flask.request.get_json()

时间: 2023-04-24 20:06:29 浏览: 133
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python和flask中返回JSON数据的方法

flask.request.get_json()是Flask框架中的一个方法，用于获取请求中的JSON数据。它会自动解析请求中的JSON数据，并返回一个Python字典对象。如果请求中没有JSON数据，该方法会返回None。
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Java 遍历文件夹文件，读取Json文本字符串，存入数据库。

import hashlib import json import os import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import flask class Display(): def __init__(self): self.app = flask.Flask(__name__, template_folder="templates", static_folder="static") self.app.add_url_rule("/", "/index/", methods=["GET", "POST"], view_func=self.index) self.app.add_url_rule("/upload", methods=["GET", "POST"], view_func=self.upload) def index(self): return flask.render_template('index.html') def upload(self): if flask.request.method == "POST": file = flask.request.files['file'] # 处理上传的文件，例如保存到磁盘或进行其他操作 # 计算文件的 MD5 值 md5_hash = hashlib.md5() while True: chunk = file.read(4096) if not chunk: break md5_hash.update(chunk) file.seek(0) md5 = md5_hash.hexdigest() # 获取文件扩展名 _, ext = os.path.splitext(file.filename) # 生成新的文件名 new_filename = md5 + ext # 保存文件 file.save(os.path.join('static/upload', new_filename)) 帮我分析下代码

if flask.request.method == "POST": file = flask.request.files['file'] # 处理上传的文件，例如保存到磁盘或进行其他操作 # 计算文件的 MD5 值 md5_hash = hashlib.md5() while True: chunk = file.read...

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

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__, static_folder='static', static_...

from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/example', methods=['POST']) def example(): json_data = request.get_json() # 检查是否成功解析JSON数据 if not json_data: return '无效的JSON数据', 400 # 获取参数值 param1 = json_data.get('param1') param2 = json_data.get('param2') # 进行其他处理... return '成功' if __name__ == '__main__': app.run(),帮我转成fastapi框架

Note that we are using Pydantic to define the request body schema, and we are returning a JSON response with the "msg" key. Also, we have defined an exception handler to return the error messages in a...

请改进以下代码 def webhook(): if request.method == 'GET': verify_token = request.headers.get('X-Gitlab-Token') if verify_token == WEBHOOK_VERIFY_TOKEN: return jsonify({'status': 'success'}), 200 else: return jsonify({'status': 'bad token'}), 401 elif request.method == 'POST': verify_token = request.headers.get('X-Gitlab-Token') if verify_token == WEBHOOK_VERIFY_TOKEN: print(request.get_json()) project_id = request.get_json().get('project').get('id') project_name = request.get_json().get('project').get('name') project_git_http_url = request.get_json().get('project').get('git_http_url') ref = request.get_json().get('ref') commit_id = request.get_json().get('commits')[0].get('id') modified = request.get_json().get('commits')[0].get('modified') # # 获取项目id,执行合并处理 retcode = subprocess.call('python3.5 {0} "{1}" "{2}" "{3}" "{4}" "{5}" '.format(pyfile, project_id, project_name, ref, commit_id, modified), shell=True) if retcode == 0: return jsonify({'status': 'success'}), 200 else: return jsonify({'status': 'error'}), 503 else: return jsonify({'status': 'bad token'}), 401 else: abort(400)

data = request.get_json() project = data.get('project') commits = data.get('commits') if not all([project, commits]): abort(400) project_id, project_name, project_git_http_url = project.get('id'...

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...

from flask import Flask, render_template, request import requests app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': text = request.form.get('text') url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-generations/v1/generate' headers = {'Content-Type': 'application/json'} params = {'access_token': 'your_access_token'} data = {'text': text, 'type': 'anime'} response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data) result = response.json() img_url = result['data']['url'] return render_template('index.html', img_url=img_url) else: return render_template('index.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

