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Marshmallow详解
注意：这里的marshmallow版本是预发行版本3.x，非而不是正式版本2.x。版本3与版本2有一些差别，望周知。
文档说明：
marshmallow是一个用来将复杂的orm对象与python原生数据类型之间相互转换的库，简而言之，就是实现object -> dict， objects -> list, string -> dict 和 string -> list。
序列化：序列化的意思是将数据对象转化为可存储或可传输的数据类型
反序列化：将可存储或可传输的数据类型转化为数据对象要进行序列化或反序列化，首先我们需要一个用来操作的object，这里我们先定义一个类：
import datetime as dtclass User: def __init__(self, name, email): self.name = name self.email = email self.created_time = dt.datetime.now()
1. Scheme
要对一个类或者一个json数据实现相互转换(即序列化和反序列化), 需要一个中间载体, 这个载体就是Schema，另外Schema还可以用来做数据验证。
# 这是一个简单的Schemefrom marshmallow import Schema, fieldsclass UserSchema(Schema): name = fields.String() email = fields.Email() created_time = fields.DateTime()
2. Serializing(序列化)
使用scheme的dump()方法来序列化对象，返回的是dict格式的数据
另外schema的dumps()方法序列化对象，返回的是json编码格式的字符串。
user = User(name="TTY", email="tty@python.org")schema = UserSchema()res = schema.dump(user)print(res)# {'email': 'tty@python.org', 'name': 'TTY', 'created_time': '2019-08-05T14:43:51.168241+00:00'}res2 = schema.dumps(user)print(res2)# '{"name": "TTY", "created_time": "2019-08-05T14:46:07.111755+00:00", "email": "tty@python.org"}' 3. 过滤输出
当不需要输出所有的字段时，可以在实例化Scheme时，声明only参数，来指定输出：
summary_schema = UserSchema(only=("name", "email"))res = summary_schema.dump(user)print(res){'name': 'TTY', 'email': 'tty@python.org'} only参数用来指定输出的字段，也可以用exclude参数来排除不输出的字段，达到一样的效果。
4. Deserializing（反序列化）
schema的load()方法与dump()方法相反，用于dict类型的反序列化。他将输入的字典格式数据转换成应用层数据结构。他也能起到验证输入的字典格式数据的作用。
同样，也有对json解码的loads()方法。用于string类型的反序列化。 默认情况下，load()方法返回一个字典，当输入的数据的值不匹配字段类型时，抛出 ValidationError 异常。schema = UserSchema()res = schema.load(user_data)print(res)# {'email': 'tty2@python.org', 'created_time': datetime.datetime(2019, 8, 5, 14, 46, 7), 'name': 'tty2'} 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装饰器post_load即可
class UserSchema(Schema): name = fields.String() email = fields.Email() created_time = 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": "tty2", "email": "tty2@python.org"}schema = UserSchema()res = schema.load(user_data)print(res)# <__main__.User object at 0x0000027BE9678128>user = resprint("name: {} email: {}".format(user.name, user.email))# name: tty2 email: tty2@python.org 5. 处理多个对象的集合
多个对象的集合如果是可迭代的，那么也可以直接对这个集合进行序列化或者反序列化。在实例化Scheme类时设置参数many=True
也可以不在实例化类的时候设置，而在调用dump()方法的时候传入这个参数。
user1 = User(name="tty1", email="tty1@python.org")user2 = User(name="tty2", email="tty2@python.org")users = [user1, user2]# 第一种方法schema = UserSchema(many=True)res = schema.dump(users)# 第二种方法# schema = UserSchema()# res = schema.dump(users， many=True)print(res)# [{'created_time': '2019-08-05T15:09:19.781325+00:00', 'email': 'tty1@python.org', 'name': 'tty1'},# {'created_time': '2019-08-05T15:09:19.781325+00:00', 'email': 'tty2@python.org', 'name': 'tty2'}] 6. Validation(验证)
当不合法的数据通过Schema.load()或者Schema.loads()时，会抛出一个 ValidationError 异常。ValidationError.messages属性有验证错误信息，验证通过的数据在 ValidationError.valid_data 属性中
我们捕获这个异常，然后做异常处理。首先需要导入ValidationError这个异常 ```python from marshmallow import Schema, fields, ValidationErrorclass UserSchema(Schema):
name = fields.String() email = fields.Email() created_time = fields.DateTime()try:
