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) # 不报错了 可以看到flask把我们实例化的hehe类当做参数o传递了进来，有两个属性 3、把对象转化成字典 3.1 __dict_...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。...类的变量是不会被存放到对象的__dict__当中的。
WorldContextObject, TSubclassOf ActorClass, TArray & OutActors ) //需要include的头文件
，功能的实现很简单，你要追求的是更好的写法，抽象的艺术，不是机械的劳动而是要 创造 ，要有自己的思考 Sqlalchemy 中对类的创建都是用元类的方式，所以调用的时候都不用实例化，当我们重写 __init...** 模型对象的序列化 场景：我们有时候可能需要返回模型对象中的某些字段，或者全部字段，平时的做法就是将对象中的各个字段转为字典在返回 jsonnify(data) , 但是这样的写法可能在每个需要返回数据的试图函数中都写一个对应的字典...__dict__) 但是 __dict__ 中只保存实例属性，我们的模型类基本定义的类属性。解决这个问题就要看 jsonify 中是如何做序列化的，然后怎么重写。...as _JSONEncoder class JSONEncoder(_JSONEncoder): """ 重写json序列化，使得模型类的可序列化 """ def default(self..., self).default(o) # 需要将重写的类绑定到应用程序中 class Flask(_Flask): json_encoder = JSONEncoder 模型类的定义
# 简介 本文是flask中对mongo的操作. 使用Flask-MongoEngine集成了mongo的操作，使用的是类似于django中的orm操作。...instance = Article.objects.get_or_404(id=id) # 解決问题 mongo数据转json 问题: mongo转json时，会输出ObjectId这对象，而不是直接的...id值，这个时候需要转换. # 这个是将mongo Document对象转换成json的编码器 class MongoEncoder(JSONEncoder): def default(self...jsonify会自动将Document对象转成json bp = Blueprint("article", __name__, url_prefix="/article") bp.json_encoder...methods=("GET",)) def article(id: str): instance = Article.objects.get_or_404(id=id) return jsonify
我们知道JSON字符串是目前流行的数据交换格式，在pyhton中我们通过json模块，将常用的数据类型转化为json字符串。但是，json支持转化的数据类型是有限的。...方法二：自定义JSON处理器 查看json.dumps源码，发现序列化时，用到了一个参数cls = JSONEncoder，我们可以继承它，自定义一个类，重写它的default方法，来处理我们需要的数据类型...type ‘QuerySet’ is not JSON serializable 在python 中，常用的json 的序列化是从simplejson 基础上改变而来。...json默认只支持python原生的list、tuple、dict数据类型对象的序列化，若需要扩展其他类型对象的序列化功能，可以这样修改： import json as default_json from...，在自定义序列化类的default方法中判断，如果是指定的类的实例的话，则将该类转换成dict格式返回，若指定类的实例，则使用json模块默认的序列化方法。
JSON字符串输出到fp流中，fp是一个支持write()方法的类文件对象。...此时就需要开发者对JSONEncoder类进行扩展，通过这种扩展来完成从Python特殊类型到JSON类型的转换。...例如，如下程序示范了通过扩展JSONEncoder来实现从Python复数到JSON字符串的转换。...JSONEncoder类的子类，并重写了它的default()方法，在方法中判断如果要转换的目标类型是复数（complex），程序就会进行自定义转换—将复数转换成JSON对象，且该对象包含"__complex...一旦扩展了JSONEncoder的子类之后，程序有两种方式来使用自定义的子类。 在dumps()或dump()函数中通过cls属性指定使用JSONEncoder的自定义子类。
本文只是Flask开发的接口的初步文档，从最简单的接口开发到稍微复杂一些的接口，后续如有时间，会逐步完善，包括token鉴权、跨域认证、蓝图应用、日志管理等等。...exts.py from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() 第三步，构造了一个flaskutils，在这里定义一些接口应用到的公共类...flaskutils.py import decimal import numpy as np import json, datetime,configparser class DataEncoder(json.JSONEncoder...): """数据转码类 """ def default(self, obj): """针对无法转json的数据类型进行转码 目前支持的转码类型...S" 5、将datetime.date转化为"%Y-%m-%d" 6、将bytes转化为utf-8字符串 入参: obj: 数据对象
