两种数据：

便于传输的数据：JSON、XML、……
语言内置对象：Python Native Object

相互转换的过程：

serialize: 将语言内置对象转换为便于传输的数据
deserialize: 将便于传输的数据转换为语言内置对象

DRF 的 Serializers 实现了以上两个功能：

Serializer实现了语言对象与序列化数据之间的通用转换方法
ModelSerializer进一步为模型实例和查询集合实现了接口

Serializer 用来序列化/反序列化普通对象

serialize & deserialize

我们先定义一个普通类：

from datetime import datetime

class Comment:
    def __init__(self, email, content, created=None):
        self.email = email
        self.content = content
        self.created = created or datetime.now()

comment = Comment(email='leila@example.com', content='foo bar')

然后我们定义一个 Serializer 类，这个类类似于表单数据对象（Django Form）：

from rest_framework import Serializers

class CommentSerializer(serializer.Serializer):
    email = serializers.EmailField()
    content = serializers.CharField(max_length=200)
    created = serializers.DateTimeField()

注意，上面定义的 Comment 类和 CommentSerializer 类在语法上是完全不相干的。

然后我们可以用 CommentSerializer 来序列化/实例化 Comment 对象：

serialize

serializer = CommentSerializer(comment)
# serializer = CommentSerializer(instance=comment)
serializer.data
# {'email': 'leila@example.com', 'content': 'foo bar', 'created': '2016-01-27T15:17:10.375877'}

deserialize

data = {'email': 'leila@example.com', 'content': 'foo bar', 'created': datetime.now()}
serializer = CommentSerializer(data=data)
serializer.is_valid()
# if True
serializer.validated_data
# {'email': 'leila@example.com', 'content': 'foo bar', 'created': '2016-01-27T15:17:10.375877'}

serialize 将 对象实例 转换成 序列数据，而 deserialize 按照预先定义的规则（*Field）对 序列数据 进行校验，校验成功时可通过.validated_data获取到数据。

deserialize & instantiate

deserialize 过程并不会主动将序列数据实例化成对象，因为序列化器（CommentSerializer）并不直接持有对象类（Comment）的引用。

如果需要在 deserialize 时自动实例化，即将 deserialize 过程升级为 instantiate 过程，我们需要单独为序列化器实现.create()方法和.update()方法。

在这两个方法中，我们手动创建实例对象，或者手动修改实例对象的属性：

class CommentSerializer(serializers.Serializer):
    email = serializers.EmailField()
    content = serializers.CharField(max_length=200)
    created = serializers.DateTimeField()

    def create(self, validated_data):
        return Comment(**validated_data)

    def update(self, instance, validated_data):
        instance.email = validated_data.get('email', instance.email)
        instance.content = validated_data.get('content', instance.content)
        instance.created = validated_data.get('created', instance.created)
        return instance

我们可以看到：

create()方法接收经过验证的数据字典作为参数，返回一个实例对象
update()方法接收实例对象和经过验证的数据字典作为参数，对实例属性经过适当修改后返回了修改后的实例

通过复写这两个增、改方法，现在序列化器直接持有了实例类的引用。

现在使用序列化器进行 deserialize 后，调用其save()方法可以直接获得持有的实例对象的引用：

data = {'email': 'leila@example.com', 'content': 'foo bar', 'created': datetime.now()}
serializer = CommentSerializer(data=data)
if serializer.is_valid():
	print(serializer.validated_data)
    comment = serializer.save()

save()方法通常在数据库模型类的实例对象反序列化时用到，当我们从序列化数据创建一条记录时，create()方法通常这样写：

def create(self, validated_data):
    return Comment.objects.create(**validated_data)

save()方法和update()方法的自定义实现可以根据自己对序列化器的功能需求进行修改。

序列化器对数据库模型数据的序列化/反序列化已经在ModelSerialize类中实现了，不需要我们重复造轮子。

在创建/修改数据库模型实例时，save()方法还可以接收额外的关键字参数，这些关键字参数都会直接被添加到validated_data中，保存到数据库。

例如我们可以将设置 owner 的操作放在save()方法中：

serialize.save(owner=request.user)

ms 平台中关于 owner 的设置就可以从前端移除，改成这种形式！

custom save method

Serializer 的 save 一般用于序列化器接受序列化数据并验证数据之后，执行某些操作，在 DRF 中一般是保存实例数据到数据库。

但是有些情况下，我们可以扩展 save 的概念，它不一定需要永久保存数据，也可以是对验证的数据进行一些特定的操作，然后丢弃它，或者在保存之前另外做一些事情。

例如在一个 Contact 模型中，我们希望 Serializer 验证请求数据后，直接向用户发送邮件，而不是将该数据保存到数据库：

class Contact(serializers.Serializer):
    email = serializer.EmailField()
    message = serializer.CharField()
    
    def save(self):
        email = self.validated_data['email']
        message = self.validated_data['message']
        send_email(from=email, message=message)

需要注意的是，save 方法是从已经验证的数据字典（validated_data）中取数据。

validation

反序列化时才需要验证

Serializer 在反序列化数据时，必须先调用is_valid()方法验证数据。

只有经过验证后，才能通过validated_data属性拿到验证后的数据。

验证错误时的原因

验证失败时，可以通过errors属性获取验证失败的原因，其格式是：

{ [field: string]: string[] }

当不是字段验证出错时，errors 字典的键是"non_field_errors"，这个键可以通过NON_FIELD_ERRORS_KEY配置。

当反序列化多个数据字典时，errors 会以数组形式返回，每个元素代表每个序列数据的验证结果。

验证失败时直接抛出异常

is_valid(raise_exception=True)会在数据验证出错时直接抛出异常，这个异常会被 DRF 自动处理，返回HTTP 400 Bad Request响应，表示验证失败是由请求数据不正确引起的。

字段级别的验证

为序列化器添加validate_<field_name>()方法可以直接对指定的字段进行验证，该方法

验证失败时应该抛出serializers.ValidationError异常，并注明异常原因
最后返回经过验证的值

例如下面的例子验证手机号必须是11位：

from test_framework import serializers

class UserSerializer(serializers.Serializer):
    username = serializers.CharField(max_length=32)
    cellphone = serializers.CharField(max_length=11)
    
    def validate_cellphone(self, val: str):
        if len(val) != 11:
            raise serializers.ValidationError("cellphone must be 11 bits")
        return val

对于可选的字段（required=False）只有在序列化数据包含该字段时才会触发验证。

对象级别的验证

如果需要联合几个字段一起验证，应该在对象级别进行验证，重写validate()方法可实现在对象级别进行验证：

class UserSerializer(serializers.Serializer):
    username = serializers.CharField(max_length=32)
    cellphone = serializers.CharField(max_length=11)
    
    def validate(self, data: Dict):
        ...

入参 data 是一个数据字典，验证失败抛出 ValidationError，验证成功返回数据字典。

函数验证器

除了添加实例方法validate_<field_name>()对字段进行验证外，还可以在定义字段时指定一系列的函数验证器：

class GameRecord(serializers.Serializer):
    score = IntegerField(validators=[multiple_of_ten])
    ...

验证函数直接以待验证的值作为参数，验证失败抛出 ValidationError，并且验证成功可以不需要返回值

def multiple_of_ten(value):
    if value % 10 != 0:
        raise serializers.ValidationError('Not a multiple of ten')

可复用的验证器

DRF 提供了可复用的验证器：

from rest_framework import validators

高级用法，此处不表，可参考文档：https://www.django-rest-framework.org/api-guide/validators/#validators

References

Serializers 官方文档

Serializer 1: serialize, deserialize & validate