讲解Flask API TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable在使用Flask构建API时，有时候会遇到"TypeError...然而，并不是所有的对象都可以被JSON序列化。...当我们尝试将无法被序列化的对象返回给客户端时，就会触发"TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable"的错误。...这个错误通常发生在以下几种情况下：返回了一个Flask Response对象：如果我们返回了一个Flask Response对象，而不是一个可以被JSON序列化的对象，就会触发这个错误。...以下是一些解决这个错误的方法：返回一个可以被JSON序列化的对象或数据类型：这包括基本的数据类型（例如整数、字符串、列表、字典等）或有序列化方法的自定义类的实例。
我们想直接jsonfiy(user) 现在jsonfiy并不能直接序列化对象，所以我们的目标就是必须想办法让jsonfiy直接序列化对象。...__html__()) return _json.JSONEncoder.default(self, o) 目前的default是没有提供对对象的序列化的，所以我们这里最关键的就是要重写default方法...在重写的过程中实现对对象的序列化就可以了 2.不完美的对象转字典 我们首先要做到的就是让Flask可以调用到我们自己定义的default函数。...要做到这一点，我们需要继承JSONEncoder，然后重写defualt方法，然后继承Flask，在子类里，替换掉Flask原有的json_encoder对象。...'name') 这样是不行的，因为只有一个元素的元素不是这样定义的，我们需要在后面加上一个逗号 def keys(self): return ('name',) 4.序列化SQLALChemy模型 有了之前的基础
flask提供了jsonify函数供用户处理返回的序列化json数据，而python自带的json库中也有dumps方法可以序列化json对象，那么在flask的视图函数中return它们会有什么不同之处呢...Content-Type决定了接收数据的一方如何看待数据，如何处理数据，如果是application/json，则可以直接当做json对象处理，若是text/html，则还要将文本对象转化为json对象再做处理...2.接受参数有区别 jsonify可以接受和python中的dict构造器同样的参数，如下图。 而json.dumps比jsonify可以多接受list类型和一些其他类型的参数。...当然，使用哪个并不是绝对的，必要时要根据前端的数据处理方式来决定。...更多关于jsonify的知识请参考官方文档：http://flask.pocoo.org/docs/0.12/api/#module-flask.json 更多关于json.dumps的知识参考官方文档
前言： 关于将JSON字符串反序列化为指定的.NET对象类型数据常见的场景主要是关于网络请求接口，获取到请求成功的响应数据。...本篇主要讲的的是如何通过使用Newtonsoft.Json中的JsonConvert.DeserializeObject(string value)方法将对应的JSON字符串转化为指定的.NET对象类型数据...方法一、在项目中定义对应的对象参数模型，用于映射反序列化出来的参数（复杂JSON字符串数据推荐使用）： 如下是一组.NET后台请求接口成功获取到的复杂的JSON字符串数据： { "id": "123456...： var resultContext = JsonConvert.DeserializeObject(JSON字符串数据); //最后我们可以通过对象点属性名称获取到对应的数据...方法二、直接将JSON字符串格式数据反序列化转化为字典数据（简单JSON字符串数据推荐使用）： 如下一组简单的JSON字符串格式数据： { "id": "123456", "code"
flask提供了jsonify函数供用户处理返回的序列化json数据，而python自带的json库中也有dumps方法可以序列化json对象，那么在flask的视图函数中return它们会有什么不同之处呢...json’) 可以看出jsonify实际上也是使用了json.dumps来序列化json形式的数据，作为响应正文返回。...Content-Type决定了接收数据的一方如何看待数据，如何处理数据，如果是application/json，则可以直接当做json对象处理，若是text/html，则还要将文本对象转化为json对象再做处理...2.接受参数有区别 jsonify可以接受和python中的dict构造器同样的参数，如下图。 而json.dumps比jsonify可以多接受list类型和一些其他类型的参数。...当然，使用哪个并不是绝对的，必要时要根据前端的数据处理方式来决定。
