$(venv) flask db upgrade # 数据模型升级操作 为了使用SQLAlchemy返回的数据从接口中返回JSON格式数据，我们需要另一个名为marshmallow的库，它是SQLAlchemy...的附加组件，用于将SQLAlchemy返回的数据对象序列化为JSON。...数据序列化 我们通过如下命令，继续安装flask-marshmallow第三方扩展库。...我们可以使用postman对这个接口进行调试和测试。看看我们的接口是否功能正常。具体测试结果，是下图这样的。 ? 现在，如果我们使用获取作者信息接口，进行查询，将会获得新添加的作者信息。...删除之后，再调用查询接口，查看结果。 以上就是我们使用Flask框架实现的增删查改接口，还有很多地方需要优化和改进，后续文章中，将逐步将其完善。
这是一个恋爱交友应用，本来是使用 Java的 SpringBoot框架进行开发的，不过为了避免不必要的麻烦，我会使用 Flask进行改造，当然这个案例我还会精简一下，保持核心业务的同时，重点关注其中涉及到的技术和工具库的使用...0x00 技术栈 这里我们使用 Python版本为3.7， WEB框架当然就是 Flask，数据库使用 MySql， ORM使用 SqlAlchemy，使用 Redis作为缓存，可能还会使用到序列化工具库...marshmallow。...开发环境使用 venv，部署服务环境会使用 nginx+gunicorn+supervisord 因此整个技术栈为 # 开发技术栈 Python3.7+venv+Flask+MySql+SqlAlchemy...MarkupSafe 1.1.1 marshmallow 2.19.5 marshmallow-sqlalchemy 0.17.0 pip
使用Serializable接口来自定义PHP中类的序列化 关于PHP中的对象序列化这件事儿，之前我们在很早前的文章中已经提到过 __sleep() 和 __weakup() 这两个魔术方法。...今天我们介绍的则是另外一个可以控制序列化内容的方式，那就是使用 Serializable 接口。它的使用和上述两个魔术方法很类似，但又稍有不同。...我们通过这段代码中的序列化字符串来分析： "C:"，指的是当前数据的类型，这个我面后面还会讲，实现 Serializable 接口的对象序列化的结果是 C: ，而没有实现这个接口的对象序列化的结果是 O...: "A:"，很明显对应的是类名，也就是类的::class "{xxx}"，对象结构和JSON一样，也是用的花括号 各种类型的数据进行序列化的结果 下面我们再来看下不同类型序列化的结果。...不过我们还是一一说明一下： 数字类型：i:值> 字符串类型：s::值> 布尔类型：b:值:0或1> NULL类型：N; 数组：a:: 对象在使用Serializable接口序列化时要注意的地方
[1, 2, 3, 4, 5]; let third = &v[0]; v.push(6); 按我的理解就算没有使用变量 third 也违反了借用规则呀，求赐教 ----- Rynco Maekawa...2020-02-25 10:28 third 的借用时间持续到你最后一次使用它。...roadhoghook 2020-02-25 10:32 以下内容来自Rust 程序设计语言（第二版) 注意一个引用的作用域从声明的地方开始一直持续到最后一次使用为止。...("{}", r3); 不可变引用 r1 和 r2 的作用域在 println! 最后一次使用之后结束，这也是创建可变引用 r3 的地方。它们的作用域没有重叠，所以代码是可以编译的。...Krysme 2020-02-25 18:44 这样的设定是对的，因为野指针不去使用它，并不算有内存问题，这样的设定可以降低false positive zydxhs 2020-02-25 20:25
前面我们的所有程序，都是写在一个文件中的，这显然是不合理的。这次内容中，我们将使用 Flask 的 Blueprint 功能，完成项目结构的改进和优化。...使用你喜欢的文本编辑器打开 main.py 编写如下代码。...import SQLAlchemy from flask_marshmallow import Marshmallow from flask_cors import CORS from flask_migrate...，具体程序如下： from marshmallow_sqlalchemy import ModelSchema from marshmallow import fields from app.author.models...books 的 models 程序，完整程序如下： from app import db from marshmallow_sqlalchemy import ModelSchema from marshmallow
，我们不使用自带，安装新版本的 Python3 的安装方式 curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3 % Total % Received...marshmallow, marshmallow-sqlalchemy, WTForms, flask-wtf, pyyaml, apispec, marshmallow-enum, Flask-Login...-2.21.0 marshmallow-enum-1.5.1 marshmallow-sqlalchemy-0.23.1 msgpack-0.6.2 natsort-7.0.1 numpy-1.19.1...// 输出结果 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 1.2 Linux 操作系统的内核版本 // 执行命令 $ uname -r // 输出结果 CentOS Linux...默认情况下，此存储库是启用的，但是如果已禁用它，则需要 重新启用它。 overlay2建议使用存储驱动程序。
要使用 marshmallow 这个库，需要先安装下： pip3 install marshmallow 好了之后，我们在之前的基础上定义一个 Schema，如下： class UserSchema(...序列化操作，使用 dump 方法即可 result = schema.dump(users, many=True) print('result', result) 运行结果如下： result [{'...如 name 我们要判断其最小值为 1，则使用了 Length 对象。...，marshmallow 还提供了默认值，而且区分得非常清楚！...:00:00'} 可以看到，在没有真实值的情况下，序列化和反序列化都是用了默认值。
