优化前和优化后的代码,融在一起,能看看进化的过程。

MODELS.PY

from django.db import models
from pygments.lexers import get_all_lexers
from pygments.styles import get_all_styles

LEXERS = [item for item in get_all_lexers() if item[1]]
LANGUAGE_CHOICES = sorted([(item[1][0], item[0]) for item in LEXERS])
STYLE_CHOICES = sorted((item, item) for item in get_all_styles())

class Snippet(models.Model):
    created = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    title = models.CharField(max_length=100, blank=True, default='')
    code = models.TextField()
    linenos = models.BooleanField(default=False)
    language = models.CharField(choices=LANGUAGE_CHOICES, default='python', max_length=100)
    style = models.CharField(choices=STYLE_CHOICES, default='friendly', max_length=100)

    class Meta:
        ordering = ('created',)

URLS.PY

from django.conf.urls import url
from rest_framework.urlpatterns import format_suffix_patterns
from snippets import views

urlpatterns = [
    url(r'^snippets/$', views.snippet_list),
    url(r'snippets/(?P<pk>[0-9]+)/$', views.snippet_detail),
]

urlpatterns = format_suffix_patterns(urlpatterns)

VIEWS.PY

from django.http import HttpResponse
from rest_framework import status
from rest_framework.decorators import api_view
from rest_framework.response import Response
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from rest_framework.renderers import JSONRenderer
from rest_framework.parsers import JSONParser
from snippets.models import Snippet
from snippets.serializers import SnippetSerializer

class JSONResponse(HttpResponse):

    def __init__(self, data, **kwargs):
        content = JSONRenderer().render(data)
        kwargs['content_type'] = 'application/json'
        super(JSONResponse, self).__init__(content, **kwargs)

@csrf_exempt
def snippet_list_old(request):
    if request.method == 'GET':
        snippets = Snippet.objects.all()
        serializer = SnippetSerializer(snippets, many=True)
        return JSONResponse(serializer.data)
    elif request.method == 'POST':
        data = JSONParser().parse(request)
        serializer = SnippetSerializer(data=data)
        if serializer.is_valid():
            serializer.save()
            return JSONResponse(serializer.data, status=201)
        return JSONResponse(serializer.errors, status=400)

@csrf_exempt
def snippet_detail_old(request, pk):
    try:
        snippet = Snippet.objects.get(pk=pk)
    except Snippet.DoesNotExist:
        return HttpResponse(status=404)

    if request.method == 'GET':
        serializer = SnippetSerializer(snippet)
        return JSONResponse(serializer.data)
    elif request.method == 'PUT':
        data = JSONParser().parse(request)
        serializer = SnippetSerializer(snippet, data=data)
        if serializer.is_valid():
            serializer.save()
            return JSONResponse(serializer.data)
        return JSONResponse(serializer.errors, status=400)
    elif request.method == 'DELETE':
        snippet.delete()
        return HttpResponse(status=204)

@api_view(['GET', 'POST'])
def snippet_list(request, format=None):
    if request.method == 'GET':
        snippets = Snippet.objects.all()
        serializer = SnippetSerializer(snippets, many=True)
        return Response(serializer.data)
    elif request.method == 'POST':
        serializer = SnippetSerializer(data=request.data)
        if serializer.is_valid():
            serializer.save()
            return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)
        return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

@api_view(['GET', 'PUT', 'DELETE'])
def snippet_detail(request, pk, format=None):
    try:
        snippet = Snippet.objects.get(pk=pk)
    except Snippet.DoesNotExist:
        return Response(status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)

    if request.method == 'GET':
        serializer = SnippetSerializer(snippet)
        return Response(serializer.data)
    elif request.method == 'PUT':
        serializer = SnippetSerializer(snippet, data=request.data)
        if serializer.is_valid():
            serializer.save()
            return Response(serializer.data)
        return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
    elif request.method == 'DELETE':
        snippet.delete()
        return Response(status=status.HTTP_204_NO_CONTENT)

SERIALIZER.PY

from rest_framework import serializers
from snippets.models import Snippet, LANGUAGE_CHOICES, STYLE_CHOICES

class SnippetSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Snippet
        fields = ('id', 'title', 'code', 'linenos', 'language', 'style')

class SnippetSerializerOld(serializers.Serializer):
    pk = serializers.IntegerField(read_only=True)
    title = serializers.CharField(required=False, allow_blank=True, max_length=100)
    code = serializers.CharField(style={'base_template': 'textarea.html'})
    linenos = serializers.BooleanField(required=False)
    language = serializers.ChoiceField(choices=LANGUAGE_CHOICES, default='python')
    style = serializers.ChoiceField(choices=STYLE_CHOICES,default='friendly')

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

    def update(self, instance, validated_data):
        instance.title = validated_data.get('title', instance.title)
        instance.code = validated_data.get('code', instance.code)
        instance.linenos = validated_data.get('linenos', instance.linenos)
        instance.language = validated_data.get('language', instance.language)
        instance.style = validated_data.get('style', instance.style)
        instance.save()
        return instance

REST_FRAMEWORK加深记忆-第二次练习官方文档2的更多相关文章

  1. REST_FRAMEWORK加深记忆-第二次练习官方文档

    我想,其它几个基于PYTHON的REST API模块概念都差不多吧. 先深入搞定这个吧. 前几次练习完了有一些印象,并且在工作中实践过一个,现在多弄几次,玩熟悉点. Serializers.py __ ...

