Flask RESTful API开发之序列化与反序列化

序列化（Serialization）与反序列化（Deserialization）是RESTful API 开发中绕不开的一环，开发时，序列化与反序列化的功能实现中通常也会包含数据校验（Validation）相关的业务逻辑。本文结合我的实践经验，介绍一种Flask RESTful API开发中实现序列化和反序列化的方法，如果想了解更多相关的理论要点，可以参考Gevin的博客之前的文章。

1. Flask 相关功能基础

python 内置数据类型中的dict和list，可以直接序列化为文本，如：

# Dict和list能够直接被序列化为文本，如下：  def test_list():     data = [{'a':1, 'b':2}, {'c':3, 'd':4}]     return jsonify(result=data)   def test_dict1():     data = {'a':1, 'b':2, 'c':3}     return jsonify(data)  def test_dict2():     data = {'a':1, 'b':2, 'c':3}     return jsonify(**data)  def test_dict3():     data = {'a':1, 'b':2, 'c':3}     return jsonify(result=data)

其中， jsonify 的作用是，把 dict 或 list 转换为 string (类似于 json.dumps() )，同时，在response的header中，添加 content-type =application/json ，由于RESTful API通常以 json 格式作为载体，该方法算是一个shortcut。

由此，对象的序列化，只要实现object -> dict 或 objects -> list 即可。

反序列化，通常分两步实现：

1. 将request中的文本数据转换为python原生的dict或list
2. 基于dict为初始化数据，创建类的实例

反序列化实现的关键是上面第一步，而这一步实现非常容易，如果数据载体为 json ，只需调用 request.get_json() 方法，即可将传入的文本数据转换为dict或list。

2. Marshmallow

Marshmallow 是一个强大的轮子，很好的实现了 object -> dict ， objects -> list ， string -> dict 和 string -> list 。

Marshmallow的使用，将从下面几个方面展开，在开始之前，首先需要一个用于序列化和反序列化的类，我直接与marshmallow官方文档保持一致了：

class User(object):     def __init__(self, name, email):         self.name = name         self.email = email         self.created_at = dt.datetime.now()

Schema

要对一个类（记为 Class_A ，以便表达）进行序列化和反序列化，首先要创建一个与之对应的类（记 Class_A' ），负责实现 Class_A 的序列化、序列化和数据校验等， Class_A' 就是schema，即：

Schema是序列化功能的载体，每个需要被序列化或反序列化的类，都要设计一个相应的Schema，以实现相关功能。Schema中的字段，是被序列化的类的映射，如：

class UserSchema(Schema):     name = fields.Str()     email = fields.Email()     created_at = fields.DateTime()

创建 schema 时，schema中的字段必须与类的成员命名一致，不一致的字段无法被序列化和反序列化。

序列化

序列化使用schema中的 dump() 或 dumps() 方法，其中， dump() 方法实现 obj -> dict ， dumps() 方法实现 obj -> string ，由于Flask能直接序列化dict，所以通常Flask与Marshmallow配合序列化时，用 dump() 方法即可。

from marshmallow import pprint  user = User(name="Monty", email="monty@python.org") schema = UserSchema() result = schema.dump(user) pprint(result.data)   json_result = schema.dumps(user) pprint(json_result.data)

反序列化

反序列化基于schema中的 load() 或 loads() 方法，默认情况下， load() 方法将一个传入的 dict ，结合schema的约定，再转换为一个 dict ，而 loads() 方法的传入参数是 json格式的string ，同样将传入数据转换为符合规范的 dict 。由于调用 load() 或 loads() 方法时，会执行下面提到的 数据校验 ，所以在开发RESTful API时，对传入数据执行 load() 或 loads() 方法是必要的。 load() 方法使用如下：

from pprint import pprint  user_data = {     'created_at': '2014-08-11T05:26:03.869245',     'email': u'ken@yahoo.com',     'name': u'Ken' } schema = UserSchema() result = schema.load(user_data) pprint(result.data)

