这篇文章主要介绍了flask模型类数据序列化的方法，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。

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我们在做后台接口的时候，对于返回值，用的最多的就是json数据格式

flask中，返回json数据格式，我们可以用到flask的jsonify函数。

对于基础序列是可以直接序列化的，但是更多的情况下，我们要返回给前端的是一个从数据库查询的模型对象。那么要如何序列化一个模型对象呢？

追踪flask源码，我们会发现，在处理特殊类型的数据的时候，flask用到了json包下的一个JSONEncoder类，它里面有一个很重要的函数，default()，这里面对datetime，date，uuid，html等都做了特殊处理，但是没有对模型对象做处理。

所以思路就出来了，我们需要重写JSONEncoder的default函数，想办法将模型对象转化为dict类型，这样jsonify就可以直接处理了。

那么如何处理模型对象？

最开始想到的是，是用模型对象的__dict__属性，但是这个属性中只有实例属性，没有类属性，所以显然用这个不可取的。

又想到我们平时要定义一个字典类型，是怎么处理的？

可以使用d = dict() 函数来创建一个字典类型的变量。

那如果我们将模型对象实例作为参数传递给dict() 是否可行呢？

答案是可行的，但是我们需要在模型对象中定义两个方法，keys()方法和__getitem__()方法

keys()方法返回值为一个序列，用于告诉dict，当前dict()的key值

__getitem__() 方法，用于将key值和value值对应起来返回给dict()

所以，flask中，如何序列化模型对象呢？答案就呼之欲出了。直接上代码

如上图，定义类JsonEncode，继承自flask.json下面的JSONEncoder，然后重写里面的default函数，其他的不变，唯一就是增加模型对象的序列化，

判断如果当前对象中存在keys和__getitem__属性（即我们上面自定义的两个方法），则表示是模型对象，把它作为参数传给dict()，

然后将我们顶一个JsonEncoder函数替换掉flask.json下面的JSONEncoder类。

最后在需要序列化的模型下面定义keys()和__getitem__()方法。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享flask模型类数据序列化的方法内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，遇到问题就找创新互联，详细的解决方法等着你来学习!

本文名称：flask模型类数据序列化的方法
文章来源：http://azwzsj.com/article/gsepic.html