Django REST Framework Serializer Extensions 使用教程
1. 项目介绍
Django REST framework serializer extensions 是一个开源项目,旨在帮助开发者减少重复编写 Django REST Framework 序列化的工作。通过允许在视图或请求的基础上定义字段,该扩展减少了创建多个非常相似序列化的需求。它支持字段的白名单和黑名单功能,还可以选择性地展开子序列化器。此外,该扩展还能优化查询集,减少数据库的调用次数,提高性能。同时,它还提供了对 HashIds 的支持,以增强数据的安全性。
2. 项目快速启动
安装
首先,确保你的环境中已经安装了以下依赖:
- Python 3.8+
- Django 3.2+
- Django REST Framework 3.12+
- HashIds (>1.0)
然后,你可以使用 pip 来安装 django-rest-framework-serializer-extensions:
pip install djangorestframework-serializer-extensions
接着,将 rest_framework_serializer_extensions 添加到你的 Django 项目的 INSTALLED_APPS 设置中:
INSTALLED_APPS = (
# ...
'rest_framework_serializer_extensions',
)
基本使用
在你的序列化器中添加 SerializerExtensionsMixin:
from rest_framework import serializers
from rest_framework_serializer_extensions import SerializerExtensionsMixin
class OwnerSerializer(SerializerExtensionsMixin, serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = models.Owner
fields = ('id', 'name')
expandable_fields = dict(
organization=OrganizationSerializer,
cars=dict(
serializer=SkuSerializer,
many=True
)
)
在你的 API 视图中添加 SerializerExtensionsAPIViewMixin:
from rest_framework import generics
from rest_framework_serializer_extensions import SerializerExtensionsAPIViewMixin
class RetrieveOwnerAPIView(SerializerExtensionsAPIViewMixin, generics.RetrieveAPIView):
# ...
3. 应用案例和最佳实践
场景一:动态字段扩展
假设你有一个用户模型,你希望在不同的视图中展示不同的字段。你可以使用 SerializerExtensionsMixin 来动态添加或删除字段。
class UserSerializer(SerializerExtensionsMixin, serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = models.User
fields = '__all__'
expandable_fields = {
'profile': ProfileSerializer
}
在视图中,你可以通过请求参数来控制哪些字段应该被包含:
class UserRetrieveAPIView(SerializerExtensionsAPIViewMixin, generics.RetrieveAPIView):
queryset = models.User.objects.all()
serializer_class = UserSerializer
def get_serializer(self, *args, **kwargs):
kwargs['context'] = {
'request': self.request,
'view': self
}
return self.serializer_class(*args, **kwargs)
场景二:优化数据库查询
使用 SerializerExtensionsMixin 可以自动优化查询集,减少不必要的数据库调用。
class DetailedUserSerializer(SerializerExtensionsMixin, serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = models.User
fields = ('id', 'username', 'email', 'profile')
expandable_fields = {
'profile': ProfileSerializer
}
在你的视图中,你可以利用这个特性来提高性能。
4. 典型生态项目
目前,Django REST Framework Serializer Extensions 社区中并没有明确的典型生态项目。但是,你可以通过搜索和查看依赖于该扩展的仓库来找到一些使用该项目的例子。这些项目可能会提供更多关于如何在实际应用中使用 Django REST Framework Serializer Extensions 的见解。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00