


Comment transmettre efficacement des variables entre les pages dans une application Flask ?
Passage de variables entre les pages Flask
Dans les applications Flask, il peut être nécessaire de partager des données entre différentes pages. Pour y parvenir, plusieurs approches sont disponibles.
Variables de session
Si vous devez stocker des données qui ne sont pas visibles par l'utilisateur et peuvent être sérialisées en toute sécurité au format JSON, la session Flask peut être utilisée. Cette approche convient aux petites quantités de données, car une taille excessive peut entraîner des problèmes de performances.
@app.route('/a') def a(): # Store a variable in the session session['my_var'] = 'my_value' # Redirect to page b return redirect(url_for('b')) @app.route('/b') def b(): # Retrieve the variable from the session my_var = session.get('my_var', None) return my_var
Paramètres de requête
Pour transmettre des données d'un modèle à un URL, les paramètres de requête peuvent être utilisés. Ils vous permettent d'ajouter des données à l'URL dans un format tel que :
/b?my_var=my_value
Cette approche est pratique pour les petites quantités de données visibles par l'utilisateur. Les données sont accessibles sur la page de réception.
@app.route('/b') def b(): # Retrieve the variable from the query parameters my_var = request.args.get('my_var', None)
Autres considérations
Lors du stockage de grandes quantités de données, envisagez d'utiliser une base de données ou un stockage de données externe au lieu de variables de séance. Cela garantit des performances et une sécurité optimales. De plus, l'utilisation de variables de session pour les données visibles par l'utilisateur peut ne pas être recommandée, car les cookies et les données de session peuvent être manipulés par les utilisateurs.
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!

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Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

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