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這篇文章主要介紹了flask模型類數據序列化的方法，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。
我們在做后臺接口的時候，對于返回值，用的最多的就是json數據格式
flask中，返回json數據格式，我們可以用到flask的jsonify函數。
對于基礎序列是可以直接序列化的，但是更多的情況下，我們要返回給前端的是一個從數據庫查詢的模型對象。那么要如何序列化一個模型對象呢？
追蹤flask源碼，我們會發現，在處理特殊類型的數據的時候，flask用到了json包下的一個JSONEncoder類，它里面有一個很重要的函數，default()，這里面對datetime，date，uuid，html等都做了特殊處理，但是沒有對模型對象做處理。
所以思路就出來了，我們需要重寫JSONEncoder的default函數，想辦法將模型對象轉化為dict類型，這樣jsonify就可以直接處理了。
那么如何處理模型對象？
最開始想到的是，是用模型對象的__dict__屬性，但是這個屬性中只有實例屬性，沒有類屬性，所以顯然用這個不可取的。
又想到我們平時要定義一個字典類型，是怎么處理的？
可以使用d = dict() 函數來創建一個字典類型的變量。
那如果我們將模型對象實例作為參數傳遞給dict() 是否可行呢？
答案是可行的，但是我們需要在模型對象中定義兩個方法，keys()方法和__getitem__()方法
keys()方法返回值為一個序列，用于告訴dict，當前dict()的key值
__getitem__() 方法，用于將key值和value值對應起來返回給dict()
所以，flask中，如何序列化模型對象呢？答案就呼之欲出了。直接上代碼
如上圖，定義類JsonEncode，繼承自flask.json下面的JSONEncoder，然后重寫里面的default函數，其他的不變，唯一就是增加模型對象的序列化，
判斷如果當前對象中存在keys和__getitem__屬性（即我們上面自定義的兩個方法），則表示是模型對象，把它作為參數傳給dict()，
然后將我們頂一個JsonEncoder函數替換掉flask.json下面的JSONEncoder類。
最后在需要序列化的模型下面定義keys()和__getitem__()方法。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享flask模型類數據序列化的方法內容對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，遇到問題就找億速云，詳細的解決方法等著你來學習!
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