JSON-Antworten von Flask-Ansichten zurückgeben
In Flask können Ansichten bequem Daten in einem JSON-Format zurückgeben, was eine nahtlose Integration mit dem Front-End ermöglicht Anwendungen. Lassen Sie uns untersuchen, wie dies erreicht wird.
Um eine JSON-Antwort zurückzugeben, kann die Ansichtsfunktion direkt ein Python-Wörterbuch oder eine Python-Liste zurückgeben, und Flask konvertiert diese mithilfe seiner jsonify-Funktion automatisch in JSON. Zum Beispiel:
@app.route("/summary") def summary(): d = make_summary() return d
Dieser Ansatz ist für aktuelle Flask-Versionen geeignet. Für ältere Versionen oder wenn Sie mehr Kontrolle über den JSON-Serialisierungsprozess benötigen, können Sie die jsonify-Funktion importieren und explizit verwenden:
from flask import jsonify @app.route("/summary") def summary(): d = make_summary() return jsonify(d)
Die Verwendung von jsonify ermöglicht eine benutzerdefinierte JSON-Verarbeitung, z. B. die Angabe benutzerdefinierter Serialisierer oder mit JSONP. Hier sind einige weitere Beispiele:
# Customizing JSON serialization return jsonify({'foo': 'bar'}, {'_custom': lambda obj: obj.CustomFooSerializer() }) # JSONP response with callback parameter return jsonify(foo='bar'), 200, {'jsonp':'myCallback'}
Durch die Rückgabe von JSON-Antworten aus Flask-Ansichten können Entwickler problemlos RESTful-APIs erstellen oder Daten in einem konsistenten und verbrauchbaren Format für Clientanwendungen bereitstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich JSON-Antworten von Flask-Ansichten zurückgeben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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