python marshmallow如何提供默认值 说明 1、对于序列化和反序列化字段，marshmallow 还提供了默认值，而且区分得非常清楚。...如 missing 则是在反序列化时自动填充的数据，default 则是在序列化时自动填充的数据。 2、在没有真实值的情况下，序列化和反序列化都是用了默认值。...实例 from marshmallow import Schema, fields import datetime as dt import uuid class UserSchema(Schema...default=dt.datetime(2017, 9, 29)) print(UserSchema().load({})) print(UserSchema().dump({})) 以上就是python marshmallow...提供默认值的方法，希望对大家有所帮助。
RESULT_CACHE_MAX_SIZE 是结果缓存能够使用sga内存的最大大小的限制参数。 当我们需要使用结果缓存的时候，这个值一定不能是0。并且以下的查询结果是 ENABLED ....DBMS_RESULT_CACHE.STATUS() -------------------------------------------------------------------------------- ENABLED 这个参数的默认值依存于...shared pool 的大小，如果shared pool不够大，那么结果缓存不会被使用， 这个时候我们执行如下查询，结果可能是 BYPASS SQL> select dbms_result_cache.status...可以使用如下方法恢复。 给shared_pool_size一个最小值。保证结果缓存可以拿到内存空间。...就可以解决无法使用结果缓存和无法修改RESULT_CACHE_MAX_SIZE参数值的问题了。
推荐一款开源友好的后台管理系统，界面风格不错哦~ 项目介绍 Pear Admin Flask 基于 Flask 的后台管理系统，拥抱应用广泛的Python语言，通过使用本系统，即可快速构建你的功能业务...master分支版本 flask 2.0.1 + flask-sqlalchemy + 权限验证 + Flask-APScheduler 定时任务 + marshmallow 序列化与数据验证 master...mini 分支版本 flask 2.0.1 + flask-sqlalchemy + 权限验证 + flask-restful 此版本主要是提供一个最个简的 pear admin flask 快速开发的模板...主要是因为两者的定位不一样，mini 分支想做前后端半分离甚至是全分离的全栈框架，并且在实现的过程中采用了一些对新手不是很友好的东西。所以在使用之前先思考一下是否需要 mini 分支。...激活虚拟环境） # source venv/bin/activate # 安装开发环境依赖 pip install -r requirement\requirement-dev.txt 数据迁移 默认的使用
的dump方法，返回一个序列化字典对象(和一个错误字典对象，下文讲)： from marshmallow import pprint user = User(name="Monty", email="..."name": "Monty Python", "email": "monty@python.org"} 使用exclude参数指定不进行序列化输出的字段。...load方法默认返回一个fields字段和反序列化值对应的字典对象： from pprint import pprint user_data = { 'created_at': '2014-08...class Meta允许开发人员指定序列化哪些属性，Marshmallow会基于属性类型选择合适的field类型： # 重构UserSchema class UserSchema(Schema):...@126.com'} 除了显式声明的field外，使用additional选项可以指定还要包含哪些fields。
错误处理 重写schema的handle_error方法来自定义错误处理功能。...handle_error接收一个ValidationError异常实例，一个原始对象(序列化)或输入数据(反序列化)： import logging from marshmallow import Schema...marshmallow.validates_schema装饰器可以为Schema注册一个schema级别的验证函数，其异常信息保存在错误字典的_schema键中： from marshmallow import...marshmallow默认使用utils.get_value函数获取各种类型的对象的属性以进行序列化。...Schema的context属性存储序列化及反序列化可能要用到的额外信息。
前言 Marshmallow 是一个用于将 ORM 对象与 Python 原生数据类型之间转换的库。...序列化 序列化使用 dump() 或者 dumps() 方法，其中 dump() 实现 object → dict，dumps() 实现 object → string： from marshmallow...name": "Monty", # "email": "monty@python.org", # "created_at": "2014-08-17T14:54:16.049594+00:00"} 序列化的结果可以通过...反序列化 反序列化使用 load() 或者 loads() 方法，分别实现 dict → object 和 string → object。...ValidationError 的话，返回信息会记录抛出的异常： from marshmallow import Schema, fields, ValidationError def validate_quantity
