Flask框架在Python面试中的应用与实战

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 【4月更文挑战第18天】Django REST framework (DRF) 是用于构建Web API的强力工具,尤其适合Django应用。本文深入讨论DRF面试常见问题,包括视图、序列化、路由、权限控制、分页过滤排序及错误处理。同时,强调了易错点如序列化器验证、权限认证配置、API版本管理、性能优化和响应格式统一,并提供实战代码示例。了解这些知识点有助于在Python面试中展现优秀的Web服务开发能力。

Django REST framework (DRF) 是一个强大而灵活的工具包,用于构建Web API,特别是基于Django的应用程序。在Python面试中,对DRF的理解与实际应用能力是衡量候选人Web服务开发能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨DRF面试中常见的问题、易错点以及应对策略,并结合实例代码进行讲解。
image.png

一、常见面试问题

  1. 核心组件与工作流程

    • 视图(Views) :解释视图在DRF中的作用,介绍基于类的视图(ViewSet、GenericViewSet)与视图集(ViewSets)的概念,以及如何关联到URL。
    • 序列化器(Serializers) :阐述序列化器如何定义数据结构、验证与序列化/反序列化数据,以及关联模型(ModelSerializer)的使用。
  2. 路由与URL配置

    • 路由器(Router) :说明路由器如何根据ViewSet自动创建API路由,以及如何自定义路由命名和视图动作。
    • 版本控制:讨论DRF中实现API版本控制的方法,如URL路径版本、请求头版本等。
  3. 权限控制与认证

    • 权限(Permissions) :概述DRF中的权限系统,列举常用权限类(如IsAuthenticated、IsAdminUser等),并展示如何自定义权限。
    • 认证(Authentication) :介绍DRF支持的多种认证方式(如Token、Session、OAuth等),以及如何配置全局或视图级别的认证。
  4. 分页、过滤与排序

    • 分页(Pagination) :解释如何启用分页,选择合适的分页类(如PageNumberPagination、LimitOffsetPagination),并设置分页参数。
    • 过滤(Filtering) :介绍使用django-filter库或内置filterset_fields实现资源过滤。
    • 排序(Sorting) :讲解如何启用排序功能,允许客户端通过查询参数指定排序字段。
  5. 响应与错误处理

    • 渲染器(Renderers) :列举常用的渲染器(JSONRenderer、BrowsableAPIRenderer),并说明如何根据客户端请求选择合适的响应格式。
    • 异常处理:介绍如何使用DRF的异常体系(如PermissionDenied、NotAuthenticated、ValidationError等)处理错误情况,并自定义异常响应。

二、易错点与避免策略

  1. 序列化器验证遗漏:确保在序列化器中充分定义验证规则,使用validate_方法对关联字段、自定义逻辑进行验证,防止脏数据进入数据库。
python
from rest_framework import serializers

class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = User
        fields = ['username', 'email', 'password']

    def validate_password(self, value):
        if len(value) < 8:
            raise serializers.ValidationError("Password must be at least 8 characters long.")
        return value
  1. 权限与认证配置不当:明确API的访问控制需求,合理配置全局权限、视图权限、认证方式,避免因疏忽导致的安全漏洞。
python
from rest_framework.permissions import IsAuthenticatedOrReadOnly

class ArticleViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Article.objects.all()
    serializer_class = ArticleSerializer
    permission_classes = [IsAuthenticatedOrReadOnly]
  1. 忽视API版本管理:在项目初期就规划好版本控制策略,避免后期因API变动导致客户端兼容性问题。遵循“向后兼容”原则,对重大变更引入新版本。
python
from rest_framework.versioning import URLPathVersioning

router = DefaultRouter()
router.versioning_class = URLPathVersioning

router.register(r'users', UserViewSet, basename='user')
  1. 忽略性能优化:合理使用分页、过滤、排序功能,减少不必要的数据传输。对于复杂查询,考虑使用Django ORM的查询优化技巧或添加数据库索引。
python
class ArticleViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Article.objects.all()
    serializer_class = ArticleSerializer
    pagination_class = PageNumberPagination
    filter_backends = [DjangoFilterBackend]
    filterset_fields = ['category', 'author']
  1. 响应格式不统一:在项目中统一响应格式,包括状态码、数据结构、错误消息等,遵循RESTful原则,提升API的易用性和一致性。
python
from rest_framework.response import Response

class CustomAPIView(APIView):
    def get(self, request):
        data = {
   
   'message': 'Hello, World!'}
        return Response(data, status=HTTP_200_OK)

三、实战代码示例

以下是一个使用DRF构建简易博客文章API的示例,涵盖了上述部分知识点:

python
from django.contrib.auth.models import User
from rest_framework import routers, serializers, viewsets
from .models import Article

class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = User
        fields = ['id', 'username']

class ArticleSerializer(serializers.ModelSerializer):
    author = UserSerializer(read_only=True)

    class Meta:
        model = Article
        fields = ['id', 'title', 'content', 'author', 'created_at']

class ArticleViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Article.objects.all()
    serializer_class = ArticleSerializer

router = routers.DefaultRouter()
router.register(r'articles', ArticleViewSet, basename='article')

urlpatterns = [
    path('', include(router.urls)),
]

熟练掌握上述Django REST framework的关键知识点、规避常见错误,并通过实战项目积累经验,将有助于你在Python面试中展现优秀的API开发技能,从容应对DRF相关的问题挑战。

目录
相关文章
|
2月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
308 0
|
2月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
241 0
|
2月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
387 0
|
2月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
162 0
|
3月前
|
监控 数据可视化 数据挖掘
Python Rich库使用指南:打造更美观的命令行应用
Rich库是Python的终端美化利器,支持彩色文本、智能表格、动态进度条和语法高亮,大幅提升命令行应用的可视化效果与用户体验。
218 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【强化学习应用(八)】基于Q-learning的无人机物流路径规划研究(Python代码实现)
【强化学习应用(八)】基于Q-learning的无人机物流路径规划研究(Python代码实现)
210 6
|
人工智能 供应链 前端开发
【精品问答】Python实战100例 | 技术日报(16期)
【精品问答】Python实战100例,确定不mark吗?还有云计算招聘岗位全方位需求解析+学习路径指南精彩直播,对云计算感兴趣的高校生、职场新人看过来~
597 0
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
289 102
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法框架/工具
Python:现代编程的瑞士军刀
Python:现代编程的瑞士军刀
314 104
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 算法框架/工具
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
260 103

推荐镜像

更多