Jinja2를 사용하여 Flask 및 SQLAlchemy에서 HTML 렌더링 보존
SQLAlchemy를 사용하여 Flask용 관리 인터페이스를 생성할 때 HTML이 다음과 같은 문제에 직면할 수 있습니다. render_template을 사용하여 뷰에 전달되면 이스케이프 처리되어 와 같은 문자가 다음으로 변환됩니다. HTML 엔터티. 이로 인해 HTML 요소의 의도된 렌더링이 중단될 수 있습니다. 이를 해결하려면 HTML의 자동 이스케이프를 비활성화해야 합니다.
해결책:
방지하려면 Jinja2에서는 HTML을 이스케이프 처리하므로 값을 렌더링할 때 |safe 필터를 사용할 수 있습니다. 다음과 같이 템플릿 코드 끝에 |safe를 추가하면 됩니다. 따라서:
{{ something|safe }}
주의:
신뢰할 수 있는 데이터에만 적절한 필터 없이 렌더링하므로 |안전 필터를 사용할 때 주의하는 것이 중요합니다. 이스케이프 처리하면 크로스 사이트 스크립팅 취약점이 발생할 수 있습니다.
위 내용은 Jinja2 및 SQLAlchemy를 사용하여 Flask 템플릿에서 HTML 이스케이프를 방지하는 방법은 무엇입니까?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.

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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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