JavaScript は、Jinja テンプレートでレンダリングされたデータで SyntaxError を発生させます
Flask の Jinja 環境は、セキュリティの問題を防ぐために、HTML テンプレートでレンダリングされたデータを自動的にエスケープします。 JSON として扱われる Python オブジェクトを渡す場合、JavaScript での構文エラーを避けるために、このエスケープを正しく処理することが重要です。
tojson フィルターの使用
Python オブジェクトを安全な JSON としてレンダリングするには、 tojson フィルター:
return render_template('tree.html', tree=tree)
テンプレートでは、 use:
var tree = {{ tree|tojson }};
これにより、データが JSON に安全にダンプされ、エスケープを防ぐために安全であるとマークされます。
事前ダンプされた JSON の処理
JSON が既に文字列にダンプされた場合は、安全なフィルターを使用してレンダリングしても安全であるとマーク付けします:
return render_template('tree.html', tree=json.dumps(tree))
Inテンプレートを使用するには:
var tree = {{ tree|safe }};
マークアップの使用
または、レンダリング前に文字列をマークアップでラップすることもできます:
return render_template('tree.html', tree=Markup(json.dumps(tree)))
テンプレートでは、次のように使用できます。値は次のとおりです:
var tree = {{ tree }};
Jinja の JSON の回避
を使用します。データを JavaScript に渡す代わりに Jinja で使用している場合は、tojson を使用しないでください。代わりに、Python データを直接渡して、通常のようにテンプレートで使用します:
return render_template('tree.html', tree=tree)
{% for item in tree %}
以上がJinja テンプレートと JSON データを使用するときに JavaScript の構文エラーを回避するにはどうすればよいですか?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。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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