


Gepostete JSON-Daten in Flask abrufen
Beim Erstellen von Flask-APIs kann es vorkommen, dass JSON-Daten aus POST-Anfragen abgerufen werden. Der folgende Code zeigt einen typischen Versuch:
@app.route('/api/add_message/<uuid>', methods=['GET', 'POST']) def add_message(uuid): content = request.json print(content) return uuid</uuid>
Diese Methode kann jedoch zur unerwünschten Ausgabe von None in der Konsole führen. Um erfolgreich auf das veröffentlichte JSON zugreifen zu können, muss unbedingt sichergestellt werden, dass der Anforderungsinhaltstyp auf application/json festgelegt ist.
In der Flask-Dokumentation heißt es ausdrücklich, dass die .json-Eigenschaft und die .get_json()-Methode einen JSON-Inhaltstyp erfordern :
"Die analysierten JSON-Daten, wenn der Mimetyp JSON angibt (application/json, siehe .is_json)."
Um diese Inhaltstypanforderung zu umgehen, können Sie das Schlüsselwortargument „force=True“ für .get_json() verwenden.
content = request.get_json(force=True)
Beachten Sie, dass dabei eine Ausnahme auftritt Dies könnte auf ungültige JSON-Daten hinweisen. Um die Gültigkeit zu bestätigen, empfiehlt es sich, einen JSON-Validator zu verwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich gepostete JSON-Daten zuverlässig in Flask abrufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


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