1.在flask中使用jsonify和json.dumps的区别
2.Python Flask 开发，应源源码Flask 的应源源码 Swagger 神器 —— Flask-RESTX
3.django和flask哪个好（django与flask性能对比）
4.Python - 一文入门Flask(Blueprint、SQLAlchemy部分）

在flask中使用jsonify和json.dumps的区别

       1.Content-Type有区别

       jsonify的作用实际上就是将我们传入的json形式数据序列化成为json字符串，作为响应的body，并且设置响应的Content-Type为application/json，构造出响应返回至客户端。jsonify的部分源码如下：

       def jsonify(*args,应源源码 **kwargs):

       if __debug__:

       _assert_have_json()

       return current_app.response_class(json.dumps(dict(*args, **kwargs),

       indent=None if request.is_xhr else 2), mimetype='application/json')

       å¯ä»¥çœ‹å‡ºjsonify实际上也是使用了json.dumps来序列化json形式的数据，作为响应正文返回。indent表示json格式化的缩进，若是Ajax请求则不缩进（因为一般Ajax数据没必要直接展示），否则缩进2格。但想必从第一部分的实验结果我们已经看出来了，使用jsonify时响应的Content-Type字段值为application/json，而使用json.dumps时该字段值为text/html。Content-Type决定了接收数据的一方如何看待数据，如何处理数据，如果是application/json，则可以直接当做json对象处理，若是text/html，则还要将文本对象转化为json对象再做处理（个人理解，有误请指正）。

       2.接受参数有区别

       jsonify可以接受和python中的dict构造器同样的参数，如下图。

       è€Œjson.dumps比jsonify可以多接受list类型和一些其他类型的参数。但我试了一下，形式为key1=value1，[key2=value2,...]这样的参数是不行的，会报出“TypeError: dumps() takes exactly 1 argument (0 given)”这一错误，而jsonify不会报错并能正常返回数据。

       æœ€åŽï¼Œæˆ‘们可以使用flask中的make_response方法或者直接通过Response类，通过设置mimetype参数来达到和使用jsonify差不多的效果，但少写点代码何乐而不为呢？况且简洁一点更不容易出错，参数越多调试和维护就越麻烦。当然，使用哪个并不是绝对的，必要时要根据前端的数据处理方式来决定。

Python Flask 开发，Flask 的应源源码 Swagger 神器 —— Flask-RESTX

       在构建Python Web应用时，Flask是应源源码一个轻量级的选择，它允许开发者以最小的应源源码答题 源码 netcore投入快速搭建应用。而当涉及到构建RESTful API时，应源源码Flask-RESTX库提供了方便的应源源码方法来定义、编写和查看API文档。应源源码

       Flask-RESTX是应源源码Flask框架的扩展，集成Swagger，应源源码这是应源源码一个强大的API文档工具。Swagger规范和完整框架用于生成、应源源码描述、应源源码调用和可视化RESTfulWeb服务的应源源码API文档。

       安装Flask-RESTX很简单，通过pip命令即可完成。确保Flask已经在开发环境中安装，若未安装，使用相应命令进行安装。

       快速开始，创建简单Flask应用并引入Flask-RESTX。这里有个例子，实现一个简单的API，包含一个HelloWorld资源类，提供GET请求响应。使用@api.expect('name')装饰器指定期望参数。

       定义API文档时，棋牌源码什么意思使用装饰器和注解。文档自动出现在Swagger用户界面中。定义期望参数，使用api.expect装饰器。定义数据模型，使用api.model方法。模型可在API资源中使用。

       Flask-RESTX提供高级功能，例如异常处理、错误处理器等。通过Flask错误处理机制定义异常处理器，返回适当HTTP状态码和错误信息。

       Flask-RESTX的官方社区活跃在GitHub上，提供源代码和问题跟踪器。社区成员分享使用经验和最佳实践，解决遇到问题。

       总结，Flask-RESTX是Flask框架的强大扩展，集成Swagger提供丰富的API文档支持，易于设计、实现和维护RESTfulAPI。无论是初学者还是有经验的开发者，都能从Flask-RESTX的易用性和强大功能中受益。

       通过本文了解，已具备构建Flask应用的基础知识。实践是学习的最好方式，动手尝试，语音付费问答系统源码创建自己的Flask应用吧！

django和flask哪个好（django与flask性能对比）

       本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关django和flask哪个好以及django与flask性能对比的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

       本文目录一览：

1、flask django 哪个更适合入门2、Python 有哪些好的 Web 框架3、python找工作是学Django好还是Flask好？4、Django和Flask比较到底哪个比较好用5、Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点flask django 哪个更适合入门

       django更加适合新手，因为里面有很多里面集成了很多可用的模块。

       而flask需要去自己找合适的模块。

       所以django更适合新手，而flask适合比较熟悉web框架的人，比较灵活。

       Python 有哪些好的 Web 框架

       1、Django框架

       优点：是一个高层次Python Web开发框架，特点是开发快速、代码较少、可扩展性强。Django采用MTV(Model、Template、View)模型组织资源，框架功能丰富，模板扩展选择最多。对于专业人员来说，Django是视频打赏平台源码当之无愧的Python排名第一的Web开发框架。