默认情况下，Newtonsoft.Json 库序列化和反序列化 JSON 到 .NET 类型的时候，对于枚举值，使用的是整数。...然而，在公开 JSON 格式的 API 时，整数会让 API 不易于理解，也不利于扩展和兼容。 那么，如何能使用字符串来序列化和反序列化 JSON 对象中的枚举呢？...None, ABit, Normal, Very, Extreme, } } 对于“逗比程度”枚举，增加了转换器后，这个对象的序列化和反序列化将成...当然，如果你希望属性名也小写的化，需要加上额外的序列化属性： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ++ using System.Runtime.Serialization;...，以避免陈旧错误知识的误导，同时有更好的阅读体验。
Python的字典key可以是任意可hash对象，json只能是字符串。 形式上有些相像，但JSON是纯文本的，无法直接操作。 1.python dict 字符串用单引号，json强制规定双引号。...': 'utf-8'} 3.json.dump() 将Python内置类型序列化为json对象后写入文件 import json listStr = [{"city": "北京"}, {"name...，他会判断结果的类型，如果是string，就当字符串封装为Response放回。...如果是jsonify会被直接转化为json类型的Response对象返回，并且回复头显示application/json类型 使用演示 打印jsonify内的数据： from flask import...类型） demo： python的flask框架为用户提供了直接返回包含json格式数据响应的方法，即jsonify，在开发中会经常用到。
前言 flask 有个jsonify() 函数，如果返回的是一个字典，那么调用 jsonify 创建一个响应对象。 关于响应 视图函数的返回值会自动转换为一个响应对象。...如果返回值是一个字符串，那么会被 转换为一个包含作为响应体的字符串、一个 200 OK 出错代码 和一个 text/html 类型的响应对象。...status 的值会重载状态代码， headers 是一个由额外头部值组成的列表 或字典。 如果以上都不是，那么 Flask 会假定返回值是一个有效的 WSGI 应用并把它转换为 一个响应对象。...Content-Type”类型是”text/html; charset=utf-8”,它是以文本的方式返回的，并不是以json方式返回，所以需要我们自己手动再加一个返回头部类型 @app.route('...JSON，并且在声明返回头部application/json，它返回一个Response 对象 它使用json.dumps 序列化数据, 但是 args和 kwargs 会被作为数据，而不是参数 1.如果是单个参数
客户端的种类非常多，注册的形式就非常多。如对于普通的用户而言，就是账号和密码，但是账号和密码又可以分成，短信，邮件，社交用户。对于多种的注册形式，也不是所有的都需要密码，如小程序就不需要。...我们可以编写一个枚举类，来枚举所有的客户端类型。...json类型的参数 data = request.json # 关键字参数data是wtform中用来接收json参数的方法 form = ClientForm(data=data) if form.validate..._password = generate_password_hash(raw) # 从面向对象的角度考虑，在一个对象中创建一个对象本身这个是不合理的。...重构代码-自定义验证对象 我们之前写的代码，有一些细节问题。
结论：如果flask知道如何序列化你传入进来的数据结构的时候，是不会调用default，因为知道如何序列化就直接帮我们序列化了，但是如果我们要序列化一个对象，是我们的user模型，flask默认是不知道怎么去序列化这个模型的...可以看到default里面的源码，传入的user对象既不是datetime也不是date、uuid.UUID、__html__，所以最后会抛出一个异常 所以我们要在default中把不能序列化的user...所以我们继承，然后重写default方法，在重写的函数中实现user的可序列化就OK了 2、重写默认的default函数，实现自己的序列化机制 我们不要直接修改源码，要在外部继承JSONEncoder，...a = hehe() print(a) jsonify(a) # TypeError: Object of type 'hehe' is not JSON serializable 可以看到上图代码报错不能序列化...我们想到了对象的__dict__内置方法，但是发现没有得到任何的结果，输出的是一个空的json对象。 这是因为我们在hehe类里面定义的是类的变量而不是实例的变量。
