1.关于flask的请求源请求jsonify与json.dumps的一些追溯和思考
2.Flask-Login使用介绍
3.Python Flask 开发，Flask 的请求源请求 Swagger 神器 —— Flask-RESTX
4.django和flask哪个好（django与flask性能对比）
5.在flask中使用jsonify和json.dumps的区别

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，请求源请求追踪错误栈时，请求源请求发现是请求源请求由于在使用 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，请求源请求票务系统源码 php我开始思考这一设计背后的请求源请求逻辑以及为何会如此设定。源码追溯路径指向 JSONDecoder、请求源请求flask.json.__init__.py 及 _dump_arg_defaults。请求源请求分析这部分源码，请求源请求我发现项目使用的请求源请求是继承自 Flask 的 JSONDecoder，稍作修改以兼容如 bson.ObjectId 和 datetime 等数据类型，请求源请求其主体基于标准库中的请求源请求 JSONEncoder。

       进一步深入 JSONEncoder 的请求源请求源码，我发现 sort_keys 的请求源请求使用在 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eclipse查看spring源码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。

Flask-Login使用介绍

       本文介绍的 Flask-Login 使用的是 0.5.0 版本，其他版本可能存在不同之处，但整体流程大致相同。首先，初始化一个 LoginManager 类对象，可以选择设置登录异常返回的回调函数或蓝图函数。这两个设置中仅需选取一个，蓝图函数在前后端分离场景下直接返回页面，而回调函数以接口形式返回。

       在 create_app 函数中，初始化并注册 LoginManager。此步骤中，将 LoginManager 注册到 Flask 应用中，并注册了钩子函数，对 cookie 进行更新。此更新通过 `_update_remember_cookie` 函数完成，它检查 session 中的 'remember' 参数。'remember' 是在 `login_user` 方法中设置的，即实现“记住我”功能。具体操作包括设置 cookie 中的状态字段，其内容由 encode_cookie 生成，包含用户 id 和加密的 HMAC，以确保数据安全。

       在 `init_app` 函数中，添加了获取当前用户的易语言ide源码函数，该函数利用 Flask 底层工具包 werkzeug 中的 LocalStack 堆栈获取请求下当前用户。此外，`_load_user` 函数用于加载用户对象，具体实现细节将在后续介绍中阐述。

       完成初始化后，需要对平台用户模型类继承自 UserMixin，其中提供了默认方法。通过覆写 `get_id` 方法，可以自定义用户主键。同时，注册回调函数 user_loader，此函数在用户登录成功时由 LoginManager 调用，返回用户对象。

       用户登录时，在接口中进行用户名、密码验证后调用 `login_user` 方法。此方法接收用户对象、是否记住我功能、登录时长和是否强制登录等参数。登录验证过程包括检查是否可以登录、设置 session 和 cookie 状态、更新请求上下文中的当前用户信息等步骤。

       用户验证通过装饰器 `login_required` 实现，用于检查用户是否已登录。该装饰器在源码中提供了具体用法，包括排除在 EXEMPT_METHODS 中的请求方式、禁用登录功能和检查当前用户是否已认证。在登录验证过程中，`current_user` 对象用于获取当前用户信息，其通过 `_get_user` 方法由 LoginManager 调用。

       登出操作通过调用 Flask-Login 中的 `logout_user` 方法实现，无需额外参数，系统自动处理当前用户信息并删除相关 session 数据，微社区商铺源码完成登出流程。

       本文详细介绍了 Flask-Login 的常用功能和实现流程，使用的是 0.5.0 版本，其他版本可能存在差异，建议查阅源码获取详细信息。通过本文，希望读者能够掌握 Flask-Login 的基本使用方法，为安全、高效的用户认证和授权提供支持。

Python Flask 开发，Flask 的 Swagger 神器 —— Flask-RESTX

       在构建Python Web应用时，Flask是一个轻量级的选择，它允许开发者以最小的投入快速搭建应用。而当涉及到构建RESTful API时，Flask-RESTX库提供了方便的方法来定义、编写和查看API文档。

       Flask-RESTX是Flask框架的扩展，集成Swagger，这是一个强大的API文档工具。Swagger规范和完整框架用于生成、描述、调用和可视化RESTfulWeb服务的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。暗黑修仙源码 资源使用@api.expect('name')装饰器指定期望参数。

       定义API文档时，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，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。

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, **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。