res = UserSchema().load({"name": "ttty", "email": "ttty"}) except ValidationError as e: print("错误信息：{} 合法数据：{}".format(e.messages, e.valid_data)) # 错误信息：{'email': ['Not a valid email address.']} 合法数据：{'name': 'ttty'} `` 当验证一个数据集合的时候，返回的错误信息会以 错误序号-错误信息 的键值对形式保存在errors中user_data = [ {'email': 'mick@stones.com', 'name': 'Mick'}, {'email': 'invalid', 'name': 'Invalid'}, {'name': 'Keith'}, {'email': 'charlie@stones.com'},]try: schema = UserSchema(many=True) res = schema.load(user_data)except ValidationError as e: print("错误信息：{} 合法数据：{}".format(e.messages, e.valid_data)) # 错误信息：{1: {'email': ['Not a valid email address.']}} # 合法数据：[{'email': 'mick@stones.com', 'name': 'Mick'}, # {'name': 'Invalid'}, # {'name': 'Keith'}, # {'email': 'charlie@stones.com'}] 可以看到上面，有错误信息，但是对于没有传入的属性则没有检查，也就是说没有规定属性必须传入。
在Schema里规定不可缺省字段：设置参数required=True
class UserSchema(Schema): name = fields.String(required=True) email = fields.Email() created_time = fields.DateTime()
再次进行验证：
try: schema = UserSchema(many=True) res = schema.load(user_data)except ValidationError as e: print("错误信息：{} 合法数据：{}".format(e.messages, e.valid_data)) # 错误信息：{1: {'email': ['Not a valid email address.']}, # 3: {'name': ['Missing data for required field.']}} # 合法数据：[{'email': 'mick@stones.com', 'name': 'Mick'}, # {'name': 'Invalid'}, # {'name': 'Keith'}, # {'email': 'charlie@stones.com'}] 6.1 自定义验证信息
在编写Schema类的时候，可以向内建的fields中设置validate参数的值来定制验证的逻辑, validate的值可以是函数, 匿名函数lambda, 或者是定义了__call__的对象。
class UserSchema(Schema): name = fields.String(required=True, validate=lambda s: len(s)<6) email = fields.Email() created_time = fields.DateTime()user_data = {'name': 'InvalidName', 'email': 'tty@python.org'}try: res = UserSchema().load(user_data)except ValidationError as e: print(e.messages) # {'name': ['Invalid value.']} 在验证函数中自定义异常信息：
from marshmallow import Schema, fields, ValidationErrordef validate_name(name): if len(name) <= 2: raise ValidationError("name长度必须大于2位") if len(name) >= 6: raise ValidationError("name长度不能大于6位")class UserSchema(Schema): name = fields.String(required=True, validate=validate_name) email = fields.Email() created_time = fields.DateTime()user_data = {'name': 'InvalidName', 'email': 'tty@python.org'}try: res = UserSchema().load(user_data)except ValidationError as e: print(e.messages) # {'name': ['name长度不能大于6位']} 注意：只会在反序列化的时候发生验证！序列化的时候不会验证！
6.2 将验证函数写在Schema中变成验证方法
在Schema中，使用validates装饰器就可以注册验证方法。
from marshmallow import Schema, fields, ValidationError, validatesclass UserSchema(Schema): name = fields.String(required=True) email = fields.Email() created_time = fields.DateTime() @validates("name") def validate_name(self, value): if len(value) <= 2: raise ValidationError("name长度必须大于2位") if len(value) >= 6: raise ValidationError("name长度不能大于6位")user_data = {'name': 'InvalidName', 'email': 'tty@python.org'}try: res = UserSchema().load(user_data)except ValidationError as e: print(e.messages) # {'name': ['name长度不能大于6位']} 6.3 Required Fields(必填选项)
上面已经简单使用过required参数了。这里再简单介绍一下。
自定义required异常信息：
首先我们可以自定义在requird=True时缺失字段时抛出的异常信息：设置参数error_messages的值
class UserSchema(Schema): name = fields.String(required=True, error_messages={"required": "name字段必须填写"}) email = fields.Email() created_time = fields.DateTime()user = {"email": "tty@python.org"}schema = UserSchema()try: res = schema.load(user)except ValidationError as e: print(e.messages) # {'name': ['name字段必须填写']} 忽略部分字段：
