如果你已经在 Django 项目的设置中将每个请求设置为一个事务，结合你在序列化器中的实现可以确保事务的自动管理。这意味着每个请求都将在一个数据库事务中处理，以下是如何整合这个特性：
1. 在序列化器中进行逐一检查
你可以继续使用之前的自定义序列化器。在这里，我们不需要显式地使用 transaction.atomic()，因为 Django 会自动为每个请求处理事务。
2. 序列化器的实现
确保序列化器的 create 方法能够处理数据的检查、删除和插入。
from rest_framework import serializers
from your_app.models import YourModel, AnotherModel
class YourModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = YourModel
fields = '__all__'
def validate(self, attrs):
# 逐一检查每个字段的有效性
if 'field_name' not in attrs or attrs['field_name'] == '':
raise serializers.ValidationError({"field_name": "This field is required."})
return attrs
def create(self, validated_data):
# 删除原数据
YourModel.objects.all().delete()
# 批量创建新数据
return YourModel.objects.bulk_create([YourModel(**item) for item in validated_data])
class AnotherModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = AnotherModel
fields = '__all__'
def validate(self, attrs):
# 逐一检查另一个模型的字段有效性
if 'another_field' not in attrs or attrs['another_field'] == '':
raise serializers.ValidationError({"another_field": "This field is required."})
return attrs
def create(self, validated_data):
# 删除原数据
AnotherModel.objects.all().delete()
# 批量创建新数据
return AnotherModel.objects.bulk_create([AnotherModel(**item) for item in validated_data])
3. 视图的实现
在视图中，你可以简单地调用序列化器并处理响应。在每个请求中，事务会自动管理。
from rest_framework import viewsets
from your_app.models import YourModel, AnotherModel
from your_app.serializers import YourModelSerializer, AnotherModelSerializer
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
class YourModelViewSet(viewsets.ModelViewSet):
queryset = YourModel.objects.all()
serializer_class = YourModelSerializer
def create(self, request, *args, **kwargs):
# 批量处理 YourModel 的数据
your_model_data = request.data.get('your_model_data', [])
another_model_data = request.data.get('another_model_data', [])
# 处理 YourModel 的数据
your_model_serializer = YourModelSerializer(data=your_model_data, many=True)
try:
your_model_serializer.is_valid(raise_exception=True)
except serializers.ValidationError as e:
return Response(e.detail, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
# 处理 AnotherModel 的数据
another_model_serializer = AnotherModelSerializer(data=another_model_data, many=True)
try:
another_model_serializer.is_valid(raise_exception=True)
except serializers.ValidationError as e:
return Response(e.detail, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
# 删除原数据和插入新数据
your_model_serializer.create(your_model_serializer.validated_data)
another_model_serializer.create(another_model_serializer.validated_data)
return Response({
"your_model": your_model_serializer.data,
"another_model": another_model_serializer.data
}, status=status.HTTP_201_CREATED)
4. 错误处理与事务管理
如果在 validate 或 create 方法中抛出 ValidationError，Django 会自动回滚事务。这意味着任何未通过验证的数据不会被保存到数据库中。
总结
- 事务管理：由于你已经在设置中为每个请求配置了事务管理，Django 将自动处理所有事务。
- 逐一检查：在序列化器中使用
validate方法逐一检查数据有效性。 - 删除和插入：在序列化器的
create方法中实现删除原数据并插入新数据。
这种方法确保了你的应用能够在保持数据一致性的同时，进行批量操作和错误处理。
在这种情况下，由于数据已经通过 openpyxl 解析并存储在 Redis 中，你可以在序列化器中从 Redis 读取数据并进行校验。校验时，如果发现错误，仍然需要返回单元格编号及错误信息；如果所有数据都符合要求，则返回校验通过的结果。
实现步骤：
- 数据存储在 Redis：Excel 文件通过
openpyxl解析后，结果会存入 Redis，每个数据项都包含单元格的编号（例如 A1, B2）和其值。 - 序列化器校验：在序列化器中读取 Redis 中存储的解析数据，然后通过自定义的校验函数逐一校验每个单元格的值。
- 返回结果：校验通过时返回所有数据，如果校验失败，则返回错误信息和对应的单元格编号。
示例代码
1. 存储数据到 Redis
你可以将解析后的数据结构化存储在 Redis 中，例如使用 json 格式或 hash 结构，每个单元格数据都带有其编号。
import redis
import json
from openpyxl import load_workbook
# 初始化 Redis 连接
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
def parse_and_store_xlsx(file_path, redis_key):
workbook = load_workbook(file_path)
sheet = workbook.active
parsed_data = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column):
for cell in row:
cell_data = {
'cell_reference': cell.coordinate, # 单元格编号
'value': cell.value # 单元格值
}
parsed_data.append(cell_data)
# 将解析的数据存入 Redis
redis_client.set(redis_key, json.dumps(parsed_data))
2. 序列化器中的校验
在序列化器中，从 Redis 获取存储的数据并逐一校验，返回结果或错误。
from rest_framework import serializers
import redis
import json
# 初始化 Redis 连接
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
def validate_cell_value(value, cell_reference):
"""
校验单元格值的函数
"""
errors = []
# 示例：期望值为数字类型
if not isinstance(value, (int, float)):
errors.append(f"Invalid value at {cell_reference}: Expected a number, got {type(value).__name__}")
return errors