4. 将API返回的JSON数据解析出生成的图片URL，并将其作为参数传递给模板渲染函数render_template()。 5. 在HTML模板文件index.html中，使用img标签显示生成的图片。 6. 启动Flask应用程序，监听HTTP请求，并开启...
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from flask import Flask,request import json import pymssql #创建连接字符串 （sqlserver默认端口为1433） conn =pymssql.connect( server="db53.oaqi.com",#本地服务器 port="9167",#TCP端口 user="dev", password="Wy@2012!", database="fstask_new", charset = "CP936" #这里设置全局的GBK，如果设置的是UTF—8需要将数据库默认的GBK转化成UTF-8 ) if conn: print('连接数据库成功!')#测试是否连接上 app=Flask(__name__) @app.route("/test_1.0",methods=["GET","POST"]) def check(): # 默认返回内容 return_dict= {'status': False} get_data=request.args.to_dict() siteid=get_data.get('siteid') client=get_data.get('client') # 对参数进行操作 return_dict=tt(siteid,client) return json.dumps(return_dict, ensure_ascii=False) def tt(siteid,client): result_str="站点:%s 终端:%s" %(siteid,client) return result_str cur = conn.cursor() cur.callproc('p_fstask_new_siteid_client', ['4567','4567354']) result = cur.fetchall() for row in result: status = row[0] print('{0}'.format(status)) conn.close() if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

这段代码似乎是一个使用Flask搭建的Web应用程序，连接到了一个名为fstask_new的SQL Server数据库，并且使用pymssql库执行了一个名为p_fstask_new_siteid_client的存储过程。 在程序开始处，连接到了SQL Server...

我的程序代码为：import json import requests from bs4 import BeautifulSoup from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) # 获取新闻列表 @app.route('/news_list', methods=['GET']) def get_news_list(): url = 'https://www.ecjtuit.edu.cn/' r = requests.get(url) r.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') news_list = soup.select('.new_list li a')[:5] result = [] for news in news_list: news_title = news['title'] news_url = url + news['href'] result.append({ 'title': news_title, 'url': news_url }) return json.dumps(result, ensure_ascii=False) @app.route('/get_carousel_info') def get_carousel_info(): url = 'https://www.ecjtuit.edu.cn/' r = requests.get(url) r.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') carousel_items = soup.select('.bd ul li a') # print(carousel_items) result = [] for item in carousel_items: try: title = item['title'] href = url + item['href'] img_src = item.img['src'] result.append({ 'title': title, 'href': href, 'img_src': 'https://www.ecjtuit.edu.cn' + img_src }) except TypeError: # 如果出现 TypeError 异常，则跳过该 item pass return jsonify(result) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

这是一个使用 Flask 框架开发的 web 应用程序，通过对指定网站进行爬虫，获取新闻列表和轮播图信息，并提供 API 接口供其他应用程序调用。其中 get_news_list() 函数用于获取新闻列表，get_carousel_info() 函数...

import json import pandas as pd from flask import Flask,render_template,request,jsonify from gevent import pywsgi from dataclass import data app=Flask(__name__) df=pd.read_csv('data.csv') data=data(df) #@app.route('/data2') @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/data') def givedata(): zhudata=data.zhudata() linedata = data.linedata() gender_c1=data.gender_c1() category_2_mount=data.category_2_mount() t_y_m_mount=data.t_y_m_mount() category_1_mount=data.category_1_mount() gdata={'zhudata':zhudata, 'linedata':linedata, 'gender_c1':gender_c1, 'category_2_mount':category_2_mount, 't_y_m_mount':t_y_m_mount, 'category_1_mount':category_1_mount} return json.dumps(gdata) @app.route('/data2',methods=['get','POST']) def givedata2(): gaugedata=data.gaugedata() gdata={'gaugedata':gaugedata} print(json.dumps(gaugedata)) return json.dumps(gdata) # return render_template('index.html') if __name__=='__main__': app.run() # // server = pywsgi.WSGIServer(('127.0.0.1', 5000), app) # server.serve_forever()

这段代码是一个简单的Flask web应用程序，它使用了pandas库读取了一个名为"data.csv"的csv文件，并使用dataclass模块将其转换成一个可供web应用程序使用的数据类。 该应用程序有两个路由：一个是根路径('/')，返回...

json_data = request.get_json() 获取json_data 的内容

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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。...

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