1.关于flask的码阅jsonify与json.dumps的一些追溯和思考
2.Python - 一文入门Flask(Blueprint、SQLAlchemy部分）
3.Flask 源码剖析 (六)：响应是码阅怎么实现的

关于flask的jsonify与json.dumps的一些追溯和思考

       有一天，我遇到了一个服务器报警问题，码阅追踪错误栈时，码阅发现是码阅由于在使用 Flask 的 jsonify 函数时传入的字典中混入了 string 和 int 类型的键导致的。修改数据后，码阅linux服务源码管理我开始思考这一设计背后的码阅逻辑以及为何会如此设定。源码追溯路径指向 JSONDecoder、码阅flask.json.__init__.py 及 _dump_arg_defaults。码阅分析这部分源码，码阅我发现项目使用的码阅是继承自 Flask 的 JSONDecoder，稍作修改以兼容如 bson.ObjectId 和 datetime 等数据类型，码阅其主体基于标准库中的码阅 JSONEncoder。

       进一步深入 JSONEncoder 的码阅问卷 php源码源码，我发现 sort_keys 的码阅使用在 JSONEncoder._iterencode_dict 中。此时，我开始思考是否可以修改为始终使用默认的 False，以确保 key 为纯字符串。然而，官方为何没有选择这一方案？我开始在 GitHub 上寻找答案，最终在 issue 中找到了线索。在 Python 2 中确实如我所想，但在 Python 3 中，设计发生了改变。大佬们解释了背后的理由。

       深入思考后，我倾向于支持 Python 3 的徐小明 源码设计选择。首先，明确数据处理逻辑（如是否排序）是至关重要的。这里，我认为 Flask 的默认设置为 False 是个错误，应该与标准库保持一致。其次，确保数据类型的一致性是动态语言的局限性之一，这也是我越来越偏爱 Go 的原因。

       从工作角度来看，我得出以下思考：永远不要依赖传入的数据，务必进行验证，尤其是在关键业务中。这不仅是学校源码 php对 Flask 设计的反思，也是对编程实践的提醒，强调了数据验证和明确数据处理逻辑的重要性。

Python - 一文入门Flask(Blueprint、SQLAlchemy部分）

       本文将简要介绍如何入门Flask，包括安装准备、路由实现、Blueprint和SQLAlchemy的实践。首先，从安装Flask和pipenv开始，然后逐步构建项目结构，实现Web路由功能和数据库操作。

       在PyCharm的环境配置部分，这里主要关注代码实现，gm工具源码而不是环境设置。在项目实践中，Flask的核心是通过App初始化时绑定Blueprint实现路由。首先，创建一个入口文件，负责实例化App并初始化配置、控制器和数据库。

       启动文件中，需要进行判断逻辑的引入，这是为了优化程序运行。Flask路由功能是通过蓝图实现的，需要在入口文件中注册蓝图。每个路由器可以使用装载器优化，如在api文件中的示例所示。

       完成路由后，我们转向数据库操作，Flask推荐使用SQLAlchemy处理。安装Flask-SQLAlchemy和PyMySQL，便于与MySQL数据库的交互。定义数据库操作的基类和公共方法，减少代码重复。

       在入口文件中，通过SQLALCHEMY_DATABASE_URI配置数据库连接，使用with关键字确保资源的正确管理和释放。在model模块中，定义模型、常量和数据库操作方法，这些在路由中会被使用。

       关于SQLAlchemy的Mysql编码和列类型，可能需要进行一些优化，包括默认值、索引设置和兼容不同列类型。Python源码提供了详细的设置指导，例如TinyINT类型和VARCHAR的使用。

       最后，自定义数据库名和字符集编码时，可以使用__tablename__和字符集设置。编程中，阅读源码注释和示例可以帮助更好地理解和学习。

Flask 源码剖析 (六)：响应是怎么实现的

       Flask 源码剖析 (六)：深入理解响应生成机制

       在 Flask 框架中，视图函数返回的值默认会被作为 Response 传递给客户端，这一过程对用户来说通常是透明的。当调用一个视图函数，如下面的简单示例：

       python

       def hello():

        return http_status, body, header

       实际上，这个 tuple 会在多个步骤中被转化为一个完整的 Response。首先，fulldispatchrequest 方法会找到并调用相应的方法，然后通过 finalize_request 方法处理返回值，这个过程涉及 makeresponse 和 process_response 等关键函数。

       makeresponse 方法是构建 Response 的核心，它接收视图函数的返回值并根据不同情况进行处理，最终通过 responseclass 将其转化为 Response 对象。werkzeug 库的 Response 类在此过程中起到基础作用，Flask 自己的 Response 类则继承了 werkzeug 的 Response，并通过 Mixin 机制将具体逻辑封装在 BaseResponse 中。

       Headers 类是 Response 的重要组成部分，它以有序列表的形式存储 header，确保了 header 的顺序和处理多个相同 key 的值。用户可以直接通过 get() 方法访问 header，这个方法实际上是在内部列表中查找对应 key 的值。

       总的来说，Flask 的响应生成是通过一系列精心设计的类和方法进行的，它们保证了响应的结构化和灵活性。如果你想自定义 Response，只需继承 Flask 的 Response 类即可。本文对响应生成机制的剖析，希望能帮助你更好地理解 Flask 的工作原理。