通常,在DRF视图集中,您可能会这样做:
class FooViewSet(viewsets.ViewSet):
"""
Foo-related viewsets.
"""
permission_classes = [IsAuthenticated,]
def list(self, request):
"""
A list of foo objects.
"""
context = {'request': self.request}
queryset = Foo.objects.all()
serializer = FooSerializer(queryset, many=True, context=context)
return Response(serializer.data)
def retrieve(self, request, pk=None):
"""
Get one publicly available Foo item.
"""
context = {'request': self.request}
queryset = Foo.objects.all()
store_object = get_object_or_404(queryset, pk=pk)
serializer = FooSerializer(store_object, context=context)
return Response(serializer.data)
这很好,分别与:
GET /foo
和GET /foo/
因此,我会在您的< code>urls.py中为您需要的RESTendpoint说明:
urlpatterns = [
path(
'/foo',
viewsets.FooViewSet.as_view({'post': 'create'}),
name='Create Foo',
),
path(
'/foo',
viewsets.FooViewSet.as_view({'get': 'list'}),
name='List Foo',
)
path(
'/foo/<pk>',
viewsets.FooViewSet.as_view({'get': 'retrieve'}),
name='Retrieve Foo',
)
]
约定只修补
(部分更新)或将
(更新)放在/foo/
因此,使用要创建的对象的 JSON 反序列化表示形式发布到基本
/foo
endpoint(减去 pk,让数据库动态创建 pk
)。
如果您想更新foo,只需添加:
urlpatterns = [
...
path(
'/foo/<pk>',
viewsets.FooViewSet.as_view({'put': 'update'}),
name='Update Foo',
),
path(
'/foo/<pk>',
viewsets.FooViewSet.as_view({'patch': 'partial_update'}),
name='Partially Update Foo',
)
]
这将对应于您的FooViewSet,如下所示,作为最基本的示例:
class FooViewSet(viewsets.ViewSet):
def list(self, request):
pass
def create(self, request):
pass
def retrieve(self, request, pk=None):
pass
def update(self, request, pk=None):
pass
def partial_update(self, request, pk=None):
pass
def destroy(self, request, pk=None):
pass
用您想要的代码替换每个需要的endpoint。保持pass也将禁止该方法,例如,如果您希望禁用API上的销毁操作,这是很方便的。
附录:值得一提的是,你还可以做以下事情:
urlpatterns = [
path(
'/foo',
viewsets.FooViewSet.as_view({'post': 'custom_post_action'}),
name='Create Foo',
),
在您的
FooViewSet()
中对应:
class FooViewSet(viewsets.ViewSet):
...
@action(methods=['post'], detail=False, permission_classes=[SomePermissionClass], url_path='?', url_name='?')
def custom_post_action(self, request):
pass
如果你愿意,我觉得这可能是不好的实践,并且没有真正代表“< code>RESTful
”原则,但是如果这是你所需要的,谁会给出一个CRUD呢?
Note This list is auto-generated from the source code and contains the most recent parameter documentation. Attitude EKF estimator The module where these parameters are defined is: examples/attitude_e
引用参数是reference to a memory location变量reference to a memory location的reference to a memory location 。 通过引用传递参数时,与值参数不同,不会为这些参数创建新的存储位置。 参考参数表示与提供给方法的实际参数相同的存储器位置。 您可以使用ref关键字声明引用参数。 以下示例演示了这一点 - using
属性参数用来给已定义的属性附加元数据,类似于脚本语言的 Decorator 或者 C# 的 Attribute。 属性检查器相关参数 参数名 说明 类型 默认值 备注 type 限定属性的数据类型 (Any) undefined 详见 type 参数 visible 在 属性检视器 面板中显示或隐藏 boolean (注1) 详见 visible 参数 displayName 在 属性检视器 面板
属性参数用来给已定义的属性附加元数据,类似于脚本语言的 Decorator 或者 C# 的 Attribute。 属性检查器相关参数 参数名 说明 类型 默认值 备注 type 限定属性的数据类型 (Any) undefined 详见 type 参数 visible 在 属性检视器 面板中显示或隐藏 boolean (注1) 详见 visible 参数 displayName 在 属性检视器 面板
我们用过的一些内置函数携带参数,即你提供给函数让它工作的一些值。比如,如果你想计算一个数的正弦值,你需要指定这个数是多少。因此sin函数使用一个double值作为参数。 一些函数携带一个以上的参数,如pow携带两个double参数,分别作为底数和幂。 注意,在所有这些例子中,我们不仅要指定参数的个数,还要指定参数的类型。所以当你写一个类定义时,发现参数列表指定了每个参数的类型,这应该没什么奇怪的。
本文向大家介绍python函数参数(必须参数、可变参数、关键字参数),包括了python函数参数(必须参数、可变参数、关键字参数)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 ps:下面给大家介绍下python中函数、方法、关键字的区别 一、关键字 二、函 数 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。可以自己定义一个函数。 --函数-封装了独立功能,可以直接调用
匹配可以用来解析简单的参数: use std::env; fn increase(number: i32) { println!("{}", number + 1); } fn decrease(number: i32) { println!("{}", number - 1); } fn help() { println!("usage: match_args <stri
'Handlebars.compile' 与 'Handlebars.precompile' 函数构造了另一个函数。构造的函数可以用 template(context, options) 调用 。context 是输入的对象。 options 是可能具有以下属性的对象: data 输入一个对象以设定自定义的 @variable 的私有值。 helpers 输入以提供自定义助手代码以及全局的助手代码