


Wie gehe ich mit POST- und GET-Variablen in Python mithilfe verschiedener Web-Frameworks um?
Umgang mit POST- und GET-Variablen in Python
In Python unterscheidet sich der Umgang mit POST- und GET-Variablen je nach verwendetem Webframework.
Roh-CGI
Für Roh-CGI verwenden Sie cgi.FieldStorage(), um auf POST-Variablen zuzugreifen:
<code class="python">import cgi form = cgi.FieldStorage() print(form["username"])</code>
Beliebte Web-Frameworks
-
Django / Pylone / Kolben / Pyramide:
<code class="python">print(request.GET['username']) # GET print(request.POST['username']) # POST</code>
-
Turbogetriebe / Cherrypy:
<code class="python">from cherrypy import request print(request.params['username'])</code>
-
Web.py:
<code class="python">form = web.input() print(form.username)</code>
-
Werkzeug:
<code class="python">print(request.form['username'])</code>
Cherrypy / Turbogears (Alternative)
Sie können auch Handlerfunktionen mit Parametern für den direkten Zugriff auf Variablen definieren:
<code class="python">def index(self, username): print(username)</code>
Google App Engine
In Google App Engine:
<code class="python">class SomeHandler(webapp2.RequestHandler): def post(self): name = self.request.get('username') self.response.write(name)</code>
Framework auswählen
Letztendlich bestimmt die Wahl des Webframeworks die spezifische Syntax für den Umgang mit POST- und GET-Variablen in Python. Berücksichtigen Sie die spezifischen Merkmale und Anforderungen jedes Frameworks, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie gehe ich mit POST- und GET-Variablen in Python mithilfe verschiedener Web-Frameworks um?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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