


Servir des réponses JSON dans les vues Flask
Dans le contexte de Flask, vous recherchez une méthode pour créer une réponse JSON à partir de votre vue qui affichera les résultats d’une fonction d’analyse de données. Pour y parvenir, Flask propose une approche simple.
Réponse directe avec des objets Python
Dans les versions contemporaines de Flask, vous pouvez renvoyer directement un dictionnaire ou une liste Python depuis votre vue. , et Flask le convertira automatiquement en JSON pour la réponse.
@app.route("/summary") def summary(): d = make_summary() return d
JSONify pour les anciennes versions et les versions personnalisées Objets
Pour les anciennes versions de Flask ou lors du renvoi d'un objet personnalisé qui n'est pas nativement sérialisable en JSON, vous pouvez utiliser la fonction jsonify de Flask.
from flask import jsonify @app.route("/summary") def summary(): d = make_summary() return jsonify(d)
Cette approche garantit une conversion transparente de votre données au format JSON, vous permettant de présenter efficacement vos informations analysées dans votre API Flask.
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!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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