在很多情况下，我们会有把 Python 对象进行序列化或反序列化的需求，比如开发 REST API，比如一些面向对象化的数据加载和保存，都会应用到这个功能。

这里看一个最基本的例子，这里给到一个 User 的 Class 定义，再给到一个 data 数据，像这样：

class User(object):
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

data = [{
    'name': 'Germey',
    'age': 23
}, {
    'name': 'Mike',
    'age': 20
}]

现在我要把这个 data 快速转成 User 组成的数组，变成这样：

[User(name='Germey', age=23), User(name='Mike', age=20)]

你会怎么来实现？

或者我有了上面的列表内容，想要转成一个 JSON 字符串，变成这样：

[{"name": "Germey", "age": 23}, {"name": "Mike", "age": 20}]

你又会怎么操作呢？

另外如果 JSON 数据里面有各种各样的脏数据，你需要在初始化时验证这些字段是否合法，另外 User 这个对象里面 name、age 的数据类型不同，如何针对不同的数据类型进行针对性的类型转换，这个你有更好的实现方案吗？

初步思路

之前我写过一篇文章这可能是 Python 面向对象编程的最佳实践，介绍过 attrs 和 cattrs 这两个库，它们二者的组合可以非常方便地实现对象的序列化和反序列化。

譬如这样：

from attr import attrs, attrib
from cattr import structure, unstructure

@attrs
class User(object):
    name = attrib()
    age = attrib()

data = {
    'name': 'Germey',
    'age': 23
}
user = structure(data, User)
print('user', user)
json = unstructure(user)
print('json', json)

运行结果：

user User(name='Germey', age=23)
json {'name': 'Germey', 'age': 23}

好，这里我们通过 attrs 和 cattrs 这两个库来实现了单个对象的转换。

首先我们要肯定一下 attrs 这个库，它可以极大地简化 Python 类的定义，同时每个字段可以定义多种数据类型。

但 cattrs 这个库就相对弱一些了，如果把 data 换成数组，用 cattrs 还是不怎么好转换的，另外它的 structure 和 unstructure 在某些情景下容错能力较差，所以对于上面的需求，用这两个库搭配起来并不是一个最优的解决方案。

另外数据的校验也是一个问题，attrs 虽然提供了 validator 的参数，但对于多种类型的数据处理的支持并没有那么强大。

所以，我们想要寻求一个更优的解决方案。

更优雅的方案

这里推荐一个库，叫做 marshmallow，它是专门用来支持 Python 对象和原生数据相互转换的库，如实现 object -> dict，objects -> list, string -> dict, string -> list 等的转换功能，另外它还提供了非常丰富的数据类型转换和校验 API，帮助我们快速实现数据的转换。

要使用 marshmallow 这个库，需要先安装下：

pip3 install marshmallow

好了之后，我们在之前的基础上定义一个 Schema，如下：

class UserSchema(Schema):
    name = fields.Str()
    age = fields.Integer()
    
    @post_load
    def make(self, data, **kwargs):
        return User(**data)

还是之前的数据：

data = [{
    'name': 'Germey',
    'age': 23
}, {
    'name': 'Mike',
    'age': 20
}]

这时候我们只需要调用 Schema 的 load 事件就好了：

schema = UserSchema()
users = schema.load(data, many=True)
print(users)

输出结果如下：

[User(name='Germey', age=23), User(name='Mike', age=20)]

这样，我们非常轻松地完成了 JSON 到 User List 的转换。

有人说，如果是单个数据怎么办呢，只需要把 load 方法的 many 参数去掉即可：

data = {
    'name': 'Germey',
    'age': 23
}

schema = UserSchema()
user = schema.load(data)
print(user)

输出结果：

User(name='Germey', age=23)

当然，这仅仅是一个反序列化操作，我们还可以正向进行序列化，以及使用各种各样的验证条件。

下面我们再来看看吧。

更方便的序列化

上面的例子我们实现了序列化操作，输出了 users 为：

[User(name='Germey', age=23), User(name='Mike', age=20)]

