL模式包含到根URLConf:
from rest_framework import urls as rest_framework_urls
urlpatterns = [
path('api-auth/', include(rest_framework_urls)),
# 其他URL路径...
]
示例
创建一个简单的模型API,以读写方式访问用户信息:
- 创建模型:
# models.py
from django.db import models
class User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=20)
email = models.EmailField()
- 序列化模型:
# serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import User
class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = User
fields = ('id', 'username', 'email')
- 创建视图:
# views.py
from rest_framework import generics
from .models import User
from .serializers import UserSerializer
class UserList(generics.ListCreateAPIView):
queryset = User.objects.all()
serializer_class = UserSerializer
class UserDetail(generics.RetrieveUpdateDestroyAPIView):
queryset = User.objects.all()
serializer_class = UserSerializer
- 添加URL模式:
# urls.py
from django.urls import path
from .views import UserList, UserDetail
urlpatterns = [
path('users/', UserList.as_view(), name='user-list'),
path('users/<int:pk>/', UserDetail.as_view(), name='user-detail'),
]
现在你已经有了一个基础的用户管理API。
3. 应用案例和最佳实践
- 使用
ViewSet类进行更简洁的视图定义。 - 结合
DRF Routers自动化URL路由。 - 利用
permissions和authentication中间件来保护API资源。 - 实现自定义过滤器以实现复杂查询条件。
- 使用
pagination来限制结果集大小,提高性能。 - 根据需要选择适合的序列化字段,如
SlugRelatedField或HyperlinkedRelatedField。
4. 典型生态项目
- djangorestframework-jwt:提供了JWT(JSON Web Token)认证支持。
- django-filter:强大的过滤支持,便于根据参数筛选数据。
- django-rest-swagger 或 drf-yasg:提供API文档的可视化展示。
以上就是一个简要的Django REST框架入门教程,更多细节和深入话题,建议查看官方文档以获取全面的信息和支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134