因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。 启发 FastAPI 地方 使用 Python 类型提示可以提供很大的编辑器支持。...它在声明中使用了自定义类型，而不仅是 Python 的标准类型，但这仍然是巨大的进步。 它也是第一个生成自定义模式的框架，该自定义模式以 JSON 声明整个 API。...它不是基于 OpenAPI 和 JSON Schema 之类的标准。因此，将其与 Swagger UI 等其他工具集成并不是一件容易的事。但这又是一个非常创新的想法。...FastAPI 使用的框架 Pydantic Pydantic 是一个库，基于Python类型提示来定义数据验证，序列化和文档（使用JSON模式）。这使其非常直观。...并且由于它基于相同的Python类型提示，因此对编辑器的支持非常棒。 FastAPI使用它来处理所有数据验证，数据序列化和自动模型文档（基于JSON Schema）。
Marshmallow 一个由 API 系统所需的主要功能是数据的序列化，就是把数据从编程语言中的对象转称成可以在网络上传输的对象，比如数据库中的数据转换为 JSON 对象。...因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。 启发 FastAPI 地方 使用 Python 类型提示可以提供很大的编辑器支持。...它在声明中使用了自定义类型，而不仅是 Python 的标准类型，但这仍然是巨大的进步。 它也是第一个生成自定义模式的框架，该自定义模式以 JSON 声明整个 API。...FastAPI 使用的框架 Pydantic Pydantic 是一个库，基于Python类型提示来定义数据验证，序列化和文档（使用JSON模式）。这使其非常直观。...并且由于它基于相同的Python类型提示，因此对编辑器的支持非常棒。 FastAPI使用它来处理所有数据验证，数据序列化和自动模型文档（基于JSON Schema）。
dumps(param)是将json数据对象转换为文本字符串的函数，其函数名是dump string 的缩写，意思是输出字符串，所以其参数param必须要是json对象，也就是loads()函数返回的数据类型...错误的示例代码如下： import requests url = 'http://example.com/api' data = {'key': 'value'} response = requests.post...(url, json=data) # 误传字典而不是JSON字符串 原因三：混淆了JSON和字典 在某些情况下，开发者可能混淆了JSON格式和字典，错误地认为字典可以直接作为JSON对象使用。...确保在使用json.dumps()或json.loads()时，传入正确的参数类型。...在发送HTTP请求时，如果API要求JSON格式的数据，使用json库进行序列化。 理解JSON是一种格式，而字典是Python中的数据结构，它们之间需要通过序列化和反序列化进行转换。
这个类不是真正的单例，因为每次实例化类时都会创建一个新对象。但是，same_models列表将始终可用于该类的所有实例。选择以这种方式实现单例模式以保持代码简单。...虽然使用它来构建Web应用程序并不是绝对必要的，但是marshmallow软件包提供了一种简单快捷的方法来构建模式并进行序列化和反序列化。...它使用get_models（）方法，其方式与上面视图定义的索引相同。response_data使用marshmallow模式对象进行序列化，该对象是从此处定义的模式类实例化的。...这篇博文的方法的一个缺点是，从模型对象的predict（）方法给出和返回的对象中的字段类型必须可序列化为JSON，并且模式包必须能够为它们创建JSON模式。对于更复杂的数据模型，这并不总是很容易。...由于这是一个Web应用程序，因此使用JSON模式很有意义，但在某些情况下，JSON模式不是发布模式信息的最佳方式。 要强调的一点是，有意为模型代码和应用程序代码维护单独的代码库。
你还可以得到数据验证、序列化和反序列化（用于构建一个 API），以及自动化文档（通过 JSON Schema 和 OpenAPI ）。...此外，你还可以利用类型提示。这里，我们在运行时告诉 Pydantic， id 是 int 类型的。在开发中，这也可以帮助完成更好的代码完成度。...序列化和反序列化 Flask 最简单的序列化方法是使用 jsonify： from flask import jsonify from data import get_data_as_dict @app.route...我们还定义了一个仅包含用户名和电子邮件的 Response 模型。输入 Request 模型处理反序列化，而输出 Response 模型处理对象序列化。...Flask 不会自动创建开箱即用的 API 文档。
