Flask でのリクエスト データへのアクセス
クライアントから Flask アプリケーションに送信されたデータの取得は、リクエスト オブジェクトを使用して実行できます。デフォルトでは、request.data はサポートされていない MIME タイプのフォールバックとして機能するため、空の文字列です。
利用可能なリクエスト属性
Flask ドキュメントには、次の概要が記載されています。リクエストオブジェクトで利用可能な属性:
- request.args: クエリ文字列パラメータ
- request.form: HTML フォームまたは非 JSON JavaScript リクエストからのデータ
- request.files: フォーム経由でアップロードされたファイル
- request.values: request.args の組み合わせクエリ文字列パラメーターが優先される request.form と request.form
- request.json: 解析された JSON データ (必須application/json コンテンツ タイプまたは request.get_json(force=True) でコンテンツ タイプのチェックをバイパスします)
データへのアクセス
リクエストからデータにアクセスするには、以下を使用できますテクニック:
- インデックス作成: request.attribute['key'] を使用して、既知のキーの値を直接取得します。
- get Method: request.attribute.get('key') を使用して、存在しない可能性のあるキーの値を取得し、キーが存在しない場合は None を返します。 missing.
- getlist メソッド: request.attribute.getlist('key') を使用して、リクエスト内で複数回出現する可能性のあるキーの値のリストを取得します。
利用可能なリクエスト属性とアクセサー メソッドを理解することで、クライアントから Flask アプリケーションに送信されるデータを効果的にキャプチャして処理できます。
以上がFlask アプリケーションでクライアント データにアクセスして処理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。

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金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

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Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

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inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

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