


Pourquoi mon Flask request.json renvoie-t-il None et comment puis-je y remédier ?
Récupération du JSON POSTé dans Flask
Dans Flask, l'accès au contenu d'une requête POST au format JSON peut être réalisé à l'aide du request.json attribut. Cependant, si vous rencontrez None lorsque vous essayez d'accéder au JSON publié, il est essentiel de comprendre les exigences pour une récupération correcte.
Tout d'abord, le type de contenu de la demande doit être défini sur application/json pour la propriété request.json ou la méthode request.get_json() pour fonctionner correctement. Si le type de contenu n'est pas défini en conséquence, ces méthodes renverront Aucun. Comme indiqué dans la documentation Flask Request :
"Les données JSON analysées si le type MIME indique JSON (application/json, voir .is_json)."
Pour contourner cette exigence de type de contenu, vous pouvez utiliser l'argument force=True lors de l'appel de request.get_json(), qui contourne la vérification.
Il est important de noter que si une exception se produit lors de l'analyse JSON, cela indique que les données JSON sont invalides ou mal formées. Dans de tels cas, il est recommandé d'utiliser un validateur JSON pour vérifier l'intégrité des données avant de continuer.
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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