有了这个数据，我们也能轻松实现序列化操作。

序列化操作，使用 dump 方法即可

result = schema.dump(users, many=True)
print('result', result)

运行结果如下：

result [{'age': 23, 'name': 'Germey'}, {'age': 20, 'name': 'Mike'}]

由于是 List，所以 dump 方法需要加一个参数 many 为 True。

当然对于单个对象，直接使用 dump 同样是可以的：

result = schema.dump(user)
print('result', result)

运行结果如下：

result {'name': 'Germey', 'age': 23}

这样的话，单个、多个对象的序列化也不再是难事。

经过上面的操作，我们完成了 object 到 dict 或 list 的转换，即：

object  dict
objects  list

验证

当然，上面的功能其实并不足以让你觉得 marshmallow 有多么了不起，其实就是一个对象到基本数据的转换嘛。但肯定不止这些，marshmallow 还提供了更加强大啊功能，比如说验证，Validation。

比如这里我们将 age 这个字段设置为 hello，它无法被转换成数值类型，所以肯定会报错，样例如下：

data = {
    'name': 'Germey',
    'age': 'hello'
}

from marshmallow import ValidationError
try:
    schema = UserSchema()
    user, errors = schema.load(data)
    print(user, errors)
except ValidationError as e:
    print('e.message', e.messages)
    print('e.valid_data', e.valid_data)

这里如果加载报错，我们可以直接拿到 Error 的 messages 和 valid_data 对象，它包含了错误的信息和正确的字段结果，运行结果如下：

e.message {'age': ['Not a valid integer.']}
e.valid_data {'name': 'Germey'}

因此，比如我们想要开发一个功能，比如用户注册，表单信息就是提交过来的 data，我们只需要过一遍 Validation，就可以轻松得知哪些数据符合要求，哪些不符合要求，接着再进一步进行处理。

当然验证功能肯定不止这一些，我们再来感受一下另一个示例：

from pprint import pprint
from marshmallow import Schema, fields, validate, ValidationError

class UserSchema(Schema):
    name = fields.Str(validate=validate.Length(min=1))
    permission = fields.Str(validate=validate.OneOf(['read', 'write', 'admin']))
    age = fields.Int(validate=validate.Range(min=18, max=40))


in_data = {'name': '', 'permission': 'invalid', 'age': 71}
try:
    UserSchema().load(in_data)
except ValidationError as err:
    pprint(err.messages)

比如这里的 validate 字段，我们分别校验了 name、permission、age 三个字段，校验方式各不相同。

如 name 我们要判断其最小值为 1，则使用了 Length 对象。permission 必须要是几个字符串之一，这里又使用了 OneOf 对象，age 又必须是介于某个范围之间，这里就使用了 Range 对象。

下面我们故意传入一些错误的数据，看下运行结果：

{'age': ['Must be greater than or equal to 18 and less than or equal to 40.'],
 'name': ['Shorter than minimum length 1.'],
 'permission': ['Must be one of: read, write, admin.']}

可以看到，这里也返回了数据验证的结果，对于不符合条件的字段，一一进行说明。

另外我们也可以自定义验证方法：

from marshmallow import Schema, fields, ValidationError

def validate_quantity(n):
    if n < 0:
        raise ValidationError('Quantity must be greater than 0.')
    if n > 30:
        raise ValidationError('Quantity must not be greater than 30.')

class ItemSchema(Schema):
    quantity = fields.Integer(validate=validate_quantity)

in_data = {'quantity': 31}
try:
    result = ItemSchema().load(in_data)
except ValidationError as err:
    print(err.messages)

通过自定义方法，同样可以实现更灵活的验证，运行结果：

{'quantity': ['Quantity must not be greater than 30.']}

对于上面的例子，还有更优雅的写法：

from marshmallow import fields, Schema, validates, ValidationError


class ItemSchema(Schema):
    quantity = fields.Integer()
    
    @validates('quantity')
    def validate_quantity(self, value):
        if value < 0:
            raise ValidationError('Quantity must be greater than 0.')
        if value > 30:
            raise ValidationError('Quantity must not be greater than 30.')

