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sqlalchemy和flask-sqlalchemy查询结果转json

之前为了学习Python,试着拿Flask作框架搞小网站,感觉还不错,基本就抛弃了PHP。...Python的ORM框架就属Sqlalchemy牛逼,网上资料也多,想着和yii里面应该差不多,就拿来用了。...第二天万万没想到,php里面简单的一句asArray就能解决的问题,flask_sqlalchemy居然没有解决方案,查询的结果对象无法直接JSON序列化。...今天趁闲着没事,把两种情况的查询结果转dict作了一下整理,封装为一个queryToDict函数,并同时支持all()返回的列表和first()返回的单个对象结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9...            res = dict(zip(models.keys(), models))             find_datetime(res)             return res #当结果为

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    使用Python解析JSON

    参考链接: Python-Json 3 : python中验证是否为有效JSON数据 JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。...Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,主要包含了下面4个操作函数:  提示:所谓类文件对象指那些具有read()或者 write()方法的对象,例如,f = open...在json的编解码过程中,python 的原始类型与JSON类型会相互转换,具体的转化对照如下:  Python 编码为 JSON 类型转换对应表:  PythonJSONdictobjectlist,...Python 字典类型转换为 JSON 对象 json_str = json.dumps(data) print(json_str) # 结果 {"name": "pengjunlee", "age":...print(ret_dic['name']) # 结果 pengjunlee  注意:使用eval()能够实现简单的字符串和Python类型的转化。

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    Python解析psiBlast输出的JSON文件结果

    什么是JSON文件 JSON文件是一种轻量级的数据存储和交换格式,其实质是字典和列表的组合。这在定义生信分析流程的参数文件中具有很好的应用。...中解析JSON是通过如下代码完成的 import json file_fh = open("test2.json") ajsonD = json.load(file_fh) ajsonD {'公众号':...Python解析PSIBLAST的JSON输出结果 BLAST的输出结果可以有多种,在线的配对比较结果,线下常用的表格输出,这次尝试的是JSON的输出,运行命令如下 psiblast -db nr -out...JSON结果获取匹配的蛋白的名字和序列,JSON文件解析的关键是知道关注的信息在哪个关键字下可以找到,然后需要怎么操作进入到关键字所在数据层,具体操作见如下视频,视频中一步步尝试如何不断试错,解析JSON...文件,获得想要的Python脚本和解析结果。

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    如何使用flask将模型部署为服务

    在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。 1....使用flask起服务 代码如下:test_flask.py # -*-coding:utf-8-*- from flask import Flask, request, Response, abort...from flask_cors import CORS # from ast import literal_eval import time import sys import json import...traceback from model import JiebaModel app = Flask(__name__) CORS(app) # 允许所有路由上所有域使用CORS @app.route...首先我们根据请求是get请求还是post请求获取数据,然后使用模型根据输入数据得到输出结果,并返回响应给请求。如果遇到异常,则进行相应的处理后并返回。

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    Python JSON 使用指南:解析和转换数据

    JSON 是一种用于存储和交换数据的语法。JSON 是文本,使用 JavaScript 对象表示法编写。...示例:导入 json 模块: import json 解析 JSON - 从 JSON 转换为 Python 如果您有一个 JSON 字符串,可以使用 json.loads() 方法来解析它。...解析 x: y = json.loads(x) # 结果是一个 Python 字典: print(y["age"]) 从 Python 转换为 JSON 如果您有一个 Python 对象,可以使用 json.dumps...json.dumps() 方法具有参数,以使结果更易阅读: 示例:使用 indent 参数来定义缩进的数量: json.dumps(x, indent=4) 您还可以定义分隔符,默认值为 (", ",...": "),这意味着使用逗号和空格来分隔每个对象,使用冒号和空格来分隔键和值: 示例:使用 separators 参数来更改默认分隔符: json.dumps(x, indent=4, separators

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    使用Python读取,写入和解析JSON

    JSON是用于数据交换的轻量级数据格式,可以很容易地被人类读取和写入,也可以由机器轻松解析和生成。它是一种完全独立于语言的文本格式。为了处理JSON数据,Python有一个名为的内置包json。...JSON(从JSON转换为Python) json.loads() 方法可以解析json字符串,结果将是Python字典。...在这里,我们已使用该open()函数读取JSON文件。然后,使用json.load()提供给我们一个名为data的字典的方法来解析文件。...从Python转换为JSON json.dumps() 方法可以将Python对象转换为JSON字符串。...上面的程序使用“ w”以写入模式打开一个名为sample.json的文件。如果文件不存在,将创建该文件。Json.dump()会将字典转换为JSON字符串,并将其保存在文件sample.json中。

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    在flask中使用jsonify和json.dumps的区别

    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...() PS:直接返回json.dumps的结果是可行的,因为flask会判断并使用make_response方法自动构造出响应,只不过响应头各个字段是默认的。...但想必从第一部分的实验结果我们已经看出来了,使用jsonify时响应的Content-Type字段值为application/json,而使用json.dumps时该字段值为text/html。...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。...最后,我们可以使用flask中的make_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差不多的效果,但少写点代码何乐而不为呢?

