request.get_data()

时间: 2023-04-23 09:06:16 浏览: 285
EXE

getdata数据

request.get_data()是一个Flask框架中的方法，用于获取HTTP请求的原始数据。它返回一个字节串，包含请求体中的数据。可以通过request.data属性来获取相同的数据。在处理POST请求时，可以使用这个方法来获取表单数据或JSON数据。
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getData:获取数据

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java

请求网络数据

写好工具类 直接在代码里面调方法 就可以请求数据

data = request.get_data()

request.get_data()通常是在Web开发中，特别是使用Flask或类似Python Web... data = request.get_data() # 解析数据 json_data = json.loads(data) # 处理json_data return 'Data received and processed'

使用request.get_data()获取multipart/form-data数据

要使用request.get_data()获取multipart/form-data数据，您需要使用request.files来处理该请求。以下是一个例子： python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/upload...

python删除request.get_data()中的请求头信息

headers, body = data.split("\r\n\r\n", 1) new_data = bytes(body, "utf-8") # 处理上传的数据 return "Upload successful!" if __name__ == "__main__": app.run() 在上面的代码中，request.get_data...

解释以下代码 @app.route('/goods/list', methods=["POST"]) def goods_list(): get_data = request.form.to_dict() page_size = get_data.get('page_size') page_no = get_data.get('page_no') param = get_data.get('param') data, count, page_list, max_page = goods_data.get_goods_list(int(page_size), int(page_no), param) return jsonify({"data": data, "count": count, "page_no": page_no, "page_list": page_list, "max_page": max_page}) # 修改商品数据 @app.route('/goods/edit', methods=["PUT"]) def goods_edit(): get_data = request.form.to_dict() id = get_data.get('id') title = get_data.get('title') category = get_data.get('category') discount = get_data.get('discount') original_price = get_data.get('original_price') shop = get_data.get('shop') monthly_sales = get_data.get('monthly_sales') goods_data.edit_goods(id, title, category, discount, original_price, shop, monthly_sales) return '200'

接收POST请求，从请求的表单数据中获取页码、每页数据条数和查询条件，然后调用goods_data.get_goods_list函数查询符合条件的商品列表数据，并将查询结果通过json格式返回给客户端。 2. /goods/edit：用于修改...

json_data = request.get_json() 获取json_data 的内容

json_data = request.get_json() name = json_data['name'] age = json_data['age'] city = json_data['city'] # 然后你可以处理这些数据... # ... return "Received data: Name {}, Age {}, City {}"....

def kmeansPlot(request): uid = int(request.COOKIES.get('uid', -1)) if uid != -1: username = User.objects.filter(id=uid)[0].name if 'num' in request.GET: num = int(request.GET.get('num')) else: num = 2 clean_data = [item.content for item in WeiBo.objects.all()] clean_data = [clearTxt(item) for item in clean_data] clean_data = [sent2word(item) for item in clean_data] vectorizer = CountVectorizer(max_features=20000) tf_idf_transformer = TfidfTransformer() tfidf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(clean_data)) tfidf_matrix = tfidf.toarray() word = vectorizer.get_feature_names() from sklearn.cluster import KMeans clf = KMeans(n_clusters=num) result_list = clf.fit(tfidf_matrix) result_list = list(clf.predict(tfidf_matrix))

这段代码是用于实现 k-means 聚类算法的，从数据库中获取微博的内容，然后进行文本清洗和分词处理，接着使用 CountVectorizer 进行文本向量化，再使用 TfidfTransformer 计算 TF-IDF 值，最后使用 KMeans 进行聚类...

def login(request): if request.method == 'GET': return render(request, 'login/login.html') if request.method == 'POST': username = request.POST.get('username') password = request.POST.get('password') code = request.POST.get('captcha') if not username or not password or not code: return res_josn_data.fail_api(msg="用户名或密码没有输入") s_code = request.session.get("code", None) print('验证码:', code, s_code) user_ip = request.META.get('REMOTE_ADDR') print(user_ip) request.session["code"] = None if not all([code, s_code]): # login_log(request, uid=username, is_access=False, desc='验证码错误,请刷新验证码') return res_josn_data.fail_api(msg="验证码错误,请刷新验证码!") if code != s_code: login_log(request, uid=username, is_access=False, desc='验证码错误') return res_josn_data.fail_api(msg="验证码错误") user = User.objects.filter(id_number=username).first() if user is None: login_log(request, uid=username, is_access=False, desc='用户不存在') return res_josn_data.fail_api(msg="用户不存在!") if user.user_status == 0: login_log(request, uid=user.id_number, is_access=False, desc='用户被禁用') return res_josn_data.fail_api(msg="用户被禁用!")

如果是 GET 请求，返回登录页面；如果是 POST 请求，则从请求中获取用户名、密码和验证码等数据，进行校验并进行相应的处理。 首先判断用户输入的用户名、密码和验证码是否为空，如果有任何一个为空，则返回错误...

request.get_json() 和request.form.get()

data = request.get_json() # 处理 JSON 数据 return 'Success' if __name__ == '__main__': app.run() request.form.get() 方法用于从请求的表单数据中获取值。当客户端以表单形式提交数据时，可以使用...

写一个有关 request.get_json()的代码

json_data = request.get_json() return json_data if __name__ == '__main__': app.run() 在上面的代码中，我们定义了一个名为 postJSON 的路由，并指定其为 POST 请求方式。在路由函数中，我们调用 ...

