1.关于flask的码调jsonify与json.dumps的一些追溯和思考
2.Python - 一文入门Flask(Blueprint、SQLAlchemy部分)
3.å¨flaskä¸ä½¿ç¨jsonifyåjson.dumpsçåºå«
4.django和flask哪个好(django与flask性能对比)
关于flask的码调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,码调追踪错误栈时,码调发现是码调由于在使用 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,码调安卓源码 同步我开始思考这一设计背后的码调逻辑以及为何会如此设定。源码追溯路径指向 JSONDecoder、码调flask.json.__init__.py 及 _dump_arg_defaults。码调分析这部分源码,码调我发现项目使用的码调是继承自 Flask 的 JSONDecoder,稍作修改以兼容如 bson.ObjectId 和 datetime 等数据类型,码调其主体基于标准库中的码调 JSONEncoder。
进一步深入 JSONEncoder 的码调源码,我发现 sort_keys 的码调使用在 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 的代码混淆器源码设计选择。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,手机回收测评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、驱动读写ec源码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。
å¨flaskä¸ä½¿ç¨jsonifyåjson.dumpsçåºå«
1.Content-Typeæåºå«
jsonifyçä½ç¨å®é ä¸å°±æ¯å°æä»¬ä¼ å ¥çjsonå½¢å¼æ°æ®åºååæ为jsonå符串ï¼ä½ä¸ºååºçbodyï¼å¹¶ä¸è®¾ç½®ååºçContent-Type为application/jsonï¼æé åºååºè¿åè³å®¢æ·ç«¯ãjsonifyçé¨åæºç å¦ä¸ï¼
def jsonify(*args, **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»¥çåºjsonifyå®é ä¸ä¹æ¯ä½¿ç¨äºjson.dumpsæ¥åºååjsonå½¢å¼çæ°æ®ï¼ä½ä¸ºååºæ£æè¿åãindent表示jsonæ ¼å¼åç缩è¿ï¼è¥æ¯Ajax请æ±åä¸ç¼©è¿ï¼å 为ä¸è¬Ajaxæ°æ®æ²¡å¿ è¦ç´æ¥å±ç¤ºï¼ï¼å¦å缩è¿2æ ¼ãä½æ³å¿ ä»ç¬¬ä¸é¨åçå®éªç»ææ们已ç»çåºæ¥äºï¼ä½¿ç¨jsonifyæ¶ååºçContent-Typeå段å¼ä¸ºapplication/jsonï¼è使ç¨json.dumpsæ¶è¯¥å段å¼ä¸ºtext/htmlãContent-Typeå³å®äºæ¥æ¶æ°æ®çä¸æ¹å¦ä½çå¾ æ°æ®ï¼å¦ä½å¤çæ°æ®ï¼å¦ææ¯application/jsonï¼åå¯ä»¥ç´æ¥å½åjson对象å¤çï¼è¥æ¯text/htmlï¼åè¿è¦å°ææ¬å¯¹è±¡è½¬å为json对象ååå¤çï¼ä¸ªäººç解ï¼æ误请ææ£ï¼ã
2.æ¥ååæ°æåºå«
jsonifyå¯ä»¥æ¥ååpythonä¸çdictæé å¨åæ ·çåæ°ï¼å¦ä¸å¾ã
èjson.dumpsæ¯jsonifyå¯ä»¥å¤æ¥ålistç±»ååä¸äºå ¶ä»ç±»åçåæ°ãä½æè¯äºä¸ä¸ï¼å½¢å¼ä¸ºkey1=value1ï¼[key2=value2,...]è¿æ ·çåæ°æ¯ä¸è¡çï¼ä¼æ¥åºâTypeError: dumps() takes exactly 1 argument (0 given)âè¿ä¸é误ï¼èjsonifyä¸ä¼æ¥é并è½æ£å¸¸è¿åæ°æ®ã
æåï¼æ们å¯ä»¥ä½¿ç¨flaskä¸çmake_responseæ¹æ³æè ç´æ¥éè¿Responseç±»ï¼éè¿è®¾ç½®mimetypeåæ°æ¥è¾¾å°å使ç¨jsonifyå·®ä¸å¤çææï¼ä½å°åç¹ä»£ç ä½ä¹èä¸ä¸ºå¢ï¼åµä¸ç®æ´ä¸ç¹æ´ä¸å®¹æåºéï¼åæ°è¶å¤è°è¯åç»´æ¤å°±è¶éº»ç¦ãå½ç¶ï¼ä½¿ç¨åªä¸ªå¹¶ä¸æ¯ç»å¯¹çï¼å¿ è¦æ¶è¦æ ¹æ®å端çæ°æ®å¤çæ¹å¼æ¥å³å®ã
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框架的徐小明macd源码人,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。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。
2024-12-24 20:16
2024-12-24 20:06
2024-12-24 19:37
2024-12-24 19:28
2024-12-24 19:03
2024-12-24 18:43
2024-12-24 18:28
2024-12-24 18:22