我正在序列化产品模型及其评论。这是我的简单代码:
class ProductSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
comment_set = CommentSerializer(many=True, read_only=True)
class Meta:
model = Product
fields = [
'title',
'comment_set'
]
class CommentSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
class Meta:
model = Comment
fields = [
'text',
]
class Comment(models.Model):
product = models.ForeignKey(Product, null=True, blank=True, db_index=True)
class Product(models.Model):
title = models.CharField(max_length=50)
...
问题: 如果产品有很多评论。例如,500条评论。所有500个都被序列化了。
如何将结果限制为我自己选择的数量,例如100条评论?
我在发布之前做了一些研究,但只发现了有关过滤的问题。
谢谢。
答案 0 :(得分:6)
在Product
模型上定义一个新方法,该方法返回具有有限数量注释的查询集。
然后将该方法作为CommentSerializer
内ProductSerializer
的来源传递。
class Product(models.Model):
title = models.CharField(max_length=50)
def less_comments(self):
return Comment.objects.all().filter(product=self).order_by("-id")[:100]
然后在ProductSerializer
:
class ProductSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
comment_set = CommentSerializer(many=True, read_only=True, source="less_comments")
PS:从内存中写出代码,没有对它们进行测试。但应该工作。
答案 1 :(得分:3)
您可以编写自定义ListSerializer
并输入CommentSerializer
,然后在ProductSerializer
中创建自定义字段,其源代码基于默认相关名称:
class LimitedListSerializer(serializers.ListSerializer):
def to_representation(self, data):
data = data.all()[:100]
return super(FilteredListSerializer, self).to_representation(data)
class CommentSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
class Meta:
list_serializer_class = LimitedListSerializer
model = Comment
fields = [
'text',]
class Product(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
related_comments = CommentSerializer(many=True, read_only=True, source='comment_set')
当您通过many=True
时,系统会调用列表serrializer。
答案 2 :(得分:2)
您希望使用CommentSerializer
的查询集来控制您保留的查询集。
您可以通过覆盖get_queryset
来做到这一点。例如,要针对当前用户过滤它们。请注意,我采用此示例是因为它突出显示了如何使用请求的上下文来过滤:
class CommentSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
def get_queryset(self):
user = self.context['request'].user
queryset = Comment.objects.filter(user=user)
return queryset
class Meta:
model = Comment
fields = [
'text',
]