


Wie vermeide ich JavaScript-Syntaxfehler bei der Verwendung von Jinja-Vorlagen und JSON-Daten?
JavaScript löst SyntaxError bei Daten aus, die in der Jinja-Vorlage gerendert werden
Die Jinja-Umgebung von Flask maskiert automatisch Daten, die in HTML-Vorlagen gerendert werden, um Sicherheitsprobleme zu vermeiden. Bei der Übergabe von Python-Objekten, die als JSON behandelt werden sollen, ist es wichtig, diese Escape-Funktion korrekt zu handhaben, um Syntaxfehler in JavaScript zu vermeiden.
Verwendung des tojson-Filters
Um Python-Objekte als sicheres JSON darzustellen, verwenden Sie die tojson-Filter:
return render_template('tree.html', tree=tree)
Verwenden Sie in der Vorlage:
var tree = {{ tree|tojson }};
Dies sicher speichert die Daten in JSON und markiert sie als sicher, um ein Entkommen zu verhindern.
Umgang mit vorab gespeichertem JSON
Wenn das JSON bereits in eine Zeichenfolge gespeichert wurde, verwenden Sie den sicheren Filter, um es zu markieren als sicher zum Rendern:
return render_template('tree.html', tree=json.dumps(tree))
Verwenden Sie in der Vorlage:
var tree = {{ tree|safe }};
Using Markup
Alternativ können Sie die Zeichenfolge vor dem Rendern in Markup einschließen:
return render_template('tree.html', tree=Markup(json.dumps(tree)))
In der Vorlage können Sie den Wert wie folgt verwenden:
var tree = {{ tree }};
JSON vermeiden für Jinja-Verwendung
Wenn Sie die Daten in Jinja verwenden, anstatt sie an JavaScript zu übergeben, verwenden Sie tojson nicht. Übergeben Sie stattdessen die Python-Daten direkt und verwenden Sie sie normal in der Vorlage:
return render_template('tree.html', tree=tree)
{% for item in tree %}
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie vermeide ich JavaScript-Syntaxfehler bei der Verwendung von Jinja-Vorlagen und JSON-Daten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Inpython, youAppendElementStoAlistusedtheAppend () Methode.1) UseAppend () ForsingleElelements: my_list.append (4) .2) usextend () oder = formulnElements: my_list.extend (andere_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInSert () FORSPECIFIFICISPositionen: my_list.insert (1,5) .Beaware

Zu den Methoden zum Debuggen des Shebang -Problems gehören: 1.. Überprüfen Sie die SHEBANG -Zeile, um sicherzustellen, dass es sich um die erste Zeile des Skripts handelt, und es gibt keine vorangestellten Räume. 2. Überprüfen Sie, ob der Dolmetscherpfad korrekt ist; 3. Rufen Sie den Dolmetscher direkt an, um das Skript auszuführen, um das Problem der Shebang zu isolieren. 4. Verwenden Sie Strace oder Trusts, um die Systemaufrufe zu verfolgen. 5. Überprüfen Sie die Auswirkungen von Umgebungsvariablen auf Shebang.

PythonlistscanbemanipuleduseveralmethodstoremoveElements: 1) theremove () methodremoveFirstoccurce -ofaspecifiedValue.2) thepop () methodremovesandreturnsanelementatagivedEx.3) theedelstatementcanremoveMeMeMeMeTex.

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;


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