Flask 序列化与反序列化

背景

为什么写这篇话题呢，印象中是有次面试中，面试官问我是否了解 Flask 中的序列化与反序列化。由于自身的客观原因，当时对于该问题只能硬着头皮回答：不太了解乀(ˉεˉ乀) 乀(ˉεˉ乀) 。。。（个人觉得还是：基础知识不扎实）

后来这个问题也一直没去关注。。。此次突然想起来后进行一下记录（同样的地方不要翻车两次┑(￣。。￣)┍ ）。

行动

大概先了解了下相关定义：Serialization 和 Deserialization 即序列化和反序列化。Flask中是将对象类型数据转为json即为序列化，将json转为对象类型数据即为反序列化。

Flask中的序列化和反序列化还是比较简单，下面分别进行下理解。

序列化 jsonify()

Flask jsonify()的代码还是很简单，可以理解在默认情况下，Flask的序列化就是直接使用了 json.dumps()，再通过 Response 对象直接返回了 ╮(╯Д╰)╭ ，核心代码如下：

# 唯一就是在用法上有点区别， Flask的jsonify会对传入的参数进行取舍，具体逻辑如下
elif len(args) == 1:  # single args are passed directly to dumps()
  data = args[0]
else:
  data = args or kwargs

# 最终将 data 通过 json.dumps() 进行序列化
return current_app.response_class(
  dumps(data, indent=indent, separators=separators) + "\n",
  mimetype=current_app.config["JSONIFY_MIMETYPE"],
)

看到网上其他人说了一些更深层次的内容，参考链接，参考链接2：

# 默认情况下用的都是 app.json_encoder， 如果有特殊需求，可以对该encoder进行自定义
if app:
  ...
  kwargs.setdefault(
    "cls", bp.json_encoder if bp and bp.json_encoder else app.json_encoder
  )
	...
else:
  ...
  kwargs.setdefault("cls", JSONEncoder)
      
# 用户也可以通过对 app.json_encoder 进行二次封装
class JSONEncoder(_json.JSONEncoder):
    """The default Flask JSON encoder. This one extends the default
    encoder by also supporting ``datetime``, ``UUID``, ``dataclasses``,
    and ``Markup`` objects.
    
    # 通过该对象可以定制化，比如我们要返回给前端的是一个从数据库查询的模型对象。那么就可以通过重写该方法进行定制化。

反序列化 request.get_json()

同样的。。。 Flask的反序列化也挺简单，可以理解在默认情况下， Flask的反序列化就是直接使用了 json.loads()，核心代码如下：

data = self._get_data_for_json(cache=cache)
try:
  rv = self.json_module.loads(data)
  
# self.json_module.loads()
if isinstance(s, bytes):
  # Needed for Python < 3.6
  encoding = detect_utf_encoding(s)
  s = s.decode(encoding)

  return _json.loads(s, **kw)

总结

额。。。本来以为是什么，实际查了下对应的资料后，从比较浅的层次来说， Flask中的序列化以及反序列化实际就是使用的 json库中自带的 dumps 和 loads 。（也可能是才疏学浅，没有太了解深层次的使用场景😂，比如： Flask序列化），所以，不要被一些 “名词” 高大上的样子忽悠了，可能实际内容并不复杂，困难的是做出去解决这个问题的决心。