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    python中将dict存入list,list值仍然随着dict变化【Flask

    情景 在一次将数据库查询结果手动转化为json数据(obj转json)过程,发现前端得到每条数据都是一样,,,,简述为,列表存入字典值后值会变化,代码如下: res = orm.query_all...res_dict['acm_title'] = item.acm_title data.append(res_dict) return jsonify(data = data)...结果…可想而知 列表千篇一律同一组数据,保留了N遍最后一次dict值 原因 python 为提高性能,优化内存,像是dict2=dict1并没有真正将该字典在内存再次创建,只是指向了相同object...在该案例,对象append到list ,list存dict地址 解决 拷贝得到一个新字典,每次拷贝都会开辟一块空间存值 dict2=dict1.copy() 修改后代码 res = orm.query_all...) return jsonify(data = data)

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    Pythondict

    dict # Python内置了字典:dict支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快查找速度。...,可以返回None, 或者自己指定value print('get not exist element "Thomas"', d.get('Thomas')) print('get not exist...# dict可以用在需要高速查找很多地方,在Python代码无处不在,正确使用dict非常重要,需要牢记第一条就是dictkey必须是不可变对象。...# 这是因为dict根据key来计算value存储位置,如果每次计算相同key得出结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置算法称为哈希算法。...# 要保证hash正确性,作为key对象就不能变。在Python,字符串、整数等都是不可变,因此,可以放心地作为key。

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    python|Pythondict

    : 连接,; 3、字典是可以存放不同数据类型。...二、特点 1.是不可重复, 2.key必须使用不可变类型数据,一般使用字符串 3.key是无序,字典查找速度快 三、用法 #创建一个空字典dict1 = {}#创建有多个元素字典dict1 = {...,程序不会报错, 会返回None#如果设置了第二个参数,第二个参数表示默认值, 当对应key不存在时,会返回#参数2,即默认值value = dict.get["张三"]value = dict.get...["赵六",23] #增加,修改#当key不存在时为增加,key值存在时为修改dict1["小明"] = 32dict1["张三"] = 19 #删除#pop可以根据key来删除字典元素,并返回删除元素值...#如果key不存在,会报错, 当设置了默认值时,如果key不存在,会返回默认值#最好先判断该key是否存在value = dict1.pop("张三",19)print(value)print(dict1

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    python字典dict方法_pythondict用法

    字符串、数字、元组等其他容器模型 因为字典是无序所以不支持索引和切片。 二.字典(dict)定义: 1.一般格式: 格式: 字典名={元素1,元素2,...}...() 返回字典中所有的key values() 返回包含value列表 items() 返回包含(键值,实值)元组列表 in \ not in 判断key是否存在字典 举例说明: # 定义一个字典...,不会用到自己设置value; 如果key值不存在.返回None,并且把新设置key和value保存在字典; 如果key值不存在,但设置了value,则返回设置value; #字典定义 my_dict...保存在字典; 如果key值不存在,但设置了value,则返回设置value; #字典定义 my_dict={ "name":"小红","age":20,"sex":"女"} #3.get: 格式...key不存在,返回None,设置不加入字典 print(my_dict.get("name2")) print(my_dict.get("name2","王五")) print(my_dict) 以上

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    何在Flask实现可视化?

    一般比较完整开源控件都会有官方文档 ? 我们先找到官方文档安装,然后我们找到相应js文件进行下载 ?...大致思路搞清楚了,我们就来看看js哪里是导入数据。...这时我们回到后端flask。 我们只需要创建一个接口,然后在这个函数对数据进行分析获取,然后通过list列表传给前端html即可。 ? ?...因为Flask默认使用是Jinja2模板,所以我们可以通过下面的方式来在js调用后端传入数据。...最终我们就可以在flask实现可视化操作。 其实今天文章如果了解前后端朋友可能会觉得并不难,但是还是有很多小伙伴会问到,所以也给大家总结了一下。 好了,今天文章就到这啦,我们下期见。

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    何在 Flask 实现用户登录

    Flask 实现用户登录功能通常涉及以下几个步骤:设置 Flask 应用、创建用户模型、处理用户注册、实现登录逻辑以及保护受限路由。下面就是我总结得一些经验,可以一起聊一聊。...1、问题背景在使用 Flask 框架构建 Web 应用程序时,通常需要实现用户登录功能。常见需求是将用户名和密码与数据库数据进行比较,并根据比较结果进行相应操作。...在登录视图函数,从数据库查询用户名和密码,并与用户输入用户名和密码进行比较。根据比较结果,使用 Flask flash() 函数提示相应错误信息或成功信息。...我们需要先创建一个数据库表来存储用户用户名和密码,可以使用以下命令来创建表:flask db initflask db migrateflask db upgrade然后,我们需要在应用程序定义一个用户模型...通过以上步骤,我们可以在 Flask 应用实现一个简单用户登录系统。这个示例展示了如何使用 Flask-Login 来管理用户会话,处理登录、注销,并保护受限路由。

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    jsonify

    flask提供了jsonify函数供用户处理返回序列化json数据,而python自带json库也有dumps方法可以序列化json对象,那么在flask视图函数return它们会有什么不同之处呢...一、实验 pythonflask框架为用户提供了直接返回包含json格式数据响应方法,即jsonify,在开发中会经常用到。...({ ‘name’:name, ‘words’:words}) #也可以传入key=value形式参数,jsonify(name=name,words=words) if __name__ =...2.接受参数有区别 jsonify可以接受和pythondict构造器同样参数,如下图。 而json.dumps比jsonify可以多接受list类型和一些其他类型参数。...最后,我们可以使用flaskmake_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差不多效果,但少写点代码何乐而不为呢?

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    flask中使用jsonify和json.dumps区别

    flask提供了jsonify函数供用户处理返回序列化json数据,而python自带json库也有dumps方法可以序列化json对象,那么在flask视图函数return它们会有什么不同之处呢...一、实验 pythonflask框架为用户提供了直接返回包含json格式数据响应方法,即jsonify,在开发中会经常用到。...':name,'words':words})#也可以传入key=value形式参数,jsonify(name=name,words=words) if __name__ == '__main__...2.接受参数有区别 jsonify可以接受和pythondict构造器同样参数,如下图。 而json.dumps比jsonify可以多接受list类型和一些其他类型参数。...最后,我们可以使用flaskmake_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差不多效果,但少写点代码何乐而不为呢?

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