


Référencement des variables de modèle dans les expressions Jinja
Dans les applications Web Flask, il est courant de générer dynamiquement des URL à l'aide de variables de modèle dans les expressions Jinja. Cependant, référencer des variables dans des expressions Jinja peut être difficile, comme le démontre le scénario suivant :
Considérons un itinéraire défini comme :
@app.route('/magic/<filename>') def moremagic(filename): pass</filename>
Pour générer un lien vers l'itinéraire à partir d'un modèle, vous souhaiterez peut-être utiliser url_for() comme this:
<h1 id="you-uploaded-name">you uploaded {{ name }}</h1> <a href="%7B%7B%20url_for('/magic/<filename>')%20%7D%7D">Click to see magic happen</a>
Cependant, si vous devez insérer dynamiquement la valeur de {{name}} dans l'URL, cette approche entraîne une erreur de syntaxe Jinja2.
La solution à ce problème réside dans la compréhension du comportement des expressions Jinja. À l'intérieur de {{ ... }}, tout est traité comme des expressions de type Python. Par conséquent, vous n'avez pas besoin d'utiliser des {{ ... }} imbriqués pour référencer des variables.
<h1 id="you-uploaded-name">you uploaded {{ name }}</h1> <a href="%7B%7B%20url_for('moremagic',%20filename=name)%20%7D%7D">Click to see magic happen</a>
Dans ce code corrigé, les crochets supplémentaires autour de l'expression Jinja sont supprimés et la variable de nom est passé en argument à la fonction url_for().
Notez que url_for() nécessite le nom du point final, qui est le nom de la fonction (moremagic) dans ce cas. Le chemin de l'URL lui-même n'est pas requis.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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