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，请求源请求网易云瀚海源码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spring源码手册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陪练网站源码函数，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，源码定制平台完成登出流程。

       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。源码积木2019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。