POST リクエストに対する Flask の JSON 処理を理解する
Flask を使用して API を構築する場合、投稿された JSON コンテンツへのアクセスが重要になる場合があります。この記事では、Flask の request.json 属性を使用して POST リクエストから JSON データを取得しようとするユーザーが直面する特定の問題に対処します。
明確にするために、request.json 属性は request.get_json() メソッドに委譲します。これは、リクエストのコンテンツ タイプが application/json に設定されることを期待します。この条件が満たされない場合、request.json と request.get_json() は両方とも None を返します。
Flask リクエストのドキュメントに従って:
MIME タイプが JSON (アプリケーション) を示す場合、解析された JSON データ/json、.is_json を参照)。
この要件を回避するには、force=True 引数を手動で指定します。 request.get_json() は、コンテンツ タイプのチェックをスキップします。
content = request.get_json(force=True)
この時点で例外が発生し、400 Bad Request 応答が返された場合は、JSON データが無効であるか、または無効である可能性があることに注意してください。異形の。問題を特定するには、JSON バリデータの使用を検討してください。
以上がFlask で POST リクエストから JSON データに確実にアクセス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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