上篇文章初步接触了GenericAPIView，这次来更加深入的学习它，了解里面的一些使用和方法

get_object：源码中：处理查询集，并含有所需要得pk值,lookup_field
get_queryset：源码中：先判断queryset是否为空，不为空得话就会替代queryset，所以事先要先声明，
后面可以轻松重写的queryset，实现不同接口使用不同查询集
get_serializer：源码中：先判断serializer_class是否为空，不为空就返回serializer_class
return serializer_class(*args, **kwargs)；
后面我们可以根据不同接口，重写get_serializer_class这个方法，实现不同接口返回不一样的字段
继承关系：generic.genericAPIView继承View.APIView（如图）

补充说明

1、queryset

一般使用类属性的queryset只会查一次，因为queryset是惰性查询；

1、如果还是使用queryset的话，在调用一次queryset后，后面再调用时候就不会改变，

2、这里的queryset不太容易重写，因为每个接口使用的数据源是不一样的，不一定都使用某一个模型类的查询集，不会使用一模一样的数据

2、serializer_class

一般不会使用serializer_class来获取序列化器类

1、因为每个接口需要返回的字段不一定都是相同的，无法实现定制化

3、（路由表中的主键名称pk）：

1、如果定义路由表时，指定的主键名称为pk，那么无需指定lookup_field；

2、如果不想请求数据里的主键名称为pk，比如想叫做id之类的，可以在对应的视图类里重写 lookup_field属性

lookup_field = 'Id'

同时应用里的路由表里的路径参数也要保持一致，修改urlpatterns配置：

path('projects/<int:Id>/',views.ProjectsDetailViews.as_view())

一、过滤

方式一：手写过滤逻辑代码实现功能

    # 查询全部数据
    def get(self, request):
        qs = self.get_queryset()
        param=request.query_params.get('name')
        qs=qs.filter(name__icontains=param)
        serializer_obj = self.get_serializer(instance=qs, many=True)
        return Response(serializer_obj.data, status=status.HTTP_200_OK)

param=request.query_params.get('name')为获取查询字符串参数的值，例如下面请求里的name=1

方式二：使用的是rest_framework中的filters.py中SearchFilter查询类

1、全局使用过滤引擎

1.1 可以在全局配置文件setting.py中，指定默认的过滤引擎，引用rest_framework的过滤引擎（所有获取列表数据的接口都会支持过滤功能）

'DEFAULT_FILTER_BACKENDS': ['rest_framework.filters.SearchFilter'],

1.2 在对应的视图类里定义需要过滤的字段

search_fields=['name','id']

1、'^': 'istartswith',name以什么开头进行过滤（search_fields=['^name','id']）
2、'=': 'iexact',以name等于什么，进行精确匹配过滤（search_fields=['=name','id']）
3、'@': 'search',不常用
4、'$': 'iregex',name字段支持正则匹配（search_fields=['$name','id']）
5、如果不写前缀，默认使用icontains进行匹配过滤

默认情况下，过滤字段是search，如果需要自定义过滤字段，可以在setting.py配置文件中重写SEARCH_PARAM属性

'SEARCH_PARAM': 'Search',

2、局部使用过滤引擎

如果不想全局引用过滤引擎，只想给指定的列表接口添加过滤引擎，那就不需要再setting.py中引用过滤引擎，可以在特定的类视图中指定filter_backends过滤引擎，也可以指定排序引擎

1、可以使用GenericAPIView内置的filter_queryset方法，对查询集进行过滤，省略自己的的代码，达到简化代码的目的

2、filter_queryset的第一个参数是查询集对象

3、注意：视图类里声明的引擎列表里过滤引擎和排序引擎不是字符串参数

二、排序

方式一：自定义代码逻辑进行排序

    # 查询全部数据
    def get(self, request):
        qs = self.get_queryset()
        #param=request.query_params.get('name')
        qs=qs.filter().order_by('-name')
        serializer_obj = self.get_serializer(instance=qs, many=True)
        return Response(serializer_obj.data, status=status.HTTP_200_OK)

