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
flask????Դ??
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html教程网站源码
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。手机查报价源码
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，捕鱼游戏商业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，骑士黑卡源码用户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，测中医体质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。
