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时间:2024-12-22 21:51:54 分类:热点 来源:传奇支付接口源码

1.flask?区源???Դ??
2.「博客应用」使用 Flask-Login 实现用户认证
3.django和flask哪个好(django与flask性能对比)
4.关于flask的jsonify与json.dumps的一些追溯和思考

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       在构建Python Web应用时,Flask是论坛一个轻量级的选择,它允许开发者以最小的源码投入快速搭建应用。而当涉及到构建RESTful API时,区源Flask-RESTX库提供了方便的论坛方法来定义、编写和查看API文档。源码赖子牛牛源码

       Flask-RESTX是区源Flask框架的扩展,集成Swagger,论坛这是源码一个强大的API文档工具。Swagger规范和完整框架用于生成、区源描述、论坛调用和可视化RESTfulWeb服务的源码API文档。

       安装Flask-RESTX很简单,区源通过pip命令即可完成。论坛确保Flask已经在开发环境中安装,源码若未安装,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,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。姓名详批源码

       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!

「博客应用」使用 Flask-Login 实现用户认证

       在 SuzyBlog 的博客应用中,我们将实现用户认证功能,使用 Flask-Login 管理用户登录和登出。首先,确保下载 SuzyBlog 的源代码,以配合本文的学习。

       在前文中,虽然已经构建了博客前台,但用户登录状态的判断是基于模拟数据。接下来,猎奇庄指标源码我们将重点关注Admin用户的登录登出功能。

       1. 安全存储用户密码

       为了保护用户隐私,不能明文存储数据库中的密码。使用 werkzeug.security 提供的 generate_password_hash 函数生成散列值,通过 salt 增加随机性,即使泄露也难以逆向获取密码。Admin模型中,通过 password 特性属性和 validate_password 方法来处理这些操作。

       2. 注册命令行初始化Admin

       SuzyBlog 不在网页上提供注册功能,而是通过自定义命令行工具初始化Admin用户。flask init-admin 命令行允许用户输入用户名和密码,通过 click 模块的密码装饰器保护用户输入。

       3. Flask-Login用户认证

       在应用中,Flask-Login 被用于区分管理员(如使用admin账号登录)和普通访客。创建 LoginManager 实例,设置用户加载函数,使用current_user变量记录登录状态。用户登录后,可以在模板中轻松访问当前用户信息。

       3.1 登录管理

       创建login视图处理登录请求,验证用户身份。登录成功后,用户将被重定向回首页。同时,我们为模板的页脚添加了登录/登出链接,使用query参数next来记录用户来源。

       3.2 登入与登出操作

       login视图中,处理表单提交并验证用户信息,login_user函数用于登录,logout_user用于登出。登录后,王者荣耀龙套源码用户ID会保存在session中,而登出则删除这些信息。

       3.3 视图保护

       使用@login_required装饰器保护需要登录的视图,未登录用户将被重定向至登录页面。蓝本的@before_request装饰器可以为蓝本下的所有视图提供登录保护。

       至此,Flask-Login的使用帮助我们完善了用户认证流程,使得SuzyBlog的权限管理更加安全和有序。

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,龙起爆指标源码模板扩展选择最多。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。

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

       进一步深入 JSONEncoder 的源码,我发现 sort_keys 的使用在 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。

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