  2. REST_FRAMEWORK加深记忆-极致抽象,极致完结

    余下的就是静心看官方文档了. 这个是最抽象的了. urls.py """tutorial URL Configuration The `urlpatterns` list ...

  3. Mysql优化(出自官方文档) - 第二篇

    Mysql优化(出自官方文档) - 第二篇 目录 Mysql优化(出自官方文档) - 第二篇 1 关于Nested Loop Join的相关知识 1.1 相关概念和算法 1.2 一些优化 1 关于Ne ...

  4. 【AutoMapper官方文档】DTO与Domin Model相互转换(中)

    写在前面 AutoMapper目录: [AutoMapper官方文档]DTO与Domin Model相互转换(上) [AutoMapper官方文档]DTO与Domin Model相互转换(中) [Au ...

  5. 一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(2)获取源数据

    我们在文章: 一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(1)Power BI初步介绍中,我们介绍了官方入门文档的第一章.今天继续给大家介绍官方文档中,如何获取数据源的相关内容.虽然是英文,但 ...

  6. Hui之Hui.js 官方文档

    基础 // 判断值是否是指定数据类型 var result = hui.isTargetType("百签软件", "string"); //=>true ...

  7. Spark官方文档 - 中文翻译

    Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linki ...

  8. TestNG官方文档中文版(2)-annotation

    TestNG的官方文档的中文翻译版第二章,原文请见 http://testng.org/doc/documentation-main.html 2 - Annotation 这里是TestNG中用到的 ...

  9. Spring 4 官方文档学习(十二)View技术

    关键词:view technology.template.template engine.markup.内容较多,按需查用即可. 介绍 Thymeleaf Groovy Markup Template ...

随机推荐

  1. 汇编中PTR常见的几种用法

    汇编中PTR的用法确实是令人比较头疼的,我特意搜集了一些PTR的应用实例,可以从例子中揣摩出规律: 1.MOV    WORD PTR [DI],OFFSET BUF1 2.SUB    BYTE   ...

  2. bzoj 1006: [HNOI2008]神奇的国度

    这是个标准的弦图,但如果不知道弦图就惨了=_= 趁着这个机会了解了一下弦图,主要就是完美消除序列,求出了这个就可以根据序列进行贪心染色. 貌似这个序列很神,但是具体应用不了解…… 这道题为什么可以这么 ...

  3. STL学习笔记序言

    笔者作为计算机科学与技术专业的学生,学习并使用C++已经有3年了.在接触STL之前的编程习惯是,所有程序的功能包括数据结构.算法等都是亲自实现,效率极其缓慢.后来从使用STL的vector开始慢慢的感 ...

  4. cookie+session,会话时间设定

    很多Web程序中第一次登录后,在一定时间内(如2个小时)再次访问同一个Web程序时就无需再次登录,而是直接进入程序的主界面(仅限于本机). 实现这个功能关键就是服务端要识别客户的身份.而用Cookie ...

  5. ADO.NET笔记——使用连接池

    相关知识: 连接池的意义: 应用程序往往涉及大量的,并发的数据访问操作 数据库服务器能够同时维系的连接数量非常有限.如果某个数据库访问操作不及时关闭连接,就会减少其他调用对数据库访问的机会.因此,一般 ...

  6. sql拆分查询

    有这样一个需求: 临时表sql: create table #AA ( ID int, Name nvarchar(20) ) insert #AA select 1,'苏州/上海/温州' union ...

  7. openerp学习笔记 自定义小数精度(小数位数)

    小数位数标识定义: lx_purchase/data/lx_purchase_data.xml <?xml version="1.0" encoding="utf- ...

  8. Zendframework application 引导过程

    Applications 会期望用户提供一个配置好的ServiceManager.提供以下服务: 1.EventManager 2.ModuleManager 3.Request 4.Response ...

  9. 你的数据根本不够大,别老扯什么Hadoop了

    本文原名"Don't use Hadoop when your data isn't that big ",出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯 ...

  10. HDFS基本知识整理

    设计理念:         1.超大文件         2.流式数据访问         3.商用普通硬件 不适合场景:         1.低时间延迟的数据访问         2.大量的小文件 ...