# 数据层

数据层是资源管理器和数据交互的CRUD接口。它能以非常灵活的方式使用任何ORM或数据储存。我们甚至还能创建基于多个ORM和数据储存的数据层，以此来管理我们的对象。数据层针对对象和关系实现了CRUD接口，同时管理着分页、过滤和排序功能。

Flask-REST-JSONAPI基于知名的ORM [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/)框架已经实现了一个全功能的数据层。

> **注：**
>
> 资源管理器默认的数据层使用的是SQLAlchemy。所以，如果我们要使用它，不必在资源管理器中明确声明。

为了配置数据层，我们必须在资源管理器中设置一些必要参数。

例：

```python
from flask_rest_jsonapi import ResourceList
from your_project.schemas import PersonSchema
from your_project.models import Person

class PersonList(ResourceList):
    schema = PersonSchema
    data_layer = {'session': db.session,
                  'model': Person}
```

我们也能在资源管理中，给数据层，嵌入额外的方法。这里有两种额外的方法：

- query（查询方法）：“query”方法使用view_kwargs作为参数，并返回替代的查询结果。使用ResourceList资源管理器的GET方法时，会调用query，获取对象集合。
- pre / post process（前置后置方法）：所有CRUD和关系操作都有一对前置/后置处理方法。因此，我们能在数据层的每次操作前和后，添加额外的处理。每个前置/后置方法中，使用的具体参数可以参考基类[flask_rest_jsonapi.data_layers.base.Base](https://github.com/miLibris/flask-rest-jsonapi/blob/master/flask_rest_jsonapi/data_layers/base.py)。

例：

```python
from sqlalchemy.orm.exc import NoResultFound
from flask_rest_jsonapi import ResourceList
from flask_rest_jsonapi.exceptions import ObjectNotFound
from your_project.models import Computer, Person

class ComputerList(ResourceList):
    def query(self, view_kwargs):
        query_ = self.session.query(Computer)
        if view_kwargs.get('id') is not None:
            try:
                self.session.query(Person).filter_by(id=view_kwargs['id']).one()
            except NoResultFound:
                raise ObjectNotFound({'parameter': 'id'}, "Person: {} not found".format(view_kwargs['id']))
            else:
                query_ = query_.join(Person).filter(Person.id == view_kwargs['id'])
        return query_

    def before_create_object(self, data, view_kwargs):
        if view_kwargs.get('id') is not None:
            person = self.session.query(Person).filter_by(id=view_kwargs['id']).one()
            data['person_id'] = person.id

    schema = ComputerSchema
    data_layer = {'session': db.session,
                  'model': Computer,
                  'methods': {'query': query,
                              'before_create_object': before_create_object}}
```

> **注：**
>
> 数据层方法可以不必在资源管理器中声明。我们能在专用的模块或模型中声明它。

例：

```python
from sqlalchemy.orm.exc import NoResultFound
from flask_rest_jsonapi import ResourceList
from flask_rest_jsonapi.exceptions import ObjectNotFound
from your_project.models import Computer, Person
from your_project.additional_methods.computer import before_create_object

class ComputerList(ResourceList):
    schema = ComputerSchema
    data_layer = {'session': db.session,
                  'model': Computer,
                  'methods': {'query': Computer.query,
                              'before_create_object': before_create_object}}
```



## SQLAlchemy

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必要参数：

- **session**：数据层使用的session连接
- **model**：数据层使用的ORM模型

可选参数：

- **id_field**：自定义识别列，用于替代模型的主键
- **url_field**：自定义路由中的参数名，用于替代默认的参数名id

默认情况下，当我们使用inlcude参数查询时，SQLAlchemy会懒加载关联的数据。如果我们想停用这个特性，我们可以将数据层的eagerload_includes设置为False。



## 定制数据层

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之前提到过，我们也能创建使用我们自己的数据层。定制的数据层必须继承自基类[flask_rest_jsonapi.data_layers.base.Base](https://github.com/miLibris/flask-rest-jsonapi/blob/master/flask_rest_jsonapi/data_layers/base.py)。通过这个基类，我们能看到在数据层中，所有可以定制的内容。

用例：

```python
from flask_rest_jsonapi import ResourceList
from your_project.schemas import PersonSchema
from your_project.data_layers import MyCustomDataLayer

class PersonList(ResourceList):
    schema = PersonSchema
    data_layer = {'class': MyCustomDataLayer,
                  'param_1': value_1,
                  'param_2': value_2}
```

> **注：**
>
> 在资源管理器的data_layer字典中，除了“class”的所有参数，都会作为数据层实例的属性。这样，便于数据层内部进行调用。