Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

DRF - M2M через сериализатор для ImageField дает UnicodeDecodeError

Я хочу сериализовать модель, используя M2M через отношение. Он отлично работает для всех других полей, кроме ImageField. Ниже приведены мои файлы модели и сериализатора:

models.py

class Product(models.Model):
    name = models.CharField('Name', max_length=255, null=True, blank=True)
    description = models.TextField('Description', max_length=1000, null=True, blank=True)
    price = models.IntegerField('Price', default=0)
    image = models.ImageField('Product Image', null=True, blank=True)


class Cart(models.Model):
    user = models.CharField('User ID', default="1000", max_length=255)
    items = models.ManyToManyField("Product", through='CartActions', blank=True)
    modified = models.DateField('Last Modified')


class CartActions(models.Model):
    product = models.ForeignKey('Product', on_delete=models.CASCADE)
    cart = models.ForeignKey('Cart', on_delete=models.CASCADE)
    quantity = models.PositiveSmallIntegerField(default=0)

serializers.py

class ProductSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['id', 'name', 'description', 'price', 'image']


class CartSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
    items = CartActionsSerializer(source='cartactions_set', many=True)

    class Meta:
        model = Cart
        fields = ['id', 'user', 'items']


class CartActionsSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
    name = serializers.ReadOnlyField(source='product.name')
    price = serializers.ReadOnlyField(source='product.price')
    image = serializers.ReadOnlyField(source='product.image')  # Adding this line gives error

    class Meta:
        model = CartActions
        fields = ['name', 'price', 'image', 'quantity']

Это ошибка, которую я получаю при обращении к API:

UnicodeDecodeError в /store/api/cart/

Кодек utf-8 не может декодировать байт 0xff в позиции 0: недопустимый начальный байт

Это пример ответа, который я получаю от /api/products API:

{
    "id": 1,
    "name": "Product 1",
    "description": "This is a sample description",
    "price": 500,
    "image": "http://192.168.43.210:9000/media/sample_product.jpeg"
}

Я перепробовал почти все ссылки в stackoverflow и других веб-сайтах, но нигде не могу найти точно такую ​​же проблему. Любая помощь очень ценится. Заранее спасибо.


Ответы:


1

В этом сериализаторе вы не определяли сериализаторы полей явно, а только упомянули список полей:

class ProductSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['id', 'name', 'description', 'price', 'image']

DRF распознан image как ImageField и применил сериализатор serializers.ImageField с аргументом use_url:

use_url — если установлено значение True. тогда для выходного представления будут использоваться строковые значения URL. Если установлено значение False, то для выходного представления будут использоваться строковые значения имени файла. По умолчанию используется значение ключа настроек UPLOADED_FILES_USE_URL, которое равно True, если не указано иное.

Таким образом, он был сериализован с ProductSerializer в качестве URL-адреса, а не двоичного изображения или имени файла.

В другом сериализаторе вы явно определили сериализатор поля:

class CartActionsSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
    ...
    image = serializers.ReadOnlyField(source='product.image')

ReadOnlyField — это универсальный сериализатор, который выводит source как есть. Таким образом, product.image возвращает экземпляр ImageField, который не является URL-адресом или путем — это целый объект со многими атрибутами.

Поэтому попробуйте использовать сериализатор определенного поля.

serializers.ImageField(read_only=True, ...)

или сделайте источник более конкретным с по умолчанию, чтобы избежать ошибок, если изображение отсутствует

serializers.ReadonlyField(source='product.image.url', default=None, ...)

или получить доступ к этому значению с помощью метода

class CartActionsSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
    ...
    image = serializers.SerializerMethodField()

    def get_image(self, obj):
        return obj.product.image.url
09.03.2020
  • Спасибо @Ivan..! Первое решение сработало для меня :) Второе и третье решения не помогли, когда к продукту не прикреплено изображение. 09.03.2020
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..