Django と Angular を使用する過程で、Angular が Django にデータを POST する際に問題が発生しました。
// Angular $http({ url: "myviews", method: "POST", data: {'text': 'hello world', 'date': '2017-01-04'} })
# Django def myviews(request): print request.POST print request.body
上記は
<querydict:> u"{'text': 'hello world', 'date': '2017-01-04'}"</querydict:>
を出力し、この結果が期待されます
<querydict:> u"{'text': 'hello world', 'date': '2017-01-04'}"</querydict:>
この問題は、Angular によって送信されるデフォルトのデータ形式が urlencode code> ではなく <code>JSON
であるために発生します。また、Django の request.POST
は JSON
を解析できないため、上記の結果が表示されます。 JSON
而不是urlencode
,而Django的request.POST
无法解析JSON
,所以才会出现上面的结果。
解决的办法有很多,最简单粗暴的办法就是在每个视图函数里面都将request.body
进行解析
def myviews(request): data = urlencode(json.loads(request.body)) q_data = QueryDict(data)
我们可以把这类操作提取出来,写成Middlerware
,在request
请求到达视图函数之前就给统一处理好
class JSONMiddleware(object): """ Process application/json requests data from GET and POST requests. """ def process_request(self, request): if 'application/json' in request.META['CONTENT_TYPE']: data = json.loads(request.body) q_data = QueryDict('', mutable=True) for key, value in data.iteritems(): if isinstance(value, list): for x in value: q_data.update({key: x}) else: q_data.update({key: value}) if request.method == 'GET': request.GET = q_data if request.method == 'POST': request.POST = q_data return None
因为有的request
请求当中没有CONTENT-TYPE
这个Header
,所以我们需要判断一下,之所以不简单的转化成Dict
而是QueryDict
是因为遵循一致性的原则,我们想要将结果绑定在request.GET
或者request.POST
上面,而它们都是QueryDict
类型。QueryDict
和Dict
最大的区别是QueryDict
将每个value
存在列表当中,并且QueryDict
是不可修改类型。所以当value
是列表时我们也必须做一下判断,否则整个列表将作为一个元素存入QueryDict
request.body
を解析することです
a = {"a": [123, 456, 444], "b": 456} # 不做判断 data = QueryDict('', mutable=True) for k, v in a.iteritems(): data.update({k: v}) print data # 做判断 data = QueryDict('' mutable=True) for k, v in a.iteritems(): if isinstance(v, list): for x in value: data.update({k: x}) else: data.update({k: v}) print dataこのタイプの操作を抽出して、
Middlerware
として記述することができます。 >、一部の request
リクエストには CONTENT-TYPE code>この <code> がないため、ビュー関数に到達する前に <code>request
リクエストを均一に処理します
<querydict:> <querydict:></querydict:></querydict:>
>Header であるため、単純に
Dict
ではなく QueryDict
に変換するのは、一貫性の原則に従うためです。 . の場合、結果を request.GET
または request.POST
にバインドします。これらは両方とも QueryDict
タイプです。 QueryDict
と Dict
の最大の違いは、QueryDict
は各 value
をリストに保存し、QueryDict> であることです。 は変更できないタイプです。したがって、<code>value
がリストの場合も判断する必要があります。そうでない場合は、リスト全体が QueryDict
のリスト内の 1 つの要素として保存されます。 れぇぇぇぇぇ
Django による Angular の POST データの解析に関連するその他の記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。
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Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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