class RedisDataValidationSerializer(serializers.Serializer):
"""
序列化器，用于从 Redis 获取数据并校验
"""
redis_key = serializers.CharField()
def validate(self, data):
redis_key = data.get('redis_key')
# 从 Redis 中获取数据
raw_data = redis_client.get(redis_key)
if not raw_data:
raise serializers.ValidationError("No data found in Redis for the given key")
# 解析 Redis 中的数据
parsed_data = json.loads(raw_data)
errors = []
validated_data = []
# 校验数据
for cell_data in parsed_data:
cell_value = cell_data.get('value')
cell_reference = cell_data.get('cell_reference')
# 调用校验函数
cell_errors = validate_cell_value(cell_value, cell_reference)
if cell_errors:
errors.extend(cell_errors)
else:
# 如果校验通过，保存有效数据
validated_data.append({
"cell": cell_reference,
"value": cell_value
})
if errors:
# 返回错误信息和单元格编号
raise serializers.ValidationError(errors)
# 返回校验后的数据
return validated_data
3. 视图中的实现
使用序列化器来校验 Redis 中的数据：
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
class ValidateRedisDataView(APIView):
def post(self, request, *args, **kwargs):
serializer = RedisDataValidationSerializer(data=request.data)
if serializer.is_valid():
validated_data = serializer.validated_data
return Response(validated_data, status=status.HTTP_200_OK)
else:
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
4. 前端请求
在前端发送请求时，传递 Redis 的 key：
const redisKey = "your-redis-key";
fetch('/api/validate-redis-data/', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({ redis_key: redisKey })
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error(error));
总结
- Redis 存储：先通过
openpyxl解析 Excel 文件，将数据存储到 Redis。 - 序列化器校验：序列化器从 Redis 获取解析后的数据，并逐一调用校验函数校验每个单元格。
- 返回结果：校验失败时返回带有单元格编号的错误信息；校验通过时返回所有经过验证的数据。
这样，你可以方便地从 Redis 读取并校验数据，同时跟踪每个单元格的编号和错误信息。
你已经将校验逻辑封装在类的 __call__ 方法中，这是一个很好的设计。接下来，我会帮助你将这一逻辑融入到当前方案中，使其适用于你基于类的校验器。
假设的校验器类设计
你已经将校验逻辑放在了类的 __call__ 方法中，意味着你可以像调用函数一样调用该类。这里是一个可能的校验器类的结构：
class DataValidator:
def __call__(self, cell_value, cell_reference):
"""
校验单元格的值，并返回错误信息（如果有）
"""
# 示例校验逻辑（非空校验）
if cell_value is None:
return {
"cell": cell_reference,
"error": f"Value is missing at {cell_reference}"
}
return None
1. 修改文件解析和校验的逻辑
将校验器类的调用整合到文件解析过程中。
import redis
import hashlib
import json
from openpyxl import load_workbook
# 初始化 Redis 连接
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
class DataValidator:
def __call__(self, cell_value, cell_reference):
"""
校验单元格的值，并返回错误信息（如果有）
"""
if cell_value is None:
return {
"cell": cell_reference,
"error": f"Value is missing at {cell_reference}"
}
return None
def hash_file(file):
"""
计算文件的二进制哈希值，生成 Redis key
"""
file_hash = hashlib.md5()
file_hash.update(file.read())
file.seek(0) # 重置文件指针，确保文件后续可以被正确读取
return file_hash.hexdigest()
def parse_and_validate_xlsx(file, validator):
"""
解析并校验文件数据，使用传入的 validator 进行校验
"""
workbook = load_workbook(file)
sheet = workbook.active
errors = []
validated_data = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column):
for cell in row:
cell_value = cell.value
cell_reference = cell.coordinate # 单元格编号
# 使用 validator 进行校验
error = validator(cell_value, cell_reference)
if error:
errors.append(error)
else:
validated_data.append({
"cell": cell_reference,
"value": cell_value
})
redis_key = hash_file(file)
if errors:
# 如果有错误，存储错误信息到 Redis
redis_client.set(redis_key, json.dumps(errors))
return False # 返回信号表明有错误
else:
# 校验通过，存储校验后的数据
redis_client.set(redis_key, json.dumps(validated_data))
return True # 返回信号表明数据全部合格
2. 修改视图中的实现
在视图中实例化你的校验器类，并将其传递到文件解析函数中：
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
class UploadAndValidateExcelView(APIView):
def post(self, request, *args, **kwargs):
file = request.FILES.get('file')
if not file:
return Response({"error": "No file uploaded"}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
# 实例化校验器
validator = DataValidator()
# 解析并校验文件
all_valid = parse_and_validate_xlsx(file, validator)
# 获取校验结果
redis_key = hash_file(file)
validation_result = get_validation_result(redis_key)
if all_valid:
return Response({"status": "success", "data": validation_result}, status=status.HTTP_200_OK)
else:
return Response({"status": "error", "errors": validation_result}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
总结：
- 校验器封装：你可以将校验逻辑集中到
__call__方法中，通过类实例化并直接调用。 - 文件解析与校验结合：在文件解析时，传入校验器并调用它来检查每个单元格的数据。
- Redis 存储结果：通过 Redis 存储校验结果，分别保存通过的有效数据或错误信息。
这样，校验逻辑的扩展和维护都变得更加方便和灵活。