pickle提供了优秀的方法方便我们对对象进行pickling（封存）和unpickling（解封） 使用dumps和loads方法进行序列化和反序列化 >>> import pickle >>>...使用dump方法可将序列化的对象写入file obj load用于还原封存生成的bytes_object，loads方法用于还原从文件中读取的封存对象 json module 相比于pickle，json...只能表示内置类型的子集，不能表示自定义的类 json格式的文件的易读性更好 Python json模块提供的API与pickle模块很相似 使用dumps和loads进行序列化和反序列化 >>> import...marshmallow 可以很方便的对自定义对象进行序列化和反序列化 对object进行在序列化之前，需要为object创建一个schema,schema中的字段名必须与自定义的object中的成员一致...API开发之序列化与反序列化 marshmallow
如果你要写java脚本，也不要使用Beanshell的任何元件，建议大家使用JSR223开头的元件。 原因是：本身这个Beanshell元件的代码，消耗的资源就非常得多，它的性能比较差。...请求的名称 运行结果 我们期望它得到过程是：{var_1} {var_2} 期望的结果是：引用变量的值。...实际结果是： 要进行两次变量计算。这个方法是办不到，得不到我们想要的结果。...然后再使用$符号和大括号扩起来，进行了变量引用，这样才得到想要的结果值。 http请求：修改了名称和消息体数据 运行成功 3.注意 取样器在运行的时候，HTTP请求里的名称也会进行代码的运算。...把register------${__V(var_${__counter(,)},)}放到名称里面，也只是为了在察看结果树里面可以直观的看到值，不用再点击进入request body里去看。
具体实现程序如下： from app import db from passlib.hash import pbkdf2_sha256 as sha256 from marshmallow_sqlalchemy...用户SCHEMA 接下来创建schema.py文件，然后添加用户的schema，具体程序如下： from marshmallow_sqlalchemy import ModelSchema from...现在直接使用即可。现在我们打开app目录下的__init__.py文件，开始使用JWT的功能。...下图是请求接口，增加用户授权的情况。这里使用的Token，就是我们调用登录接口时返回的access_token信息。 ? 如你所见，这就是保护REST接口的方法。...在实际应用中，我们还可以使用电子邮件验证和限制用户注册，我们还可以启用基于用户的访问控制，不同类型的用户可以访问特定的api。本次分享内容，全文至此完。
创建Field类的子类 创建继承自marshmallow.fields.Field类的子类并实现_serialize和/或_deserialize方法： from marshmallow import...schema中某个方法的返回值，该方法必须接收一个要进行序列化的对象的参数obj： class UserSchema(Schema): name = fields.String() email...self, obj): return dt.datetime.now().day - obj.created_at.day Function Fields fields.Function将序列化传递给它的函数的返回值...fields.DateTime() uppername = fields.Function(lambda obj: obj.name.upper()) ---- Method和Function的反序列化...在类级别时，default_error_messages可以定义为错误码和错误信息的字典映射： from marshmallow import fields class MyDate(fields.Date
github.com/humiaozuzu/awesome-flask Awesome Flask ============= 介绍 Awesome-Flask 是由 humiaozuzu 发起和维护的...该列表收集了许多 Python Flask 相关的优秀资源，方便了 Flask 用户参考查阅。 Python Flask 优秀资源大全中文版 则是依据 Awesome-Flask 翻译而来。...Flask by Example Writing RESTful web services with Flask Practical Flask Web Development Tutorials 使用...flask-assets - Flask webassets integration flask-funnel - Better asset management for Flask flask-marshmallow...Flask + marshmallow for beautiful APIs jinja-assets-compressor - A Jinja extension (compatible with
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。...启发 FastAPI 地方: 拥有简单直观的API。 直接，直观地使用HTTP方法名称（操作）。 具有合理的默认值，功能强大的自定义。...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。...这两点功能就是 Marshmallow 所提供的，这些是一个伟大的图书馆，之前我经常使用它。 Marshmallow 产生之前 Python 还没有加入类型提示。...启发 FastAPI 地方 使用模型字段的默认值为数据类型定义额外的验证，对编辑器支持更加友好，在 Pydantic 之前，这是不可行的。
接前文：FastAPI框架诞生的缘由（上） APISpec Marshmallow 和 Webargs 提供以插件形式提供验证，解析和序列化。...启发 FastAPI 地方 使用模型字段的默认值为数据类型定义额外的验证，对编辑器支持更加友好，在 Pydantic 之前，这是不可行的。...但是 APIStar 使用了OpenAPI 标准。 基于相同的类型提示，它拥有自动化的数据验证，数据序列化和 生成 OpenAPI 的模式。...主体模式的定义没有使用 Python 的类型提示，它与 Marshmallow 有点相似，因此，对编辑器的支持不会那么好，但是 APIStar 仍然是最好的选择。...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
