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を1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

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