検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルFlask ビューから JSON 応答を返すにはどうすればよいですか?

How Can I Return JSON Responses from Flask Views?

Flask ビューから JSON 応答を返す

Flask では、ビューは便利に JSON 形式でデータを返すことができ、フロントエンドとのシームレスな統合が可能になります。アプリケーション。これがどのように実現されるかを見てみましょう。

JSON 応答を返すには、view 関数は Python 辞書またはリストを直接返すことができ、Flask は jsonify 関数を使用してそれを自動的に JSON に変換します。例:

@app.route("/summary")
def summary():
    d = make_summary()
    return d

このアプローチは、最近の Flask バージョンに適しています。古いバージョンの場合、または JSON シリアル化プロセスをさらに制御する必要がある場合は、jsonify 関数をインポートして明示的に使用できます。

from flask import jsonify

@app.route("/summary")
def summary():
    d = make_summary()
    return jsonify(d)

jsonify を使用すると、カスタム シリアライザーの指定などのカスタム JSON 処理が可能になります。 JSONPを使用します。追加の例をいくつか示します:

# Customizing JSON serialization
return jsonify({'foo': 'bar'}, {'_custom': lambda obj: obj.CustomFooSerializer() })

# JSONP response with callback parameter
return jsonify(foo='bar'), 200, {'jsonp':'myCallback'}

Flask ビューから JSON 応答を返すことにより、開発者は簡単に RESTful API を作成したり、クライアント アプリケーションに一貫した利用可能な形式でデータを提供したりできます。

以上がFlask ビューから JSON 応答を返す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。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか?リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか?May 03, 2025 am 12:11 AM

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。May 03, 2025 am 12:10 AM

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

Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか?Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか?May 03, 2025 am 12:06 AM

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

Numpyとは何ですか、そしてなぜPythonの数値コンピューティングにとって重要なのですか?Numpyとは何ですか、そしてなぜPythonの数値コンピューティングにとって重要なのですか?May 03, 2025 am 12:03 AM

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

「隣接するメモリ割り当て」の概念と、配列にとってその重要性について説明します。「隣接するメモリ割り当て」の概念と、配列にとってその重要性について説明します。May 03, 2025 am 12:01 AM

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1)iteenablesConstantTimeAccess、O(1)、DuetodirectAddresscalculation.2)itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3)itimplifieMememm

Pythonリストをどのようにスライスしますか?Pythonリストをどのようにスライスしますか?May 02, 2025 am 12:14 AM

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

Numpyアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Numpyアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?May 02, 2025 am 12:09 AM

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Pythonを使用したデータ分析では、配列はどのように使用されていますか?Pythonを使用したデータ分析では、配列はどのように使用されていますか?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

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

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

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

mPDF

mPDF

mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン

PhpStorm Mac バージョン

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