方式二：使用的是rest_framework中的filters.py中OrderingFilter查询类

1、全局配置排序引擎

1.1 可以在全局配置文件setting.py中，指定默认的排序引擎，引用rest_framework的过滤引擎（所有获取列表数据的接口都会支持排序功能）

    'DEFAULT_FILTER_BACKENDS': ['rest_framework.filters.SearchFilter'],
    'ORDERING_PARAM': 'ordering',

1.2 在视图类里定义需要排序的字段

# 定义需要排序的字段
ordering_fields=['id','name']

2、局部使用排序引擎

class ProjectsViews(GenericAPIView):
    # 指定当前类视图需要使用的查询集
    queryset = ProjectsModel.objects.all()
    # 指定当前类视图需要使用的序列化器类
    serializer_class = ProjectModelSerializer
    # lookup_field = 'Id'
    # 声明需要使用的引擎类
    filter_backends = [filters.SearchFilter,filters.OrderingFilter]
    # 定义需要过滤的字段
    search_fields=['name','id']
    # 定义需要排序的字段
    ordering_fields=['id','name']

如果不想全局引用排序引擎，只想给指定的列表接口添加排序引擎，那就不需要再setting.py中引用排序引擎，可以在特定的类视图中指定filter_backends排序引擎
视图类中添加排序引擎 filter_backends =[filters.OrderingFilter]
定义需要排序的字段 ordering_fields=['id','name']

api的可浏览界面中会添加排序功能

默认情况下，排序字段是ordering，如果需要自定义过滤字段，可以在setting.py配置文件中重写ORDERING_PARAM属性

'ORDERING_PARAM': 'ordering',

三、分页

1、使用rest_framework中的分页引擎

全局配置文件中指定分页引擎DEFAULT_PAGINATION_CLASS，并且指定每页数据数量参数PAGE_SIZE；

'DEFAULT_PAGINATION_CLASS':'rest_framework.pagination.PageNumberPagination',
'PAGE_SIZE': 3,

    # 查询全部数据
    def get(self, request):
        qs = self.get_queryset()
        qs=self.filter_queryset(qs)
        #需要调用paginate_queryset方法，需要传递序列化之后的字典或者嵌套字典的列表
        page_queryset=self.paginate_queryset(qs)
        #如果定义了分页引擎，则使用get_paginated_response进行返回，否则默认返回不分页的全部数据
        if page_queryset is not None:
            serializer_obj = self.get_serializer(instance=page_queryset, many=True)
            return self.get_paginated_response(serializer_obj.data)
        serializer_obj = self.get_serializer(instance=page_queryset, many=True)
        return Response(serializer_obj.data, status=status.HTTP_200_OK)

调用paginate_queryset方法，需要传递查询集对象
需要调用get_paginated_response方法，需要传递序列化之后的字典或者嵌套字典的列表
如果定义了分页引擎，则使用get_paginated_response进行返回，否则默认返回不分页的全部数
get_paginated_response返回Response对象，在返回的数据中，添加了特定的数据
count ：数据的总数量
next ：下一页的链接link
previous ：上一页的链接link
results ：查询结果data

2、自定义分页引擎类

2.1 自定义一个分页引擎类

from rest_framework.pagination import PageNumberPagination as _PageNumberPagination

class PageNumberPagination(_PageNumberPagination):
    # 分页关键字，来查看对应页的数据
    page_query_param='p'
    # 每页指定展示多少条数据
    page_size_query_param='s'
    # 设置每页数据量虽大值
    max_page_size=20
    # 无效页面提示信息
    invalid_page_message='这是个无效页面，请检查后重新输入....'

2.2 然后再全局配置文件setting.py里替换掉自己定义的分页类

    'DEFAULT_PAGINATION_CLASS':'utils.pagination.PageNumberPagination',
    'PAGE_SIZE': 3,

接下来url里拼接上p=2&s=1,表示展示第二页，每页展示1条数据

当输入的页数不存在时，就会抛出自定义的无效分页的描述

3、给指定的类视图定制一个分页引擎

就需要在指定的类视图中引用我们自定义的分页引擎

3.1 导入自定义分页引擎类

from utils.pagination import PageNumberPagination

3.2 声明需要使用的分页引擎

pagination_class = PageNumberPagination

如果我们还是按照全局分页引擎来分页，是无效的

如果我们按照自定义的分页引擎来分页，是有效的

【Django学习】（十二）GenericAPIView_过滤_排序_分页