搜索
首页后端开发Python教程如何在 Jinja2 的 `url_for()` 函数中正确引用模板变量?

How to Correctly Reference Template Variables within Jinja2's `url_for()` Function?

在 Jinja 表达式中引用模板变量

问题

考虑以下 Jinja2 模板片段:

<a href="%7B%7B%20url_for('/magic/%7B%7B%20filename%20%7D%7D')%20%7D%7D">Click to see magic happen</a>

这段代码尝试生成已定义路由的 URL as:

@app.route('/magic/<filename>')
def moremagic(filename):
    pass</filename>

但是,模板片段生成的 URL 不正确,因为在 url_for() 函数中未正确引用 {{ filename }} 变量。

解决方案

要解决此问题,必须删除 url_for() 函数中额外的一组花括号。这是因为 Jinja2 中的 {{ ... }} 中的所有内容都是类似 Python 的表达式,因此没有必要使用另一个 {{ ... }} 来引用变量。

更正后的代码如下:

<a href="%7B%7B%20url_for('moremagic',%20filename=name)%20%7D%7D">Click to see magic happen</a>

这里,name 变量作为参数传递给 url_for() 函数,并使用端点名称 moremagic 而不是 URL路径。

以上是如何在 Jinja2 的 `url_for()` 函数中正确引用模板变量?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
列表和阵列之间的选择如何影响涉及大型数据集的Python应用程序的整体性能?列表和阵列之间的选择如何影响涉及大型数据集的Python应用程序的整体性能?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

说明如何将内存分配给Python中的列表与数组。说明如何将内存分配给Python中的列表与数组。May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

您如何在Python数组中指定元素的数据类型?您如何在Python数组中指定元素的数据类型?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。

什么是Numpy,为什么对于Python中的数值计算很重要?什么是Numpy,为什么对于Python中的数值计算很重要?May 03, 2025 am 12:03 AM

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

讨论'连续内存分配”的概念及其对数组的重要性。讨论'连续内存分配”的概念及其对数组的重要性。May 03, 2025 am 12:01 AM

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

您如何切成python列表?您如何切成python列表?May 02, 2025 am 12:14 AM

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

在Numpy阵列上可以执行哪些常见操作?在Numpy阵列上可以执行哪些常见操作?May 02, 2025 am 12:09 AM

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,减法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Python的数据分析中如何使用阵列?Python的数据分析中如何使用阵列?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

功能强大的PHP集成开发环境

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

体积小,语法高亮,不支持代码提示功能