


Memahami JSONify(), to_dict(), make_response(), dan SerializerMixin dalam Flask
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!

Pythonisbothompiledandintinterpreted.whenyourunapythonscript, itisfirstompiledintobytecode, yang manaThenexecutedbythonvirtualmachine (pvm).

Python bukan pelaksanaan line-by-line, tetapi dioptimumkan dan pelaksanaan bersyarat berdasarkan mekanisme penterjemah. Jurubahasa menukarkan kod ke bytecode, dilaksanakan oleh PVM, dan mungkin pretompile ekspresi malar atau mengoptimumkan gelung. Memahami mekanisme ini membantu mengoptimumkan kod dan meningkatkan kecekapan.

Terdapat banyak kaedah untuk menyambungkan dua senarai dalam Python: 1. Pengendali menggunakan, yang mudah tetapi tidak cekap dalam senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan operator =, yang kedua -duanya cekap dan boleh dibaca; 4. Gunakan fungsi itertools.Chain, yang efisien memori tetapi memerlukan import tambahan; 5. Penggunaan senarai parsing, yang elegan tetapi mungkin terlalu kompleks. Kaedah pemilihan harus berdasarkan konteks dan keperluan kod.

Terdapat banyak cara untuk menggabungkan senarai Python: 1. Menggunakan pengendali, yang mudah tetapi tidak memori yang cekap untuk senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar; 4. Penggunaan * pengendali, bergabung dengan senarai kecil hingga sederhana dalam satu baris kod; 5. Gunakan numpy.concatenate, yang sesuai untuk set data dan senario yang besar dengan keperluan prestasi tinggi; 6. Gunakan kaedah tambahan, yang sesuai untuk senarai kecil tetapi tidak cekap. Apabila memilih kaedah, anda perlu mempertimbangkan saiz senarai dan senario aplikasi.

Compiledlanguagesofferspeedandsecurity, whilintpretedLanguagesprovideoeSeAfuseAndPortability.1) compiledLanguageslikec arefasterandsecureButhavelongerDevelopmentCyclesandplatformdependency.2) interpretedLanguagePyePyhonareeAseAreeAseaneAseaneSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSeaneaneAseaneaneAseaneaneAdoSioSiAdaSiAdoeSeaneAdoeSeaneAdoeSeanDoReAseanDOREPYHOREADOREB

Di Python, A untuk gelung digunakan untuk melintasi objek yang boleh dimakan, dan gelung sementara digunakan untuk melakukan operasi berulang kali apabila keadaan berpuas hati. 1) Untuk contoh gelung: melintasi senarai dan mencetak unsur -unsur. 2) Walaupun contoh gelung: Tebak permainan nombor sehingga anda rasa betul. Menguasai prinsip kitaran dan teknik pengoptimuman dapat meningkatkan kecekapan dan kebolehpercayaan kod.

Untuk menggabungkan senarai ke dalam rentetan, menggunakan kaedah Join () dalam Python adalah pilihan terbaik. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menggabungkan elemen senarai ke dalam rentetan, seperti '' .join (my_list). 2) Untuk senarai yang mengandungi nombor, tukar peta (str, nombor) ke dalam rentetan sebelum menggabungkan. 3) Anda boleh menggunakan ekspresi penjana untuk pemformatan kompleks, seperti ','. Sertai (f '({Fruit})' forfruitinFruits). 4) Apabila memproses jenis data bercampur, gunakan peta (str, mixed_list) untuk memastikan semua elemen dapat ditukar menjadi rentetan. 5) Untuk senarai besar, gunakan '' .join (large_li

Pythonusesahybridapproach, combiningcompilationtobytecodeandinterpretation.1) codeiscompiledtopplatform-independentbytecode.2) byteCodeisinterpretedbythepythonvirtualmachine, enhancingficiencyAndortability.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