json.loads(json_str): 将JSON格式的字符串反序列化为Python对象。json.load(fp): 从文件中读取JSON数据并反序列化为Python对象。2....)这样，我们就完成了从Python对象到JSON字符串，以及从JSON字符串到Python对象的转换，同时通过文件进行读写。...高级技巧：自定义JSON序列化器和反序列化器在一些复杂的应用场景中，我们可能需要更灵活地控制对象的序列化和反序列化过程。...自定义优化通过继承json.JSONEncoder并覆写default方法，可以实现对特定对象的优化处理，提高序列化性能。...总结：本文深入探讨了Python中的JSON模块，从基础知识到高级应用，以及性能优化和与其他模块的集成，全面展示了JSON模块在实际开发中的重要性和灵活性。
官方文档中的一个Demo： >>> import json >>> class ComplexEncoder(json.JSONEncoder): ......+ 1j) '[2.0, 1.0]' >>> list(ComplexEncoder().iterencode(2 + 1j)) ['[', '2.0', ', ', '1.0', ']'] 然后简单扩展了一个...JSONEncoder出来用来格式化时间 class CJsonEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance...(self, obj) 使用时候只要在json.dumps增加一个cls参数即可： json.dumps(datalist, cls=CJsonEncoder) 如果不想定义类，直接在我们获取的date...或者datetime对象后面用上strftime方法进行格式化也可以
当然，在使用 cookie 时，您还需要做一些额外的工作来防止跨站请求伪造 (CSRF) 攻击。在这个扩展中，我们通过称为双重提交验证的东西来处理这个问题。...双重提交验证背后的基本思想是，仅当请求中还存在特殊的双重提交令牌时，来自 cookie 的 JWT 才会被认为是有效的，并且双重提交令牌不能是由 Web 浏览器自动发送的东西（即它不能是另一个cookie...第一个 cookie 包含 JWT，并且在该 JWT 中编码的是双重提交令牌。...我们设置的第二个 cookie 仅包含相同的双重提交令牌，但这次是在 javascript 可读的 cookie 中。...因为双重提交令牌需要作为标头出现（不会在请求中自动发送），并且在不同域上运行的一些恶意 javascript 将无法读取您网站上包含双重提交令牌的 cookie，我们已成功阻止任何 CSRF 攻击。
图片JSON和Python对象的对应关系JSON中的数据类型和Python对象的对应关系如下：JSON Python object dict...load()函数可以从文件中读取JSON格式的字符串，并将其反序列化为Python对象。...例如，json.JSONEncoder和json.JSONDecoder类可以自定义JSON格式的编码和解码方式。...json.JSONEncoder类，并覆盖了default()方法。...此外，还可以使用json.JSONEncoder和json.JSONDecoder类来自定义JSON格式的编码和解码方式。掌握了这些知识，可以更加灵活地处理JSON格式的数据.
return resp返回了一个自定义的类的实例：如果我们从API函数中返回了一个自定义的类的实例，而这个类没有实现自己的JSON序列化方法，也会触发该错误。...return jsonify(data)实现自定义类的JSON序列化方法：如果我们返回了一个自定义的类的实例，可以通过实现类的__json__()方法来定义自定义的JSON序列化行为。...在该函数中，我们创建了一个包含学生对象的列表，然后将每个学生对象转换为字典，并将所有学生的信息存储在一个字典列表中。最后，使用jsonify函数将字典列表转换为JSON格式的数据，并返回给客户端。...我们将学生对象转换成字典，并使用jsonify函数将字典转换为JSON格式的数据，确保可以被正确序列化并返回给客户端。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的操作和处理。...扩展性：Flask提供了许多扩展，可以增强API的功能，如身份验证、数据库集成、安全性等。这些扩展可以根据项目需求进行选择和集成，方便扩展API的功能和能力。
return complex(objct['real'], objct['img']) return objct # 使用带有object_hook的json加载方法用于检查是否复杂的对象...{'real'：6，'img'：7} JSON序列化类JSONEncoder概述 JSONEncoder类用于在执行编码时对任何Python对象进行序列化。...它包含三种不同的编码方法，分别是 default（o） –在子类中实现，并为o对象返回序列化对象。...encode（o） –与json.dumps（）方法相同，返回Python数据结构的JSON字符串。 iterencode（o） –一对一表示字符串并编码对象o。...借助JSONEncoder类的encode（）方法，我们还可以对任何Python对象进行编码。
模型对象的序列化 1.理解序列化时的default函数 我们最想做的一件事情，就是在视图函数中，读取出模型之后，还要把他的属性读出来，转换成一个字典。...jsonfiy在序列化对象的时候，如果不知道如何序列化当前传进来的参数，就会去调用JSONEncoder类的default函数。...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。...，我们就知道怎么序列化user对象了，我们只需要在User类中定义keys和getitem方法，然后在default函数中使用dict()函数即可 class JSONEncoder(_JSONEncoder...(o, date): return o.strftime('%Y-%m-%d') raise ServerError() 优化4：之前编写的新的Flask类，JsonEncoder类都是不会轻易改变的，
