flask -比@api.expect更严格的输入数据？

Flask是一个轻量级的Python Web框架，用于快速构建Web应用程序。在Flask中，@api.expect是一个装饰器，用于指定API接口的输入参数的数据模型。它可以帮助开发者定义API接口所需的输入数据结构，并进行输入数据的校验。

与@api.expect相比，更严格的输入数据校验可以通过Flask-Inputs扩展来实现。Flask-Inputs是一个Flask扩展，提供了更强大的输入数据校验功能。它可以根据开发者定义的输入数据模型，对请求参数进行更详细的校验，包括数据类型、取值范围、必填字段等。

使用Flask-Inputs可以提供更严格的输入数据校验，从而增加应用程序的安全性和稳定性。开发者可以根据具体的业务需求，灵活地定义输入数据模型，并通过Flask-Inputs进行校验。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云函数（SCF）。腾讯云函数是一种无服务器计算服务，可以帮助开发者更轻松地构建和管理后端服务。通过使用腾讯云函数，开发者可以将Flask应用程序部署为无服务器函数，实现按需运行和弹性扩展，同时享受腾讯云提供的高可用性和安全性。

腾讯云函数产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/scf

相关·内容

Flask 学习-48.Flask-RESTX 使用api.model() 模型工厂

RequestParser 来定义预期的输入： @api.route('/api/user', endpoint='user') class UserView(Resource): def post...return {"msg": "create success"} 也可以使用api.model() 的方法来校验请求入参, 以下方式是等价的 from flask_restx import...return {"msg": "create success"} @api.expect 装饰器装饰器@api.expect() 允许您指定预期的输入字段。...以下示例是等效的, 未设置validate=True 功能等价于@api.expect() 功能跟 api.doc() 一样（api.doc() 用于 swagger 文档输出）使用@api.expect...([resource_fields]) def get(self): pass 您可以使用RequestParser来定义预期的输入： parser = api.parser()

9752 0

Flask 学习-51.Flask-RESTX 生成 Swagger 文档详细教程

前言 Swagger API 文档是自动生成的，可从您的 API 的根 URL 获取。@api.doc()您可以使用装饰器配置文档。...基本配置默认flask-restx提供 Swagger UI 文档，从 API 的根 URL 提供 from flask import Flask from flask_restx import Api...加载配置和数据库部分省略 from .auth import api as ns1 from .blog import api as ns2 api.add_namespace...() 自动生成, response返回参数通过@api.marshal_with自动生成 @api.expect(todo) @api.marshal_with(todo, code=201)...def post(self): '''Create a new task''' params 参数 url上的路径参数描述,使用@api.param()装饰器描述整个类下的接口

2.6K2 0

Flask学习「一」（按钮,角色,菜单,用户,权限）

FLASK学习很荣幸有时间能静下心来写在这篇文章，前段时间写了一些没有营养的文章对那些关注我的同学来说非常抱歉，接下来的一段日子里会围绕近期所做的Flask项目写一系列的博客，以记录自己的不足。...，把数据分配到右边已分配的列表中，然后点击“确定”按钮，把用户ID和选择的权限ID保存到用户权限表。...6、当在权限页面选中一个权限，并点击“分配菜单”时，打开一个树展现所有菜单的页面，每个树节点前面有一个复选框，并把这个权限已经分配的树默认选中，然后在要分配的菜单节点树前面的复选框上选中，最后保存数据，...7、当用户登陆系统的时候，首先检查用户输入的口令信息，如果口令正确，再根据用户倒查用户权限表，再通过用户权限表查到的权限，到权限菜单表查询相应的菜单，再把相应的菜单展示出来。...Flask+sqlalchemy+flask_restplus sqlalchemy为ORM数据库映射 PS：sqlalchemy真的非常强大使用起来非常方便 flask_restplus是swagger

1.4K2 0

Flask 学习-74.Flask-RESTX 查询参数args 校验

前言通过api.model() 设置的模型，只能校验post请求的json格式，无法设置location参数校验get请求的查询参数遇到的问题当我访问一个分页查询地址/teacher?...每页最大数') }) @api.route('/teacher') class TeacherView(Resource): @api.doc(description='查询') @api.expect...格式中解析数据，因为get请求没有传json格式的参数，直接就格式错误了。...be int' ) @api.route('/teacher') class TeacherView(Resource): @api.doc(description='查询') @api.expect...自带的reqparse.RequestParser() from flask_restx import reqparse page_parser = reqparse.RequestParser()