使用required之后我们还是可以在传入数据的时候忽略这个必填字段。
class UserSchema(Schema): name = fields.String(required=True) age = fields.Integer(required=True)# 方法一：在load()方法设置partial参数的值（元组），表时忽略那些字段。schema = UserSchema()res = schema.load({"age": 42}, partial=("name",))print(res)# {'age': 42}# 方法二：直接设置partial=Trueschema = UserSchema()res = schema.load({"age": 42}, partial=True)print(res)# {'age': 42} 看起来两种方法是一样的，但是方法一和方法二有区别：方法一只忽略传入partial的字段，方法二会忽略除前面传入的数据里已有的字段之外的所有字段
6.4 对未知字段的处理
默认情况下，如果传入了未知的字段（Schema里没有的字段），执行load()方法会抛出一个 ValidationError 异常。这种行为可以通过更改 unknown 选项来修改。
unknown 有三个值：
- EXCLUDE: exclude unknown fields(直接扔掉未知字段)
- INCLUDE: accept and include the unknown fields（接受未知字段）
- RAISE: raise a ValidationError if there are any unknown fields（抛出异常）
我们可以看到，默认的行为就是RAISE。有两种方法去更改：
方法一：在编写Schema类的时候在class Meta里修改
＃ 首先导入 EXCLUDEfrom marshmallow import EXCLUDEclass UserSchema(Schema): name = fields.String(required=True, error_messages={"required": "name字段必须填写"}) email = fields.Email() created_time = fields.DateTime() class Meta: unknown = EXCLUDE 方法二：在实例化Schema类的时候设置参数unknown的值
class UserSchema(Schema): name = fields.Str(required=True, error_messages={"required": "name字段必须填写"}) email = fields.Email() created_time = fields.DateTime()shema = UserSchema(unknown=EXCLUDE) 7. Schema.validate(校验数据)
如果只是想用Schema去验证数据, 而不进行反序列化生成对象, 可以使用Schema.validate()
可以看到, 通过schema.validate()会自动对数据进行校验, 如果有错误, 则会返回错误信息的dict,没有错误则返回空的dict，通过返回的数据, 我们就可以确认验证是否通过.class UserSchema(Schema): name = fields.Str(required=True, error_messages={"required": "name字段必须填写"}) email = fields.Email() created_time = fields.DateTime()user = {"name": "tty", "email": "tty@python"}schema = UserSchema()res = schema.validate(user)print(res)# {'email': ['Not a valid email address.']}user1 = {"name": "tty", "email": "tty@python.org"}schema = UserSchema()res1 = schema.validate(user1)print(res1)# {} 8. Specifying Serialization/Deserialization Keys（指定序列化/反序列化键）
8.1 Specifying Attribute Names（序列化时指定object属性对应fields字段）
Schema默认会序列化传入对象和自身定义的fields相同的属性, 然而你也会有需求使用不同的fields和属性名. 在这种情况下, 你需要明确定义这个fields将从什么属性名取值
import datetime as dtfrom marshmallow import Schema, fieldsclass User: def __init__(self, name, email): self.name = name self.email = email self.created_time = dt.datetime.now()class UserSchema(Schema): full_name = fields.String(attribute="name") email_address = fields.Email(attribute="email") created_at = fields.DateTime(attribute="created_time")user = User("ttty", email="ttty@python.org")schema = UserSchema()res = schema.dump(user)print(res) 如上所示：UserSchema中的full_name，email_address，created_at分别从User对象的name，email，created_time属性取值。
8.2 反序列化时指定fields字段对应object属性
这个与上面相反，Schema默认反序列化传入字典和输出字典中相同的字段名. 如果你觉得数据不匹配你的schema, 可以传入load_from参数指定需要增加load的字段名(原字段名也能load, 且优先load原字段名)
class UserSchema(Schema): full_name = fields.String(load_from="name") email_address = fields.Email(load_from="email") created_at = fields.DateTime(load_from="created_time")user = {"full_name": "ttty", "email_address": "ttty@python.org"}schema = UserSchema()res = schema.load(user)print(res)# {'email_address': 'ttty@python.org', 'full_name': 'ttty'} 8.3 让key同时满足序列化与反序列化的方法