在我们遇到这个错误的情况下，错误消息指出我们的数据中包含了float32类型的对象，而这个对象不能被直接序列化为JSON。...)在这个自定义编码器中，我们检查输入对象是否为float32类型，如果是，就将其转换为Python的内置float类型；否则，返回默认的编码器处理。...在转换过程中，可以使用上述方法对float32类型的对象进行递归转换。...JSONJSON是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用之间的数据传输。它使用人类可读的文本来描述数据对象，通常以.json作为文件扩展名。...在示例代码中，我们展示了一个处理这个问题的方法，通过递归地检查数据结构中的每个元素，将float32类型的对象转换为Python内置的float类型，以使其可被JSON序列化。
方法很多，也是常见的方法。 但在python 中，我们常用的是json 的序列化，python2.7 已经包含了json package，这个也是从simplejson 基础上改变而来。...则在simplejson序列化时会被从当成字符串处理 则会多出前后的双引号 因此这里先获得序列化后的对象 然后再用simplejson反序列化一次...else: return deserialize('json','[' + json +']') def getJson(**args): """ 使用MyEncoder这个自定义的规则类来序列化对象...""" result = dict(args) return simplejson.dumps(result,cls=MyEncoder) 在上面的例子中，自定义了一个序列化规则类MyEncoder...fields 指明为模型类的哪些字段生成 2.
38、面向对象深度优先和广度优先是什么？ ? ? ? ? 39、面向对象中super的作用？ ? 40、是否使用过functools中的函数？其作用是什么？...多用于设计模式中的单例模式。单例模式是为了确保类有且只有一个对象。多用于日志记录和数据库操作，打印机后台处理程序。...类方法： ? 静态方法： ? 44、列举面向对象中的特殊成员以及应用场景 1 1....注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()() 6....__dict__ 类或对象中的所有成员 7. __str__ 如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。 8、__eq__ ? 45、什么是反射？
flask最近终于发布了它的1.0版本更新，从项目开源到最近的1.0版本flask已经走过了8个年头。...如果在多线程环境中，该如何保证每个线程拿到的都是当前线程正在处理的请求参数呢？...所以它不能是全局变量，它是线程局部变量，线程局部变量外表上和全局变量没有差别，但是在访问线程局部变量时，每个线程得到的都是当前线程内部共享的对象。...flask默认的MethodView挺好用，但是也不够好用，它无法在一个类里提供多个不同URL名称的API服务。所以接下来我们引入flask的扩展flask-classy来解决这个问题。...小试flask扩展flask-classy 使用扩展的第一步是安装扩展pip install flask-classy，然后我们在同一个类里再加一个新的API服务，计算斐波那契级数。
JSONEncoder 在 Swift 中还是非常常用的，最近项目中有需要将APP数据转换为JSON格式之后，再发送给服务器的需求，测试过程中，然后报了如下错误： invalidValue(Optional...open func encode(_ value: T) throws -> Data where T : Encodable } 在 Swift JSONEncoder 的源码中也翻了翻，也是没找到关于...) 所以才有了encode 中的判断 NSNumber 和 NSString 然后抛出异常。。。...有人找到望同步一下 最终，为了代码能够正常运行，改了一下扩展方法， 经过测试，已经可以表现正常，因为不知道具体生效的版本（万一是12.x呢），所以判断写在了抛出异常的地方，否则可以写在encode之前：.../// 从源码也找不到具体是从哪个版本才支持对 Int Double String 等基本类型的的支持 if (self is NSNumber) ||
面向对象补充知识点（面向对象的应用） 扩展json序列化所支持的数据类型（分析源码） import json from datetime import datetime, date # -------...来让json支持 # 要传 cls=JSONEncoder 的地方应该都可以应用这个类 json.load...看看JSONEncoder源码（按住ctrl + 鼠标单击JSONEncoder） ?...背后有一个“域名解析”技术，将 www.baidu.com 这个域名网址解析成了 ip 地址，然后找到了百度那台服务器上的资源（实质上还是IP） 数据链路层 物理连接层的数据不知道从哪里开始读，一次读几位...，才会将数据从内存中清空，否则在限定的时间内会每隔一段时间发一次，直到对方接收或超时 洪水攻击：**服务器在同一时间接收到了大量的请求 四次挥手 断开链接 ?
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