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    如何使用Python的Selenium库进行网页抓取和JSON解析

    本文将介绍如何使用Python的Selenium库进行网页抓取,并结合高效JSON解析的实际案例,帮助读者解决相关问题。 例如: 如何使用Python的Selenium库进行网页抓取和数据解析?...答案: 使用Python的Selenium库进行网页抓取和数据解析可以分为以下几个步骤: 安装Selenium库和浏览器驱动:首先,需要安装Python的Selenium库。...JSON解析数据:如果需要解析网页中的JSON数据,可以使用Python的json模块进行解析。...我们可以使用Selenium库进行网页提取,并使用Python的json模块解析JSON数据。...= json.loads(data) # 处理JSON数据,将商品信息保存到数据库 以上就是如何使用Python的Selenium库进行网页抓取和JSON解析的步骤。

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    Python json和simplejson的使用

    在Python中,json字符串和Python数据类型的转换可以使用json模块或simplejson模块。...json从Python2.6开始内置到了Python标准库中,我们不需要安装即可直接使用。 simplejson需要安装后才可以使用。...二、使用json和simplejson将json格式的数据转换成json字符串 import json import simplejson list_json = [{'a': 'bbb'},...都提供了load()和loads(),load与dump对应,是用于从文件中读取json字符串然后进行转换的,loads是将json字符串直接转换成Python数据类型。...解决方法: 如果出现了上面的报错,可以检查是否有不合法的字符,如有双引号,可以将双引号进行转义,避免解析时将其识别为json的双引号造成双引号多了报错,如果里面有带反斜杠\的url链接,可以将反斜杠\替换成斜杠

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    Flask 学习-81.Flask-RESTX使用reqparse 解析器去掉值为None的参数

    前言 使用 reqparse.RequestParser() 解析器校验请求参数时,如果没传这个参数,解析后会给个None值,导致更新数据的时候非常不方便。...POST 请求参数 {'name': 'yoyo', 'email': None, 'address': None} 如果直接拿这个校验后的数据去更新,会导致数据库已有的数据被更新为None了。...可以使用prepare_args_for_parser(parser) 函数中设置 store_missing=False from flask_restful import Resource, reqparse...='json', type=str) parser = prepare_args_for_parser(parser) # 多加这一句 PUT 请求参数示例 {"name": "yoyo"} 打印参数结果...参考文档https://github.com/flask-restful/flask-restful/issues/610 2022年第 12期《python接口web自动化+测试开发》课程,9月17号开学

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    python高效解析json_4个小窍门,让你在Python中高效使用JSON!

    参考链接: Python-Json 4: 如何使Json数据格式更易读 全文共1990字,预计学习时长5分钟  图源:unsplash  字典和列表是 Python的两种数据类型,也是用来处理JSON的完美工具...本文将主要分享以下内容:  · 如何载入、编写JSON?  · 如何在命令行上优化、校验JSON?  · 如何通过使用JMESPath对JSON文档执行高级查询?  1....它可以转换成:  · 字典对象  · 列表数组  · 识别布尔值、整数、浮点数和字符串,在Python中进行正确转换。  · 任何 null 都将被转换为Python的None类型。  ...使用json.dumps(…) 把由字典、列表和其他本机类型组成的Python对象转换为字符串:  >>> myjson = {'name': 'erik', 'age': 38, 'married':...命令行用法  JSON库也可从命令行使用,以校验、优化JSON:  $ echo "{ \"name\": \"Monty\", \"age\":45 }" | \  python3 -m json.tool

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    使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式

    之前介绍过读取yaml文件输出json,今天介绍下使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式。...我们使用yaml.dump()函数将这个字典转换为YAML格式,并将结果存储在yaml_data变量中。最后,我们打印yaml_data的值。...输出样式 default_flow_style是PyYAML库中dump()和dumps()方法的可选参数之一。它用于控制PyYAML将Python对象转换为YAML格式时所使用的输出样式。...如果将default_flow_style设置为True,则容器将使用“流”样式进行输出;如果将其设置为False,则容器将使用“块”样式(block style)进行输出。...执行上述代码后,将会得到类似下面的输出结果: age: 30 city: New York name: John 结论 通过使用Python的yaml模块,我们可以轻松地将JSON数据转换为YAML格式

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    使用cJSON库解析和构建JSON字符串

    前言 其实之前的两篇博文已经介绍了json格式和如何使用cJSON库来解析JSON: 使用cJSON库解析JSON JSON简介 当时在MCU平台上使用时,会出现时间长了死机的情况,在调用cJSON_Print...解析和构建JSON的示例程序,我都已经上传到代码托管平台上,示例工程基于CodeBlocks开发环境。...JSON的构建: 简单的键值对 JSON对象作为键的值 JSON数组 JSON数组的嵌套 JSON的构建 cJSON是一个基于C语言的JSON解析库,这个库非常简单,只有 cJSON.c和 cJSON.h...两个文件,支持JSON的解析和构建,需要调用时,只需要 #include"cJSON.h"就可以使用了。...由于JSON的解析之前已经介绍过了:使用cJSON库解析JSON,所以本篇博文主要介绍使用cJSON来构建JSON,强大的cJSON库在构建JSON上也是非常的简单。

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    python使用Flask,Redis和Celery的异步任务

    p=8336 介绍 随着Web应用程序的发展和使用的增加,用例也变得多样化。我们现在正在建设和使用网站来执行比以往任何时候都更复杂的任务。...其中一些任务可以进行处理,并将反馈立即转发给用户,而其他任务则需要稍后进行进一步处理和结果转发。越来越多地采用Internet访问和支持Internet的设备导致最终用户流量增加。...在本文中,我们将探讨Celery在Flask应用程序中安排后台任务的使用,以减轻资源密集型任务的负担并确定对最终用户的响应的优先级。 什么是任务队列?...设定 与其他项目一样,我们的工作将在虚拟环境中进行 : $ pipenv install --three$ pipenv shell 对于此项目,我们将需要安装Flask和Celery软件包以开始: $...邮件发送电子邮件 为了从Flask应用程序发送电子邮件,我们将使用Flask-Mail库,该库如下所示添加到我们的项目中: $ pipenv install flask-mail 有了Flask应用程序和表单

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