Django REST Framework 中 ModelViewSet 的接口方法及参数详解，继承的方法和核心类方法，常用查询方法接口

第一部分（ModelViewSet）

一、ModelViewSet 的继承结构

ModelViewSet 继承自以下类：

ModelViewSet = (
    CreateModelMixin +    # 创建
    RetrieveModelMixin +  # 检索单个
    UpdateModelMixin +    # 更新
    DestroyModelMixin +   # 删除
    ListModelMixin +      # 列表
    GenericViewSet        # 基础视图集
)

二、默认接口方法及参数

以下方法由 ‌mixins‌ 提供，支持 RESTful 标准操作：

参数统一说明：

• ‌request‌: Django 请求对象，包含请求数据 (request.data) 和用户信息 (request.user)。
• ‌*args‌: URL 中捕获的位置参数（如路径参数）。
• ==‌**‌==kwargs: URL 中捕获的关键字参数（如 pk=1）。

三、核心类方法及参数详解

以下方法由 GenericViewSet 和 GenericAPIView 提供，用于控制视图行为：

四、关键参数扩展说明

1. get_object() 的底层参数

• ‌lookup_field‌: 默认是 'pk'，可通过类属性修改为其他字段（如 slug）。
• ‌lookup_url_kwarg‌: 默认与 lookup_field 相同，指定从 URL 中提取参数的名称。

示例：

class BookViewSet(ModelViewSet):
    lookup_field = 'isbn'  # 模型字段
    lookup_url_kwarg = 'book_isbn'  # URL 参数名

2. get_serializer() 的参数

• ‌instance‌: 要更新的模型实例（用于 update 操作）。
• ‌data‌: 请求数据（request.data）。
• ‌partial‌: 是否允许部分更新（True 对应 PATCH 请求）。
  • 从请求参数中获取'partial'标识，当值为True时表示PATCH请求（部分更新字段），False时表示PUT请求（完整更新）。通过控制该参数，DRF的序列化器会决定是否进行全字段验证。

五、权限与节流相关方法

六、自定义场景示例

1. 动态过滤查询集

def get_queryset(self):
    # 只返回当前用户创建的书籍
    return Book.objects.filter(created_by=self.request.user)

2. 按动作选择序列化器

def get_serializer_class(self):
    if self.action == 'list':
        return BookListSerializer
    return BookDetailSerializer

3. 记录操作日志

def perform_create(self, serializer):
    book = serializer.save(created_by=self.request.user)
    log_action('create', self.request.user, book)

七、完整方法调用流程图

sequenceDiagram
    participant Client
    participant ViewSet
    Client->>ViewSet: HTTP 请求 (如 GET /books/)
    ViewSet->>ViewSet: determine_action()
    ViewSet->>ViewSet: get_queryset()
    ViewSet->>ViewSet: filter_queryset()
    ViewSet->>ViewSet: get_serializer()
    ViewSet->>ViewSet: perform_动作()
    ViewSet->>Client: 返回 Response

二部分（查询filter）

一、模型关系假设

# models.py
class PracticeType(models.Model):
    p_type = models.CharField(max_length=50)  # 练习类型字段
    is_active = models.BooleanField(default=True)

class QuestionGroup(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    g_type = models.ForeignKey(PracticeType, on_delete=models.CASCADE)  # 外键关联
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

class Question(models.Model):
    group = models.ForeignKey(QuestionGroup, on_delete=models.CASCADE, related_name='questions')
    content = models.TextField()
    score = models.IntegerField()

二、查询方法详解（表格）

三、参数详细说明

1. ==‌filter(**‌==kwargs) - 过滤

• ‌参数语法‌: 字段__操作符=值（如 created_at__year=2024）
• ‌跨模型查询‌: 使用双下划线 __ 跳转关联模型字段（如 g_type__p_type）。
• ‌示例‌:

  
  # 查询 p_type 为 "物理" 的题组
  groups = QuestionGroup.objects.filter(g_type__p_type='物理')
  
  # 查询 2023 年之后创建的题组
  groups = QuestionGroup.objects.filter(created_at__year__gte=2023)

2. ==‌exclude(**‌==kwargs) - 排除

• ‌参数语法‌: 同 filter()，但排除满足条件的对象。
• ‌示例‌:

  
  # 排除关联到非激活练习类型的题组
  groups = QuestionGroup.objects.exclude(g_type__is_active=False)
  
  # 排除 p_type 为 "化学" 的题组
  groups = QuestionGroup.objects.exclude(g_type__p_type='化学')

3. ‌order_by(*fields)‌ - 排序

• ‌参数语法‌: 字段名前加 - 表示倒序（如 -created_at）。
• ‌跨模型排序‌: 支持按关联模型字段排序（如 g_type__p_type）。
• ‌示例‌:

  
  # 按练习类型名称升序，再按创建时间倒序
  groups = QuestionGroup.objects.order_by('g_type__p_type', '-created_at')

4. ‌values(*fields)‌ - 取字段

• ‌参数语法‌: 指定要返回的字段或关联字段（如 g_type__p_type）。
• ‌返回结果‌: 字典列表（而非模型对象）。
• ‌示例‌:

  
  # 获取所有题组的 ID、名称及其关联的练习类型名称
  data = QuestionGroup.objects.values('id', 'name', 'g_type__p_type')

5. ‌annotate(别名=聚合函数)‌ - 注解

• ‌参数语法‌: 使用聚合函数（如 Count, Sum, Avg）生成计算字段。
• ‌跨模型聚合‌: 通过关联模型的 related_name（如 questions）访问子对象。
• ‌示例‌:

  
  from django.db.models import Count, Sum, Avg
  
  # 统计每个题组的问题数量
  groups = QuestionGroup.objects.annotate(question_count=Count('questions'))
  
  # 计算每个题组的总分和平均分
  groups = QuestionGroup.objects.annotate(
      total_score=Sum('questions__score'),
      avg_score=Avg('questions__score')
  )

四、高级用法

1. 链式调用

# 查询 2024 年创建的数学题组，按总分降序排列
groups = QuestionGroup.objects.filter(
    g_type__p_type='数学',
    created_at__year=2024
).annotate(
    total_score=Sum('questions__score')
).order_by('-total_score')

2. 跨多级模型查询

# 查询所有题目分数大于 80 的题组
groups = QuestionGroup.objects.filter(questions__score__gt=80)

3. 空值处理

# 查询没有关联任何问题的题组
groups = QuestionGroup.objects.filter(questions__isnull=True)

五、性能优化

• ‌select_related‌: 用于外键或一对一字段的预加载（减少查询次数）。

  
  # 预加载 g_type 关联的 PracticeType 对象
  groups = QuestionGroup.objects.select_related('g_type').filter(g_type__p_type='数学')

• ‌prefetch_related‌: 用于多对多或一对多字段的预加载。

  # 预加载题组下的所有问题
  groups = QuestionGroup.objects.prefetch_related('questions').annotate(total_score=Sum('questions__score'))