diff --git "a/Day16-20/16.Python\350\257\255\350\250\200\350\277\233\351\230\266.md" "b/Day16-20/16-20.Python\350\257\255\350\250\200\350\277\233\351\230\266.md"
similarity index 100%
rename from "Day16-20/16.Python\350\257\255\350\250\200\350\277\233\351\230\266.md"
rename to "Day16-20/16-20.Python\350\257\255\350\250\200\350\277\233\351\230\266.md"
diff --git "a/Day21-30/21.Web\345\211\215\347\253\257\346\246\202\350\277\260.md" "b/Day21-30/21-30.Web\345\211\215\347\253\257\346\246\202\350\277\260.md"
similarity index 100%
rename from "Day21-30/21.Web\345\211\215\347\253\257\346\246\202\350\277\260.md"
rename to "Day21-30/21-30.Web\345\211\215\347\253\257\346\246\202\350\277\260.md"
diff --git "a/Day31-35/31.\347\216\251\350\275\254Linux\346\223\215\344\275\234\347\263\273\347\273\237.md" "b/Day31-35/31-35.\347\216\251\350\275\254Linux\346\223\215\344\275\234\347\263\273\347\273\237.md"
similarity index 100%
rename from "Day31-35/31.\347\216\251\350\275\254Linux\346\223\215\344\275\234\347\263\273\347\273\237.md"
rename to "Day31-35/31-35.\347\216\251\350\275\254Linux\346\223\215\344\275\234\347\263\273\347\273\237.md"
diff --git "a/Day36-40/36.\345\205\263\347\263\273\345\236\213\346\225\260\346\215\256\345\272\223MySQL.md" "b/Day36-40/36-38.\345\205\263\347\263\273\345\236\213\346\225\260\346\215\256\345\272\223MySQL.md"
similarity index 100%
rename from "Day36-40/36.\345\205\263\347\263\273\345\236\213\346\225\260\346\215\256\345\272\223MySQL.md"
rename to "Day36-40/36-38.\345\205\263\347\263\273\345\236\213\346\225\260\346\215\256\345\272\223MySQL.md"
diff --git "a/Day36-40/39.NoSQL\345\205\245\351\227\250.md" "b/Day36-40/39-40.NoSQL\345\205\245\351\227\250.md"
similarity index 100%
rename from "Day36-40/39.NoSQL\345\205\245\351\227\250.md"
rename to "Day36-40/39-40.NoSQL\345\205\245\351\227\250.md"
diff --git "a/Day41-55/48.\345\211\215\345\220\216\347\253\257\345\210\206\347\246\273\345\274\200\345\217\221.md" "b/Day41-55/48.\345\211\215\345\220\216\347\253\257\345\210\206\347\246\273\345\274\200\345\217\221.md"
index 666566f2f4378a1ae63c4c51833b3db0648f67ba..452939d402fd1dcfbc4a6ffd229221660efb4db0 100644
--- "a/Day41-55/48.\345\211\215\345\220\216\347\253\257\345\210\206\347\246\273\345\274\200\345\217\221.md"
+++ "b/Day41-55/48.\345\211\215\345\220\216\347\253\257\345\210\206\347\246\273\345\274\200\345\217\221.md"
@@ -6,4 +6,159 @@
1. **提升开发效率**。前后端分离以后,可以实现前后端代码的解耦,只要前后端沟通约定好应用所需接口以及接口参数,便可以开始并行开发,无需等待对方的开发工作结束。在这种情况下,前后端工程师都可以只专注于自己的开发工作,有助于打造出更好的团队。除此之外,在前后端分离的开发模式下,即使需求发生变更,只要接口与数据格式不变,后端开发人员就不需要修改代码,只要前端进行变动即可。
