使用Django 和Python 建立JSON 回應:解決轉換問題
嘗試將伺服器端Ajax 腳本轉換為Django HttpResponse,您遇到了問題。原始伺服器端腳本:
// RECEIVE VALUE $validateValue = $_POST['validateValue']; $validateId = $_POST['validateId']; $validateError = $_POST['validateError']; // RETURN VALUE $arrayToJs = array(); $arrayToJs[0] = $validateId; $arrayToJs[1] = $validateError; if ($validateValue == "Testuser") { // Validate?? $arrayToJs[2] = "true"; // RETURN TRUE echo '{"jsonValidateReturn":' . json_encode($arrayToJs) . '}'; // RETURN ARRAY WITH success } else { for ($x = 0; $x <p>轉換後的 Django 程式碼:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">def validate_user(request): if request.method == 'POST': vld_value = request.POST.get('validateValue') vld_id = request.POST.get('validateId') vld_error = request.POST.get('validateError') array_to_js = [vld_id, vld_error, False] if vld_value == "TestUser": array_to_js[2] = True x = simplejson.dumps(array_to_js) return HttpResponse(x) else: array_to_js[2] = False x = simplejson.dumps(array_to_js) error = 'Error' return render_to_response('index.html', {'error': error}, context_instance=RequestContext(request)) return render_to_response('index.html', context_instance=RequestContext(request))
問題在於您選擇傳回 JSON 內容的資料結構。建議使用字典,而不是使用列表。這是使用字典的改進版本:
import json from django.http import HttpResponse response_data = {} response_data['result'] = 'error' response_data['message'] = 'Some error message' if vld_value == "TestUser": response_data['result'] = 'success' response_data['message'] = 'Validation successful' return HttpResponse(json.dumps(response_data), content_type='application/json')
請記住,使用 Django 1.7 或更高版本時,您可以利用 JsonResponse 類別來簡化回應:
from django.http import JsonResponse response_data = { 'result': 'error' if vld_value != 'TestUser' else 'success', 'message': 'Error message' if vld_value != 'TestUser' else 'Validation successful' } return JsonResponse(response_data)
以上是如何使用 Python 在 Django 中高效建立 JSON 回應?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。

Dreamweaver Mac版
視覺化網頁開發工具

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser是一個安全的瀏覽器環境,安全地進行線上考試。該軟體將任何電腦變成一個安全的工作站。它控制對任何實用工具的訪問,並防止學生使用未經授權的資源。