写一个有关 request.get_json()的api代码

data = request.get_json() # 在这里对数据进行处理 return 'Received JSON data: {}'.format(data) if __name__ == '__main__': app.run() 在这个例子中，我们定义了一个路由 /api 并使用 POST 方法...

def index(): user = current_user start = request.args.get("start") relation = request.args.get("relation") end = request.args.get("end") all_datas = get_all_relation(start, relation, end) links = json.dumps(all_datas["links"]) datas = json.dumps(all_datas["datas"]) categories = json.dumps(all_datas["categories"]) legend_data = json.dumps(all_datas["legend_data"]) return render_template('index.html', user=current_user, links=links, datas=datas,categories=categories,legend_data=legend_data)

然后调用函数 get_all_relation() 来获取所有相关联的数据，并将其分别转换为 JSON 格式的字符串，以便在前端页面中使用。 最后，通过 render_template() 函数将数据传递到前端模板，以渲染出可视化的关系图表。...

student_id = request.form.get('id') username = request.form.get('username') name = request.form.get('name') password = request.form.get('password') gender = request.form.get('gender') major = request.form.get('major') email = request.form.get('email') email_password = request.form.get('email_password')根据上面这段get内参数的key值，写出client.post('/postComment', data={})内data的值

根据上述代码，data 的值应该是一个字典，包含以下键值对： { 'id': '学生ID', 'username': '用户名', 'name': '姓名', 'password': '密码', 'gender': '性别', 'major': '专业', 'email': '电子邮件'...

from flask import Flask, request from Connect_Port import Port import threading from pyngrok import ngrok from flask_cors import CORS p = Port() # app = Flask(__name__) app = Flask(__name__, static_folder='static', static_url_path='/static') request_data = "" CORS(app) @app.route('/data', methods=['POST', 'CURL', 'GET', 'OPTIONS']) def get_data(): global request_data content_type = request.headers.get('Content-Type') request_data = request.data.decode('utf-8') print(request_data) p.send() # if content_type == 'application/json': # json_data = request.json return f"Hello, Received data: {request_data}" if __name__ == '__main__': p_thread = threading.Thread(target=p.run) p_thread.start() public_url = ngrok.connect(9000) print(public_url) app.run(host='0.0.0.0', port=9000) 翻译代码

request_data = request.data.decode('utf-8') print(request_data) p.send() return f"Hello, Received data: {request_data}" if __name__ == '__main__': p_thread = threading.Thread(target=p.run) p_...

def index(request): if Team.objects.count() == 0: init() data_list = Team.objects.all() # teamname = request.GET.get('teamname') print(teamname) if teamname: data_list = data_list.filter(teamname__icontains=teamname) else: teamname = '' data_list = data_list.order_by("-winrate") return render(request, 'index.html', locals())

这段代码的作用是：定义一个名为“index”的函数，该函数接收一个名为“request”的参数。如果数据库中的Team对象数量为0，则调用init()函数进行初始化。然后将所有Team对象查询出来，并赋值给名为“data_list”的...

from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd app = Flask(__name__) # 首页 @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 登记数据页面 @app.route('/record', methods=['GET', 'POST']) def record(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date = request.form['date'] shift = request.form['shift'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] isn = request.form['isn'] # 将数据保存到Excel文件 data = pd.DataFrame({ '日期': [date], '班次': [shift], '线别': [line], '不良机种': [machine], '不良现象': [issue], '不良ISN': [isn] }) filepath = 'D:/data.xlsx' data.to_excel(filepath, index=False, header=False if not pd.read_excel(filepath).size else True) return '数据已保存' else: return render_template('record.html') # 查询数据页面 @app.route('/query', methods=['GET', 'POST']) def query(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date = request.form['date'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] # 从Excel文件中查询数据 data = pd.read_excel('D:/data.xlsx') query = data[(data['日期'] == date) & (data['线别'] == line) & (data['不良机种'] == machine) & (data['不良现象'] == issue)] query_html = query.to_html() return query_html else: return render_template('query.html') if __name__ == '__main__': app.run()

2. record() 函数，用于处理登记数据页面的 GET 和 POST 请求，如果是 POST 请求，就获取表单数据，将数据保存到 Excel 文件中，并返回一个“数据已保存”的提示信息；如果是 GET 请求，就返回一个 HTML 模板页面； ...

以下代码,请用Bitmap替换Glide来实现同样的功能 @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data); if (resultCode == Activity.RESULT_OK) { if (requestCode == REQUEST_IMAGE_CAPTURE) { Bitmap photo = (Bitmap) data.getExtras().get("data"); Uri tempUri = getImageUri(photo); selectedImagePath = tempUri.getPath(); Glide.with(this).load(tempUri).into(imageView); } else if (requestCode == REQUEST_IMAGE_PICK) { Uri selectedImageUri = data.getData(); selectedImagePath = selectedImageUri.getPath(); Glide.with(this).load(selectedImageUri).into(imageView); } } }

Uri selectedImageUri = data.getData(); selectedImagePath = selectedImageUri.getPath(); try { Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(this.getContentResolver(), selectedImageUri); ...
rar

httpServer.rar_C#http服务器_c# httpserver_http post，get_httpserver

string postData = Encoding.UTF8.GetString(requestBody); // 处理并解析POST数据 // ... byte[] responseBytes = GenerateResponse(postData); client.GetStream().Write(responseBytes, 0, responseBytes....

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