2. **增强代码的可维护性**。前后端分离后,应用的代码不再是前后端混合,只有在运行期才会有调用依赖关系,这样的话维护代码的工作将变得轻松愉快很多,再不会牵一发而动全身。当你的代码变得简明且整洁时,代码的可读性和可维护性都会有质的提升。
-3. **支持多终端和服务化架构**。前后端分离后,同一套数据接口可以为不同的终端提供服务,更有助于打造多终端应用;此外,由于后端提供的接口之间可以通过HTTP进行调用,有助于打造服务化架构(包括微服务)。
\ No newline at end of file
+3. **支持多终端和服务化架构**。前后端分离后,同一套数据接口可以为不同的终端提供服务,更有助于打造多终端应用;此外,由于后端提供的接口之间可以通过HTTP(S)进行调用,有助于打造服务化架构(包括微服务)。
+
+接下来我们就用前后端分离的方式来改写之前的投票应用。
+
+### 返回JSON格式的数据
+
+刚才说过,在前后端分离的开发模式下,后端需要为前端提供数据接口,这些接口通常返回JSON格式的数据。在Django项目中,我们可以先将对象处理成字典,然后就可以利用Django封装的`JsonResponse`向浏览器返回JSON格式的数据,具体的做法如下所示。
+
+```Python
+def show_subjects(request):
+ queryset = Subject.objects.all()
+ subjects = []
+ for subject in queryset:
+ subjects.append({
+ 'no': subject.no,
+ 'name': subject.name,
+ 'intro': subject.intro,
+ 'isHot': subject.is_hot
+ })
+ return JsonResponse(subjects, safe=False)
+```
+
+上面的代码中,我们通过循环遍历查询学科得到的`QuerySet`对象,将每个学科的数据处理成一个字典,在将字典保存在名为`subjects`的列表容器中,最后利用`JsonResponse`完成对列表的序列化,向浏览器返回JSON格式的数据。由于`JsonResponse`序列化的是一个列表而不是字典,所以需要指定`safe`参数的值为`False`才能完成对`subjects`的序列化,否则会产生`TypeError`异常。
+
+可能大家已经发现了,自己写代码将一个对象转成字典是比较麻烦的,如果对象的属性很多而且某些属性又关联到一个比较复杂的对象时,情况会变得更加糟糕。为此我们可以使用一个名为bpmappers的三方库来简化将对象转成字典的操作,这个三方库本身也提供了对Django框架的支持。
+
+安装三方库bpmappers。
+
+```Shell
+pip install bpmappers
+```
+
+编写映射器(实现对象到字典转换)。
+
+```Python
+from bpmappers.djangomodel import ModelMapper
+
+from poll2.models import Subject
+
+
+class SubjectMapper(ModelMapper):
+
+ class Meta:
+ model = Subject
+```
+
+修改视图函数。
+
+```Python
+def show_subjects(request):
+ queryset = Subject.objects.all()
+ subjects = []
+ for subject in queryset:
+ subjects.append(SubjectMapper(subject).as_dict())
+ return JsonResponse(subjects, safe=False)
+```
+
+配置URL映射,然后访问该接口,可以得到如下所示的JSON格式数据。
+
+```JSON
+[
+ {
+ "no": 101,
+ "name": "Python全栈+人工智能",
+ "intro": "Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。",
+ "create_date": "2017-08-01",
+ "is_hot": true
+ },
+ // 此处省略下面的内容
+]
+```
+
+如果不希望在JSON数据中显示学科的成立时间,我们可以在映射器中排除`create_date`属性;如果希望将是否为热门学科对应的键取名为`isHot`(默认的名字是`is_hot`),也可以通过修改映射器来做到。具体的做法如下所示:
+
+```Python
+from bpmappers import RawField
+from bpmappers.djangomodel import ModelMapper
+
+from poll2.models import Subject
+
+
+class SubjectMapper(ModelMapper):
+ isHot = RawField('is_hot')
+
+ class Meta:
+ model = Subject
+ exclude = ('create_date', 'is_hot')
+```
+
+再次查看学科接口返回的JSON数据。
+
+```JSON
+[
+ {
+ "no": 101,
+ "name": "Python全栈+人工智能",
+ "intro": "Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。",
+ "isHot": true
+ },
+ // 此处省略下面的内容
+]
+```
+
+关于bpmappers详细的使用指南,请参考它的[官方文档](
{{ subject.intro }}
+