渲染模板 Flask 学习-5.请求对象Request Flask 学习-6. jsonify()返回JSON格式数据 Flask 学习-7. make_response() 自定义响应内容...Flask 学习-36.Flask-RESTful 序列化输出对象 Flask 学习-37.Flask-RESTful 序列化输出fields 字段设置 Flask 学习-38.Flask-RESTful...生成 Swagger 文档入门教程 Flask 学习-47.Flask-RESTX 自定义响应内容marshal_with Flask 学习-48.Flask-RESTX 使用api.model(...（FileStorage）上传功能接口 Flask 学习-57.Flask-RESTX 定制返回统一的JSON格式 Flask 学习-58.基于 Celery 的后台任务 Flask 学习-59....的使用与应用上下文（AppContext） Flask 学习-65.消息闪现 flash Flask 学习-66.全局g对象的使用 Flask 学习-67.钩子函数before_request 和
1.2 JSON模块概述Python的json模块提供了处理JSON数据的工具，包括序列化（将Python对象转换为JSON字符串）和反序列化（将JSON字符串转换为Python对象）功能。...高级应用：自定义JSON序列化与反序列化JSON模块不仅仅局限于基本的数据类型序列化，还支持用户自定义类的序列化与反序列化。通过default和object_hook参数，我们可以实现更高级的应用。...import requestsimport json# 发送API请求response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/todos.../1")data_from_api = response.json()# 打印获取的数据print(json.dumps(data_from_api, indent=2))5.2 前后端数据交互在前后端分离的架构中...例如，使用Flask框架搭建的后端服务可以轻松将Python对象转换为JSON格式返回给前端：from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)@
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日执行、key-value 数据库，并提供多种语言的 API。...>>> 为了保持数据存储前后类型一致，在存储数组之前将其序列化，获取数组的时候将其反序列化即可。...status 的值会重载状态代码， headers 是一个由额外头部值组成的列表 或字典。 如果以上都不是，那么 Flask 会假定返回值是一个有效的 WSGI 应用并把它转换为一个响应对象。...JSON 格式的 API JSON格式的响应是常见的，用 Flask 写这样的 API 是很容易上手的。如果从视图 返回一个 dict ，那么它会被转换为一个 JSON 响应。...该函数会序列化任何支持的 JSON 数据类型。
Requests 具有非常简单直观的设计，非常易于使用，并具有合理的默认值。但同时，它非常强大且可自定义。...例如，要发出GET请求，您可以编写： response = requests.get("http://example.com/some/url") FastAPI 对应的 API 路径操作如下所示： @...然后我发现 API 文档有一个标准叫 Swagger ，它使用 JSON 或 YAML 来描述。 并且 Swagger API 的 Web 用户界面已经被人创建出来了。...Marshmallow 一个由 API 系统所需的主要功能是数据的序列化，就是把数据从编程语言中的对象转称成可以在网络上传输的对象，比如数据库中的数据转换为 JSON 对象。...将 Python 中的datetime 对象转为字符串，等等。 另外一个功能就是数据的验证，确保传入的参数是有效的，例如，有些字段是一个 int，类型而不是字符串，这在检测输入数据是非常有用的。
在学习Flask，看的书籍是《Flask Web开发实战 入门、进阶与原理解析》。...登陆控制台页面，通过单击左侧的Settings —> API Keys，然后单击右上角的“Create API Key”，创建API。...，将无法再次查看），如下图所示 创建好API密钥后，因为我再练习的时候Sendgrid Web API 出了错误，所以我讲讲这个错误。...print(response.headers) 结果出现错误：TypeError: Object of type Email is not JSON serializable 仔细看的话会发现这个辅助类生成的不是...json类型的数据，和书上的有所区别。
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