class UserSchema(Schema): full_name = fields.String(data_key="name") email_address = fields.Email(data_key="email") created_at = fields.DateTime(data_key="created_time")# 序列化user = {"full_name": "ttty", "email_address": "ttty@python.org"}schema = UserSchema()res = schema.dump(user)print(res)# {'name': 'ttty', 'email': 'ttty@python.org'}# 反序列化user1 = {"name": "ttty", "email": "ttty@python.org"}schema = UserSchema()res = schema.load(user1)print(res)# {'email_address': 'ttty@python.org', 'full_name': 'ttty'} 9. 重构：创建隐式字段
当Schema具有许多属性时，为每个属性指定字段类型可能会重复，特别是当许多属性已经是本地python的数据类型时。class Meta允许指定要序列化的属性，marshmallow将根据属性的类型选择适当的字段类型。
# 重构Schemaclass UserSchema(Schema): uppername = fields.Function(lambda obj: obj.name.upper()) class Meta: fields = ("name", "email", "created_at", "uppername") 以上代码中， name将自动被格式化为String类型，created_at将被格式化为DateTime类型。
如果您希望指定除了显式声明的字段之外还包括哪些字段名，则可以使用附加选项。如下：
class UserSchema(Schema): uppername = fields.Function(lambda obj: obj.name.upper()) class Meta: # No need to include 'uppername' additional = ("name", "email", "created_at") 10. 排序
对于某些用例，维护序列化输出的字段顺序可能很有用。要启用排序，请将ordered选项设置为true。这将指示marshmallow将数据序列化到collections.OrderedDict
from collections import OrderedDictclass User: def __init__(self, name, email): self.name = name self.email = email self.created_time = dt.datetime.now()class UserSchema(Schema): uppername = fields.Function(lambda obj: obj.name.upper()) class Meta: fields = ("name", "email", "created_time", "uppername") ordered = Trueu = User("Charlie", "charlie@stones.com")schema = UserSchema()res = schema.dump(u)print(isinstance(res, OrderedDict))# Trueprint(res)# OrderedDict([('name', 'Charlie'), ('email', 'charlie@stones.com'), ('created_time', '2019-08-05T20:22:05.788540+00:00'), ('uppername', 'CHARLIE')]) 11. “只读”与“只写”字段
在Web API的上下文中，序列化参数dump_only和反序列化参数load_only在概念上分别等同于只读和只写字段。
class UserSchema(Schema): name = fields.Str() # password is "write-only" password = fields.Str(load_only=True) # created_at is "read-only" created_at = fields.DateTime(dump_only=True)
load时，dump_only字段被视为未知字段。如果unknown选项设置为include，则与这些字段对应的键的值将因此loaded而不进行验证。
12. 序列化/反序列化时指定字段的默认值
序列化时输入值缺失用default指定默认值。反序列化时输入值缺失用missing指定默认值。
class UserSchema(Schema): id = fields.UUID(missing=uuid.uuid1) birthdate = fields.DateTime(default=dt.datetime(2020, 9, 9))# 序列化res1 = UserSchema().dump({})print(res1)# {'birthdate': '2020-09-09T00:00:00+00:00'}# 反序列化res = UserSchema().load({})print(res)# {'id': UUID('18f1eb3a-b7ec-11e9-82fb-8cec4b76ee65')} 13. 后续扩展
需要表示对象之间的关系？请参见。
想要创建自己的字段类型？请参阅。
需要添加模式级验证，后处理或错误处理行为吗？请参阅。
例如，使用marshmallow的应用程序，请查看。
一个自定义字段的小例子：
from marshmallow import Schema, fieldsclass String128(fields.String): """ 长度为128的字符串类型 """ default_error_messages = { "type": "该字段只能是字符串类型", "invalid": "该字符串长度必须大于6", } def _deserialize(self, value, attr, data, **kwargs): if not isinstance(value, str): self.fail("type") if len(value) < 6: self.fail("invalid")class AppSchema(Schema): name = String128(required=True) priority = fields.Integer() obj_type = String128() link = String128() deploy = fields.Dict() description = fields.String() projects = fields.List(cls_or_instance=fields.Dict)app = { "name": "app11", "priority": 2, "obj_type": "web", "link": "123.123.00.2", "deploy": {"deploy1": "deploy1", "deploy2": "deploy2"}, "description": "app111 test111", "projects": [{"id": 2}]}schema = AppSchema()res = schema.validate(app)print(res)# {'obj_type': ['该字符串长度必须大于6'], 'name': ['该字符串长度必须大于6']}