


Flask menyediakan beberapa alatan untuk transformasi data kepada respons, daripada menukar objek Python kepada JSON kepada mencipta respons HTTP berstruktur. Dalam siaran ini, kami akan meneroka jsonify(), to_dict(), make_response(), dan SerializerMixin, yang merupakan empat fungsi dan alatan berguna untuk bekerja dengan respons data dalam Flask. Memahami alatan ini akan membantu mencipta API yang lebih baik dan pengurusan data yang berkesan.
jsonify()
Ia ialah fungsi Flask terbina dalam yang menukar struktur data Python kepada format JSON, format pertukaran data ringan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web untuk API. Fungsi ini secara automatik menetapkan Jenis Kandungan respons kepada aplikasi/json dan mengembalikan objek respons Flask, menjadikannya sesuai untuk mengembalikan data dalam API REST.
Contoh:
from flask import jsonify @app.route('/data') def get_data(): data = {"message": "Hello, World!", "status": "success"} return jsonify(data)
Di sini, jsonify(data) menukar data kamus ke dalam format JSON dan menetapkannya sebagai badan tindak balas. Fungsi ini berguna apabila anda perlu mengembalikan data yang kecil dan jelas, kerana ia mengendalikan penukaran JSON dan pemformatan respons untuk anda. Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa jsonify() berfungsi dengan baik dengan jenis data ringkas tetapi tidak menyokong objek kompleks secara langsung, seperti model SQLAlchemy, tanpa sedikit penukaran (seperti menggunakan to_dict()).
to_dict()
Ia bukan fungsi Flask asli tetapi biasanya digunakan dalam kelas model untuk mewakili SQLAlchemy atau contoh model Object Relational Mapping(ORM) sebagai kamus. Penukaran atribut model kepada kamus ini menjadikan data lebih mudah untuk ditukar kepada format JSON untuk respons API.
Contoh:
class Student(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), nullable=False) def to_dict(self): return { "id": self.id, "username": self.username } @app.route('/user/<id>') def get_student(id): student = Student.query.get(id) return jsonify(student.to_dict()) if student else jsonify({"error": "Student not found"}), 404 </id>
Kaedah to_dict() menyediakan fleksibiliti dengan membenarkan anda menentukan data yang tepat untuk disertakan dalam respons. Ia berguna untuk menyembunyikan data sensitif (seperti kata laluan) dan secara terpilih hanya menunjukkan atribut yang diperlukan.
buat_tindak balas()
Ia ialah fungsi utiliti Flask yang membolehkan anda membuat respons HTTP tersuai. Walaupun jsonify() memudahkan respons data JSON, make_response() membenarkan anda mengawal setiap bahagian respons, termasuk kod status, pengepala dan format data.
Contoh:
from flask import make_response, jsonify from models import db class Student(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), nullable=False) def to_dict(self): return { "id": self.id, "username": self.username } @app.route('/student/<id>', methods=['GET']) def get_student(id): # Query the database for the student student = Student.query.get(id) # If student is found, return data with a 200 status if student: response_data = { "message": "Student found", "data": student.to_dict() } return make_response(jsonify(response_data), 200) # If student is not found, return a structured error response with a 404 status error_data = { "error": "Student not found", "student_id": id, "status_code": 404 } return make_response(jsonify(error_data), 404) </id>
Di sini, make_response() membenarkan kawalan ke atas kod status dan format badan respons. Fleksibiliti ini sesuai apabila kawalan objek tindak balas adalah sangat penting.
SerializerMixin
Ia adalah daripada perpustakaan sqlalchemy-serializer dan merupakan alat yang berkuasa untuk mengautomasikan penyirian model SQLAlchemy. Ia menyediakan kaedah to_dict() yang boleh mengendalikan jenis data kompleks yang merangkumi perhubungan antara model dan termasuk atribut serialize_rules untuk mengawal medan untuk disirikan.
Penggunaan:
from flask import jsonify @app.route('/data') def get_data(): data = {"message": "Hello, World!", "status": "success"} return jsonify(data)
SerializerMixin mengautomasikan penukaran model SQLAlchemy kepada kamus yang menjadikannya berguna apabila bekerja dengan model dan perhubungan yang kompleks. Dengan serialize_rules, anda boleh memasukkan atau mengecualikan medan atau perhubungan secara dinamik, yang menjimatkan masa anda menulis kaedah to_dict tersuai untuk setiap model.
Perbandingan dan Bagaimana Ia Berkaitan
Setiap alatan ini mempunyai tempatnya dalam membina API Flask. jsonify() dan make_response() ialah fungsi Flask yang penting untuk mencipta JSON dan respons tersuai, manakala to_dict() dan SerializerMixin tertumpu pada menukar contoh model kepada kamus untuk pensirilan JSON yang lebih mudah.
Berikut ialah ringkasan masa untuk menggunakan setiap satu:
- Gunakan jsonify() untuk menukar struktur data Python ringkas kepada format JSON dengan mudah.
- Gunakan to_dict() pada model anda untuk membuat kamus tersuai dengan medan khusus untuk penukaran JSON, terutamanya apabila bekerja dengan data sensitif atau kompleks.
- Gunakan make_response() untuk menentukan kawalan penuh ke atas respons HTTP, membolehkan anda menetapkan kod status, pengepala atau mesej ralat tersuai.
- Gunakan SerializerMixin jika anda menggunakan model SQLAlchemy dan mahu menukar model secara automatik (termasuk perhubungan) kepada JSON dengan konfigurasi minimum.
Kesimpulannya, jsonify(), to_dict(), make_response(), dan SerializerMixin adalah semua alatan penting untuk mengubah dan mengurus data dalam Flask API. Menggunakannya dengan berkesan akan menjadikan API anda lebih fleksibel, selamat dan terurus.
Rujukan
Dokumentasi Kelalang: make_response()
SQLAlchemy SerializerMixin
Atas ialah kandungan terperinci Memahami JSONify(), to_dict(), make_response(), dan SerializerMixin dalam Flask. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).