通过定义方法并用 validates 修饰符，使得代码的书写更加简洁。

必填字段

如果要想定义必填字段，只需要在 fields 里面加入 required 参数并设置为 True 即可，另外我们还可以自定义错误信息，使用 error_messages 即可，例如：

from pprint import pprint
from marshmallow import Schema, fields, ValidationError

class UserSchema(Schema):
    name = fields.String(required=True)
    age = fields.Integer(required=True, error_messages={'required': 'Age is required.'})
    city = fields.String(
        required=True,
        error_messages={'required': {'message': 'City required', 'code': 400}},
    )
    email = fields.Email()

try:
    result = UserSchema().load({'email': 'foo@bar.com'})
except ValidationError as err:
    pprint(err.messages)

默认字段

对于序列化和反序列化字段，marshmallow 还提供了默认值，而且区分得非常清楚！如 missing 则是在反序列化时自动填充的数据，default 则是在序列化时自动填充的数据。

例如：

from marshmallow import Schema, fields
import datetime as dt
import uuid

class UserSchema(Schema):
    id = fields.UUID(missing=uuid.uuid1)
    birthdate = fields.DateTime(default=dt.datetime(2017, 9, 29))

print(UserSchema().load({}))
print(UserSchema().dump({}))

这里我们都是定义的空数据，分别进行序列化和反序列化，运行结果如下：

{'id': UUID('06aa384a-570c-11ea-9869-a0999b0d6843')}
{'birthdate': '2017-09-29T00:00:00'}

可以看到，在没有真实值的情况下，序列化和反序列化都是用了默认值。

这个真的是解决了我之前在 cattrs 序列化和反序列化时候的痛点啊！

指定属性名

在序列化时，Schema 对象会默认使用和自身定义相同的 fields 属性名，当然也可以自定义，如：

class UserSchema(Schema):
    name = fields.String()
    email_addr = fields.String(attribute='email')
    date_created = fields.DateTime(attribute='created_at')

user = User('Keith', email='keith@stones.com')
ser = UserSchema()
result, errors = ser.dump(user)
pprint(result)

运行结果如下：

{'name': 'Keith',
 'email_addr': 'keith@stones.com',
 'date_created': '2014-08-17T14:58:57.600623+00:00'}

反序列化也是一样，例如：

class UserSchema(Schema):
    name = fields.String()
    email = fields.Email(load_from='emailAddress')

data = {
    'name': 'Mike',
    'emailAddress': 'foo@bar.com'
}
s = UserSchema()
result, errors = s.load(data)

运行结果如下：

{'name': u'Mike',
 'email': 'foo@bar.com'}

嵌套属性

对于嵌套属性，marshmallow 当然也不在话下，这也是让我觉得 marshmallow 非常好用的地方，例如：

from datetime import date
from marshmallow import Schema, fields, pprint

class ArtistSchema(Schema):
    name = fields.Str()

class AlbumSchema(Schema):
    title = fields.Str()
    release_date = fields.Date()
    artist = fields.Nested(ArtistSchema())

bowie = dict(name='David Bowie')
album = dict(artist=bowie, title='Hunky Dory', release_date=date(1971, 12, 17))

schema = AlbumSchema()
result = schema.dump(album)
pprint(result, indent=2)

这样我们就能充分利用好对象关联外键来方便地实现很多关联功能。

以上介绍的内容基本算在日常的使用中是够用了，当然以上都是一些基本的示例，对于更多功能，可以参考 marchmallow 的官方文档：https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/，强烈推荐大家用起来。