Продолжаем цикл статей, посвящённый основам Django Rest Framework. В предыдущей статье мы подробно рассмотрели, как сериалайзер валидирует входные данные.

В этой статье мы закрепим теорию на простом примере, а также затронем те вопросы, которые не успели рассмотреть раньше:

• какое поле сериалайзера выбрать для ForeignKey-поля модели;
• как сериалайзер работает с датами;
• как устроен метод save сериалайзера.

А ещё мы напишем контроллер, который будет обрабатывать запросы к API на создание записи в БД.

В прошлой части мы в общих чертах рассмотрели, как устроен REST API на DRF при работе на чтение. Едва ли не самый сложный для понимания этап — сериализация. Вооружившись исходным кодом, полностью разберем этот этап — от приема набора записей из модели до их преобразования в список словарей.

Важный момент: мы говорим о работе сериалайзера только на чтение, то есть когда он отдаёт пользователю информацию из базы данных (БД) сайта. О работе на запись, когда данные поступают извне и их надо сохранить в БД, расскажем в следующей статье.

Код учебного проекта, который используется в этой статье, доступен в репозитории на Гитхабе.

Меня зовут Стас Гаранжа, я выпускник курса «Python-разработчик» в Яндекс.Практикуме. Я хочу помочь начинающим разработчикам, которые приступили к изучению Django Rest Framework (DRF) и хотят разобраться, как устроен этот фреймворк.

Я готовлю цикл статей, в которых расскажу о разных сторонах работы DRF. У меня пока нет значимого практического опыта для описания всех изюминок при работе с этим фреймворком, поэтому в основе статьи — исследование, обобщение и по возможности непротиворечивое изложение того, что у DRF под капотом.

В этой статье разберёмся, как сделать REST API на базе Django Rest Framework, чтобы получить по GET-запросу набор записей из базы данных (БД). Иными словами, рассмотрим, как DRF работает на чтение (о том, как с помощью него создавать, изменять и удалять записи в БД, поговорим в отдельной статье).

Общую схему решения этой задачи мы рассмотрим в первой части статьи. Вторая будет посвящена детальному разбору процесса сериализации данных.

В предыдущих статьях мы подробно разобрали работу сериалайзера на основе классов BaseSerializer и Serializer, и теперь мы можем перейти к классу-наследнику ModelSerializer.

Класс модельных сериалайзеров отличается лишь тем, что у него есть несколько инструментов, позволяющих сократить код сериалайзера:

• автоматическое создание полей сериалайзера на основе данных о корреспондирующих полях модели;
• автоматическое включение в поля сериалайзера тех же валидаторов, которые есть в полях модели, а также при определённых условиях метавалидаторов;
• заранее определённые методы create и update.

Общие принципы работы модельного сериалайзера как на чтение, так и на запись идентичны тому, как работает базовый класс Serializer.

Автор оригинальной статьи Ali Mese добавил ещё 100 новых бесплатных сервисов. Все 400 потрясающих сервисов доступны здесь. И еще подборку +500 инструментов от 10 марта 2017 г. смотрите здесь.

A. Бесплатные Веб-Сайты + Логотипы + Хостинг + Выставление Счета

• HTML5 UP: Адаптивные шаблоны HTML5 и CSS3.
• Bootswatch: Бесплатные темы для Bootstrap.
• Templated: Коллекция 845 бесплатных шаблонов CSS и HTML5.
• Wordpress.org | Wordpress.com: Бесплатное создание веб-сайта.
• Strikingly.com Domain: Конструктор веб-сайтов.
• Logaster: Онлайн генератор логотипов и элементов фирменного стиля (new).
• Withoomph: Мгновенное создание логотипов (англ.).
• Hipster Logo Generator: Генератор хипстерских логотипов.
• Squarespace Free Logo: Можно скачать бесплатную версию в маленьком разрешении.
• Invoice to me: Бесплатный генератор счета.
• Free Invoice Generator: Альтернативный бесплатный генератор счета.
• Slimvoice: Невероятно простой счет.

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!