В динамичния пейзаж на уеб разработката Flask се очертава като лека, но мощна микро -рамка за изграждане на уеб приложения и API. Един от решаващите аспекти на развитието на API е да се гарантира, че отговорите, изпратени на клиенти, са в желания формат на данни. Като доставчик на филтриране на колбата разбирам значението на този процес и ще споделя ценна информация за това как да филтрирате API отговорите на приложението на Flask на приложението въз основа на формата на данните.
Разбиране на необходимостта от филтриране на отговора
Преди да се задълбочите в техническите детайли, е от съществено значение да разберете защо е необходимо филтриране на отговорите на API въз основа на формата на данни. Различните клиенти могат да изискват данни в различни формати като JSON, XML или CSV. Например, JavaScript - базирана на предни - крайни приложение може да предпочете данни за JSON за лесен анализ, докато наследената система може да разчита на XML. Чрез филтриране на отговорите можем да гарантираме, че API предоставя правилния формат на данни на правилния клиент, подобрявайки цялостното потребителско изживяване и съвместимост.
Използване на изградената колба - в функции за филтриране на реакции
1. Договаряне на съдържанието
Flask осигурява изградена - в подкрепа за договаряне на съдържание чреззаявка.accept_mimetypesобект. Този обект ни позволява да определим предпочитания тип медия на клиента. Ето един прост пример:
От колбата за импортиране на колба, заявка, jsonify, make_response app = колба (__ name__) @app.route ('/data') def get_data (): data = {'съобщение': 'това е някои примерни данни'} ако заявка.accept_mimetypes.accept_json: Върнете jsonify (данни = f '<? XML версия = "1.0"? app.run (debug = true)В този пример API проверява предпочитания от клиента тип медия. Ако клиентът приеме JSON, той връща отговор на JSON. Ако приеме XML, той конструира XML отговор и задава подходящия тип съдържание. Ако нито едното не се поддържа, тя връща грешка 406 (не приемлива).
2. Персонализирани декоратори
Персонализираните декоратори могат да се използват за филтриране на отговорите по -ефективно. Можем да създадем декоратор, който приема формат на данни като аргумент и гарантира, че отговорът е в този формат.
from flask import Flask, jsonify, make_response app = Flask(__name__) def format_response(format_type): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) if format_type == 'json': return jsonify(result) elif format_type == 'xml': xml_response = f '<? xml версия = "1.0"? декоратор @app.route ('/custom_data') @format_response ('json') def get_custom_data (): data = {'message': 'това е custom data'} връщане на данни, ако __name__ == '__main__': app.run (debug = true)Този персонализиран декоратор ни позволява да определим желания формат на данни на ниво маршрут, което прави кода по -модулен и по -лесен за поддържане.
Трети - партийни библиотеки за напреднало филтриране
1. Ружа
Marshmallow е мощна библиотека за сериализация и десериализация на обекти. Може да се използва за филтриране и трансформиране на данни, преди да ги изпращате като отговор.
from flask import Flask, jsonify from marshmallow import Schema, fields app = Flask(__name__) class DataSchema(Schema): message = fields.Str() @app.route('/marshmallow_data') def get_marshmallow_data(): data = {'message': 'This is marshmallow data'} schema = DataSchema() result = schema.dump (данни) връща jsonify (резултат), ако __name__ == '__main__': app.run (debug = true)Marshmallow предоставя чист начин за определяне на структурата на данните, които ще бъдат изпратени в отговора. Той може също да обработва валидиране на данни, като гарантира, че на клиента се изпращат само валидни данни.
Практически приложения в реални - световни сценарии
В реален световен сценарий уеб приложението може да има множество крайни точки, всяка с различни изисквания за филтриране на данни. Например, A - API за търговия може да се наложи да върне информация за продукта в JSON за мобилни приложения и XML за интеграция с наследени системи. Чрез прилагането на споменатите по -горе техники, можем да гарантираме, че API е гъвкав и може да обслужва ефективно различни клиенти.
Като доставчик на филтрираща колба, ние предлагаме гама от висококачествени филтриращи колби, подходящи за различни лабораторни приложения. НашитеЛабораторно стъкло конична форма Erlenmeyer филтриращи колби с горна тръбаса направени от първокласно стъкло, осигурявайки отлична химическа устойчивост и издръжливост. Ние също имамеЛабораторни прозрачни стъклени филтриращи колби с горна тубулатура, които са идеални за приложения, където видимостта е от решаващо значение.
Контакт за възлагане на обществени поръчки и дискусии
Ако се интересувате да научите повече за нашите филтриращи колби или се нуждаете от помощ при филтриране на API за реагиране във вашите приложения на колбата, ние ви каним да се свържете с нас за поръчки и дискусии за дълбочина. Екипът ни от експерти е готов да ви предостави най -добрите решения, съобразени с вашите специфични нужди.
ЛИТЕРАТУРА
- Документация на колбата. Достъпно на: Официален уебсайт на Flask.
- Документация на ружа. Достъпно на: Официален уебсайт на Marshmallow.