Flask 뷰에서 JSON 응답 반환
Flask에서 뷰는 편리하게 JSON 형식으로 데이터를 반환할 수 있으므로 프런트엔드와 원활한 통합이 가능합니다. 응용 프로그램. 이것이 어떻게 달성되는지 살펴보겠습니다.
JSON 응답을 반환하기 위해 view 함수는 Python 사전 또는 목록을 직접 반환할 수 있으며 Flask는 jsonify 함수를 사용하여 자동으로 이를 JSON으로 변환합니다. 예:
@app.route("/summary") def summary(): d = make_summary() return d
이 접근 방식은 최신 Flask 버전에 적합합니다. 이전 버전의 경우 또는 JSON 직렬화 프로세스에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 jsonify 함수를 가져와서 명시적으로 사용할 수 있습니다.
from flask import jsonify @app.route("/summary") def summary(): d = make_summary() return jsonify(d)
jsonify를 사용하면 사용자 정의 직렬 변환기 지정과 같은 사용자 정의 JSON 처리가 가능합니다. JSONP를 사용합니다. 다음은 몇 가지 추가 예입니다.
# Customizing JSON serialization return jsonify({'foo': 'bar'}, {'_custom': lambda obj: obj.CustomFooSerializer() }) # JSONP response with callback parameter return jsonify(foo='bar'), 200, {'jsonp':'myCallback'}
개발자는 Flask 보기에서 JSON 응답을 반환하여 쉽게 RESTful API를 생성하거나 클라이언트 애플리케이션에 일관되고 사용 가능한 형식으로 데이터를 제공할 수 있습니다.
위 내용은 Flask 뷰에서 JSON 응답을 어떻게 반환할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

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PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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