对反序列化而言，将传入的 dict 变成 object 更加有意义。在Marshmallow中， dict -> object 的方法需要自己实现，然后在该方法前面加上一个decoration： post_load 即可，即：

from marshmallow import Schema, fields, post_load  class UserSchema(Schema):     name = fields.Str()     email = fields.Email()     created_at = fields.DateTime()      @post_load     def make_user(self, data):         return User(**data)

这样每次调用 load() 方法时，会按照 make_user 的逻辑，返回一个 User类 对象。

user_data = {     'name': 'Ronnie',     'email': 'ronnie@stones.com' } schema = UserSchema() result = schema.load(user_data) result.data  # => <User(name='Ronnie')>

Objects <-> List

上面的序列化和反序列化，是针对一个object而言的，对于objects的处理，只需在schema中增加一个参数： many=True ，即：

user1 = User(name="Mick", email="mick@stones.com") user2 = User(name="Keith", email="keith@stones.com") users = [user1, user2]  # option 1: schema = UserSchema(many=True) result = schema.dump(users)  # Option 2: schema = UserSchema() result = schema.dump(users, many=True) result.data

Validation

Marshmallow中的Validation功能用于校验客户端传入的数据是否规范，通常用于创建和修改数据。

Validation可分为 field level validation 和 schema level validation ，创建schema时，实现必要Validation是必须的，由于详细阐述占用的篇幅会比较长，这部分内容请大家直接查看官方文档：

• Field level validation
• Schema level validation

Partial Loading

按照RESTful架构风格的要求，更新数据使用HTTP方法中的 PUT 或 PATCH 方法，使用 PUT 方法时，需要把完整的数据全部传给服务器，使用 PATCH 方法时，只需把需要改动的部分数据传给服务器即可。因此，当使用 PATCH 方法时，传入数据存在无法通过Marshmallow 数据校验的风险，为了避免这种情况，需要借助Partial Loading功能。

实现Partial Loadig只要在schema中增加一个 partial 参数即可：

class UserSchema(Schema):     name = fields.String(required=True)     age = fields.Integer(required=True)  data, errors = UserSchema().load({'age': 42}, partial=True) # OR UserSchema(partial=True).load({'age': 42}) data, errors  # => ({'age': 42}, {})

Context

关于Marshmallow，最后想提的一点是， context ：

Context 是很用的，比如，更新数据时，更新的是一个数据库中已有的对象，反序列化操作如果能基于该对象来反序列化就再好不过了，实现这个小需求一种可行方案是，把该对象放到context中，schema中针对该对象实现相关业务逻辑。

3. Marshmallow 与 Flask 的结合

Marshmallow有一个flask extention： flask-marshmallow ，该扩展与 Flask-SQLAlchemy 和 marshmallow-sqlalchemy 有集成，有兴趣的同学不妨研究一下。

对Gevin而言，数据库抽象层通常使用 Flask-MongoEngine ，marshmallow本身就够用了。

关于Marshmallow在Flask中的应用，大家可以查看我在GitHub上的这两个代码文件：

• JuneMessage/schemas.py
• JuneMessage/api_views.py

以上两个代码文件来自我尚在开发中的项目 JuneMessage ，RESTful API和schema部分已经完成，可以参考一下。另外，schema部分不仅把上面提到的要点均实现了一遍，在代码的组织上也更进一步，看代码比单纯看上面的文字应该更有意义。

注：

Flask 功能基础部分，附加一个说明。

需要注意的是，处于安全考虑，Flask不允许直接返回 list ，即：

data = [{'a':1, 'b':2}, {'c':3, 'd':4}]  # This is OK @app.route('/list1/') def test_list():     return jsonify(result=data)  # This fails  @app.route('/list1/') def test_list():     return jsonify(data)

由于这段内容不是本文主题，所以放到最后做补充说明。