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我們?cè)谧龊笈_(tái)接口的時(shí)候，對(duì)于返回值，用的最多的就是json數(shù)據(jù)格式。
（視頻教程推薦：Flask視頻教程）
flask中，返回json數(shù)據(jù)格式，我們可以用到flask的jsonify函數(shù)。
對(duì)于基礎(chǔ)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(gè)從數(shù)據(jù)庫查詢的模型對(duì)象。那么要如何序列化一個(gè)模型對(duì)象呢？
追蹤flask源碼，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在處理特殊類型的數(shù)據(jù)的時(shí)候，flask用到了json包下的一個(gè)JSONEncoder類，它里面有一個(gè)很重要的函數(shù)，default()，這里面對(duì)datetime，date，uuid，html等都做了特殊處理，但是沒有對(duì)模型對(duì)象做處理。
所以思路就出來了，我們需要重寫JSONEncoder的default函數(shù)，想辦法將模型對(duì)象轉(zhuǎn)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(duì)象？
最開始想到的是，是用模型對(duì)象的__dict__屬性，但是這個(gè)屬性中只有實(shí)例屬性，沒有類屬性，所以顯然用這個(gè)不可取的。
又想到我們平時(shí)要定義一個(gè)字典類型，是怎么處理的？
可以使用d = dict() 函數(shù)來創(chuàng)建一個(gè)字典類型的變量。
那如果我們將模型對(duì)象實(shí)例作為參數(shù)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(duì)象中定義兩個(gè)方法，keys()方法和__getitem__()方法
keys()方法返回值為一個(gè)序列，用于告訴dict，當(dāng)前dict()的key值
__getitem__() 方法，用于將key值和value值對(duì)應(yīng)起來返回給dict()
所以，flask中，如何序列化模型對(duì)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(shù)，其他的不變，唯一就是增加模型對(duì)象的序列化，
判斷如果當(dāng)前對(duì)象中存在keys和__getitem__屬性（即我們上面自定義的兩個(gè)方法），則表示是模型對(duì)象，把它作為參數(shù)傳給dict()，
然后將我們頂一個(gè)JsonEncoder函數(shù)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。
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文章標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：flask中模型類數(shù)據(jù)如何序列化
本文來源：http://m.jiaoqi3.com/article/cdhjpig.html
