Flask は、Python オブジェクトから JSON への変換から構造化 HTTP 応答の作成まで、データを応答に変換するためのツールをいくつか提供します。この投稿では、Flask でデータ応答を操作するための 4 つの便利な関数とツールである jsonify()、to_dict()、make_response()、および SerializerMixin について説明します。これらのツールを理解することは、より優れた API と効果的なデータ管理の作成に役立ちます。
jsonify()
これは、Python データ構造を API の Web 開発で広く使用されている軽量のデータ交換形式である JSON 形式に変換する組み込みの Flask 関数です。この関数は、応答 Content-Type を application/json に自動的に設定し、Flask 応答オブジェクトを返すため、REST API でデータを返すのに最適です。
例:
from flask import jsonify @app.route('/data') def get_data(): data = {"message": "Hello, World!", "status": "success"} return jsonify(data)
ここでは、jsonify(data)で辞書データをJSON形式に変換し、レスポンスボディとして設定しています。この関数は、JSON 変換と応答の書式設定を処理するため、小さく明確に定義されたデータを返す必要がある場合に役立ちます。 jsonify() は単純なデータ型では適切に機能しますが、何らかの変換 (to_dict() の使用など) を行わないと SQLAlchemy モデルなどの複雑なオブジェクトを直接サポートしないことに注意することが重要です。
to_dict()
これはネイティブの Flask 関数ではありませんが、SQLAlchemy または他のオブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) モデル インスタンスを辞書として表すためにモデル クラスでよく使用されます。このモデル属性の辞書への変換により、データを API 応答用の JSON 形式に変換しやすくなります。
例:
class Student(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), nullable=False) def to_dict(self): return { "id": self.id, "username": self.username } @app.route('/user/<id>') def get_student(id): student = Student.query.get(id) return jsonify(student.to_dict()) if student else jsonify({"error": "Student not found"}), 404 </id>
to_dict() メソッドを使用すると、応答に含める正確なデータを指定できるため、柔軟性が高まります。これは、機密データ (パスワードなど) を非表示にし、必要な属性のみを選択的に表示するのに役立ちます。
make_response()
これは、カスタム HTTP 応答を作成できる Flask ユーティリティ関数です。 jsonify() は JSON データ応答を簡素化しますが、make_response() を使用すると、ステータス コード、ヘッダー、データ形式など、応答のあらゆる部分を制御できます。
例:
from flask import make_response, jsonify from models import db class Student(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), nullable=False) def to_dict(self): return { "id": self.id, "username": self.username } @app.route('/student/<id>', methods=['GET']) def get_student(id): # Query the database for the student student = Student.query.get(id) # If student is found, return data with a 200 status if student: response_data = { "message": "Student found", "data": student.to_dict() } return make_response(jsonify(response_data), 200) # If student is not found, return a structured error response with a 404 status error_data = { "error": "Student not found", "student_id": id, "status_code": 404 } return make_response(jsonify(error_data), 404) </id>
ここで、make_response() を使用すると、ステータス コードと応答本文の形式を制御できます。この柔軟性は、応答オブジェクトの制御が最も重要である場合に理想的です。
SerializerMixin
これは sqlalchemy-serializer ライブラリからのもので、SQLAlchemy モデルのシリアル化を自動化するための強力なツールです。これは、モデル間の関係を含む複雑なデータ型を処理できる to_dict() メソッドを提供し、シリアル化するフィールドを制御する Serialize_rules 属性を含みます。
使用法:
from flask import jsonify @app.route('/data') def get_data(): data = {"message": "Hello, World!", "status": "success"} return jsonify(data)
SerializerMixin は、SQLAlchemy モデルの辞書への変換を自動化し、複雑なモデルや関係を扱うときに便利です。 Serialize_rules を使用すると、フィールドやリレーションシップを動的に含めたり除外したりできるため、モデルごとにカスタムの to_dict メソッドを作成する時間を節約できます。
比較とその関係
これらの各ツールは、Flask API の構築において役割を果たします。 jsonify() と make_response() は、JSON とカスタム レスポンスを作成するために不可欠な Flask 関数ですが、to_dict() と SerializerMixin は、JSON のシリアル化を容易にするためにモデル インスタンスを辞書に変換することに重点を置いています。
それぞれをいつ使用するかをまとめます:
- jsonify() を使用して、単純な Python データ構造を JSON 形式に簡単に変換します。
- 特に機密データや複雑なデータを扱う場合は、モデルで to_dict() を使用して、JSON 変換用の特定のフィールドを含むカスタム辞書を作成します。
- make_response() を使用して HTTP 応答に対する完全な制御を定義し、ステータス コード、ヘッダー、またはカスタム エラー メッセージを設定できるようにします。
- SQLAlchemy モデルを使用していて、最小限の構成でモデル (リレーションシップを含む) を JSON に自動的に変換したい場合は、SerializerMixin を使用してください。
結論として、jsonify()、to_dict()、make_response()、および SerializerMixin はすべて、Flask API でデータを変換および管理するために不可欠なツールです。これらを効果的に使用すると、API がより柔軟で安全になり、管理しやすくなります。
参考文献
Flask ドキュメント: make_response()
SQLAlchemy SerializerMixin
以上がFlask の JSONify()、to_dict()、make_response()、および SerializerMixin を理解するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。 ある意味では、シリアル化と脱派化は、世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか? Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。 これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムの速度、セキュリティ、メンテナンスの自由、およびその他の側面を決定する場合があります。

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

このチュートリアルは、単純なツリーナビゲーションを超えたDOM操作に焦点を当てた、美しいスープの以前の紹介に基づいています。 HTML構造を変更するための効率的な検索方法と技術を探ります。 1つの一般的なDOM検索方法はExです

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

ホットトピック