       缺点：包括一些轻量级应用不需要的功能模块，不如Flask轻便。过度封装很多类和方法，直接使用比较简单，但改动起来比较困难。相比于 C,C++性能，Django性能偏低。模板实现了代码和样式完全分离，不允许模板里出现Python代码，灵活度不够。另外学习曲线也相对陡峭。

       2、Flask框架

       优点：Flask是一个Python Web开发的微框架，严格来说，它仅提供Web服务器支持，不提供全栈开发支持。然而，Flask非常轻量、非常简单，基于它搭建Web系统都以分钟来计时，特别适合小微原型系统的开发。花少时间、产生可用系统，是非常划算的选择。

       缺点：对于大型网站开发，需要设计路由映射的规则，否则导致代码混乱。仿沪江网校网站源码对新手来说，容易使用低质量的代码创建 “不良的web应用程序”。

       3、Pyramid框架

       优点：是一个扩展性很强且灵活的Python Web开发框架。上手十分容易，比较适合中等规模且边开发边设计的场景。Pyramid不提供绝对严格的框架定义，根据需求可以扩展开发，对高阶程序员十分友好。

       缺点：国内知名度不高，高级用法需要通过阅读源代码获取灵感。默认使用Chameleon模板，灵活度没有成为一个要素。

       4、web.py框架

       优点：正如其名，web.py是一个采用Python作为开发语言的Web框架，简单且强大。俄罗斯排名第一的Yandex搜索引擎基于这个框架开发，Guido van Rossum认为这是最好的Python Web框架，还需要说别的吗?有事实作证、有大牛认可，用起来吧!

       缺点：Web.py并未像其他框架一样保持与Python 3兼容性的最新状态。这不仅意味着缺乏对异步语法的支持，还意味着缺少对已弃用的函数的错误。此外，目前尚不清楚维护者是否有计划在Python 2到达其支持生命周期结束后保持Web.py的最新状态。

       5、Tornado框架

       优点：Tornado是一个基于异步网络功能库的Web开发框架，因此，它能支持几万个开放连接，Web服务高效稳定。可见，Tornado适合高并发场景下的Web系统，开发过程需要采用Tornado提供的框架，灵活性较差，确定场景后再考虑使用不迟。

       缺点：Tornado 5.0改进了与Python的本机异步功能的集成。因此不再支持Python 3.3.并且Python 3.5用户必须使用Python 3.5.2或更高版本。Tornado 6.0将需要Python 3.5及更高版本，并将完全放弃Python 2支持。

python找工作是学Django好还是Flask好？

       这俩都挺简单的，Django和flask都学一下比较好，Python基础也很重要。这俩学好了，工作不愁，薪资还是看具体情况。

Django和Flask比较到底哪个比较好用

       Flask是小而精的微框架，它不像Django那样大而全，如果使用Flask开发，开发者需要自己决定使用哪个数据库ORM、模块系统、用户认证系统等，需要自己组成。

       与采用Django开发对比，开发者在项目开始的时候可能需要花费更多的时间去了解、挑选各个组件，因此Flask开发的灵活度更高，开发者可以根据自己的需要去选择合适的插件。

       当然Flask历史相对较短，第三方APP自然没有Django那么全面。

Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点

       （1）Flask

       Flask确实很“轻”，不愧是Micro Framework，从Django转向Flask的开发者一定会如此感慨，除非二者均为深入使用过

       Flask自由、灵活，可扩展性强，第三方库的选择面广，开发时可以结合自己最喜欢用的轮子，也能结合最流行最强大的Python库

       入门简单，即便没有多少web开发经验，也能很快做出网站

       非常适用于小型网站

       非常适用于开发web服务的API

       开发大型网站无压力，但代码架构需要自己设计，开发成本取决于开发者的能力和经验

       各方面性能均等于或优于Django

       Django自带的或第三方的好评如潮的功能，Flask上总会找到与之类似第三方库

       Flask灵活开发，Python高手基本都会喜欢Flask，但对Django却可能褒贬不一

       Flask与关系型数据库的配合使用不弱于Django，而其与NoSQL数据库的配合远远优于Django

       Flask比Django更加Pythonic，与Python的philosophy更加吻合

       （2）Django

       Django太重了，除了web框架，自带ORM和模板引擎，灵活和自由度不够高

       Django能开发小应用，但总会有“杀鸡焉用牛刀”的感觉

       Django的自带ORM非常优秀，综合评价略高于SQLAlchemy

       Django自带的模板引擎简单好用，但其强大程度和综合评价略低于Jinja

       Django自带ORM也使Django与关系型数据库耦合度过高，如果想使用MongoDB等NoSQL数据，需要选取合适的第三方库，且总感觉Django+SQL才是天生一对的搭配，Django+NoSQL砍掉了Django的半壁江山

       Django目前支持Jinja等非官方模板引擎

       Django自带的数据库管理app好评如潮

       Django非常适合企业级网站的开发：快速、靠谱、稳定

       Django成熟、稳定、完善，但相比于Flask，Django的整体生态相对封闭

       Django是Python web框架的先驱，用户多，第三方库最丰富，最好的Python库，如果不能直接用到Django中，也一定能找到与之对应的移植

       Django上手也比较容易，开发文档详细、完善，相关资料丰富

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于django和flask哪个好和django与flask性能对比的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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，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。