一.项目需求
批量上传图片，然后批量导入（使用excel）每个图片对应的属性（属性共十个，即对应十个字段，其中外键三个）。
二.问题
一次可能上传成百上千张图片和对应字段，原来数据库的设计我将图片和对应属性放在一张表中，图片不可能和对应字段一起批量导入，如果先导入图片，其他字段必须允许为空，且在导入对应属性时，会遍历刚上传已经存在数据库中的图片，然后更新数据库，增加对应属性，这样会给服务器造成很大的压力，且很有可能出现错误（如图片对应不上，因此很多字段为空或只有图片，会使很多错误很难捕捉。）
三.实践中的解决方法
1.分成两张表：
我首先想到将图片和对应字段分开成两张表，先上传图片，然后在导入对应属性，然而仔细一想，问题似乎解决得不完善，导入使如何对应图片id，还是直接对应图片名，还有是否有可能图片已经保存到数据库，但是excel中没有该图片的信息，这也会浪费很多的空间，因此此方法还有待提高。
2.使用缓存：
然后我最后想到了缓存，也决定使用该方法批量上传与导入，思路大概是：上传图片先暂时存入缓存（我这里时图片名为键，图片临时文件对象为值），设置一定的时效，然后在上传excel判断excel的格式及列标题等，这些都对应时，然后将外键数据从数据库取出，一行一行判断excel中的数据的外键是否满足，以及图片是否在缓存中，如果条件都满足，然后这一行数据构成数据库中的一个Queryset对象存入列表，这样就将数据验证完毕，最后验证完所有的数据后，使用bulk_create()方法批量写入，或者可以使用get_or_create()方法批量导入（可以去重，但更耗时）。
2.1图片和excel文件上传序列化如下：
1 class RockImageSerializer(serializers.Serializer): 2 imgs = serializers.ListField(child=serializers.FileField(max_length=100, 3 ), label="地质薄片图片", 4 help_text="地质薄片图片列表", write_only=True) 5 6 def create(self, validated_data): 7 try: 8 imgs = validated_data.get('imgs') 9 notimg_file = [] 10 for img in imgs: 11 img_name = str(img) 12 if not img_name.endswith(('.jpg', '.png', '.bmp', '.JPG', '.PNG', '.BMP')): 13 notimg_file.append(img_name) 14 else: 15 # 将图片加入缓存 16 cache.set(img_name, img, 60 * 60 * 24) 17 if notimg_file: 18 return {'code': -2, 'msg': '部分未上传成功，请检查是否为图片，失败文件部分如下：{0}'.format(','.join(notimg_file[:10]))} 19 return {'code': 1} 20 except Exception as e: 21 return {'code': -1} 22 23 def validate_imgs(self, imgs): 24 if imgs: 25 return imgs 26 else: 27 raise serializers.ValidationError('缺失必要的字段或为空') 28 29 30 class SourceSerializer(serializers.Serializer): 31 """ 32 批量上传序列化（excel） 33 """ 34 source = serializers.FileField(required=True, allow_empty_file=False, 35 error_messages={'empty': '未选择文件', 'required': '未选择文件'}, help_text="excel文件批量导入", 36 label="excel文件")