7561 0

比immutable更简洁的数据不可变更新库～React immutability

引言　　之前项目中遇到数据拷贝、引用之间数据层级嵌套过深，拷贝的值相互之间影响的问题，后来引入了immutability-helper，使用过程中的一些总结，跟大家分享下，至于为什么不是immutable...于是后来发现了 immutable「不可变数据」，曾经我也一度特别喜欢它，但时间久了，慢慢发现，它过于有个性了些、凡事都都没有任何商量的余地，所有的数据，从创建、变更、插入、删除等操作，都要按它的套路来...— 在不更改原始源的情况下改变数据副本。　　...，让你想用即用、用之即走～～(泥马,怎么有点像张小龙说它的小程序一样),但您放心，它的坑真的比小程序少，API也很简洁，接下来来看一下，它的基本用法： $push —— 数组; $unshift ——...] [ $splice的使用展示，格式错误的警告] $set 的使用 : 上面已经演示过了，其实有点替换的意思，当有重复的值时，就会覆盖，没有就新增,来展示复杂一点的场景,层级深的数据，也不会相互影响;

1.3K6 0

quarkus数据库篇之一：比官方demo更简单的基础操作

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于《数据库篇》《quarkus数据库篇》系列是...《quarkus实战》的子系列，目标是与大家一起在quarkus框架下完成常用的数据库操作，如配置、增删改查、事物等本篇概览本篇敢号称比官方demo更简单，是因为官方关于操作数据库的demo中还有...欣宸应该会出《quarkus之web篇》吧（如果时间允许）作为《数据库篇》的开篇，为了避免长文劝退大多数人的悲剧发生，本文被死死压制在Hello World级别，咱们用最简单的配置和代码完成数据库的增删改查操作...，不用建表在开发过程中可能要连上数据库查看数据，请自行准备客户端工具（命令行也行），我这里用的是IDEA自带的数据库工具，如下图，已连上PostgreSQL的quarkus_test数据库，里面空空如也...这三个和数据库有关的库 <?

1.2K4 0

Flask 学习-70.Flask-RESTX 注册接口实例

前言注册接口主要是密码需要加密，用到werkzeug.security 模块的2个方法generate_password_hash, check_password_hash....数据库操作用到Flask-SQLAlchemy ，相关的基础配置就不写了，这里主要讲注册相关的代码。...Namespace, Resource, fields, reqparse from flask import jsonify, request from .models import Users from...description='邮箱') }) @api.route('/register') class Register(Resource): @api.doc(description='注册功能') @api.expect...测试接口 1.先测试注册成功的情况201 CREATED 数据库保存成功 2.参数不合法返回400 BAD REQUEST 3.用户已存在返回409 CONFLICT 本期上课时间：

5624 0

如何运用Python的AI爬虫技术，采集比天眼查更完整的数据？我的经验分享

用Python的AI爬虫技术，采集到比天眼查更完整和更及时的数据，提高python的挖掘性能，其实天眼查、查查查这些网站的数据还是具有延迟性，很多数据还是不够完整，而且很多数据源都是通国各种网站数据采集整合过来的...，最近在研究Python的多进程和多线程AI智能引擎技术实现一个全网数据挖掘和分析的引擎，搜索引擎技术就是能够扫描全网，然后收录一些有用的价值，像百度搜索引擎、google搜索引擎，他们就是采用爬虫技术...，对全网进行24小时的扫描，然后把各种网站的数据进行采集做快照，基于这种搜索引擎技术，我们如果要爬取比天眼查、查查查更完整的数据，只要在我们搜索引擎里面植入我们自己的代理IP池技术，采用python的多进程技术进对目标网站进行分任务...下面是我自己写的代码，结果效率和爬取得到的数据结果还是超出满意： #AI大数据系统-配置参数 ConfigData=[] ThreadNum=20 #k配置开启线程，开启越多就越快，但是需要看电脑CPU...下面是跑下来得到的数据结构：*（感觉还是不赖的） { "url": "http://www.xxx.com/firm_0a6ca0be1266656b93d03390abf4e40b.html

3K3 0

使用 Flask-RESTPlus 构建生产级应用

，这样既保留了原有的模块划分，还可以利用 Namespace 进行更细致的逻辑划分。...，虽然这几种类型的 api 同属在一个蓝图里，但是其本身相对独立，因此可以使用 Namespace 做更细致的区分，然后将这五个 namespace 注册到 api 里。...a Flask-RESTPlus web service for production builds》（文后附链接）中介绍了 DTO 才让我找到了更 “结构化” 的解决办法。...namespace，按上文，我们把它作为蓝图更细以级的存在，因此，可以参考蓝图，将 namespace 的定义和依赖封装在一个类中，这样既避免了循环引用，还可以让整个项目的结构更清晰。...: json_schemas = {"post": SEND_TYPE_1_SCHEMA} @tracing_span("post_type_1:type_1_api") @api.expect

1.4K2 0

Flask 学习-75.Flask-RESTX 使用 marshal_with 处理嵌套字段

嵌套字段虽然使用 dicts 嵌套字段可以将平面数据对象转换为嵌套响应，但您可以使用它 Nested 来解组嵌套数据结构并适当地呈现它们。...官方文档示例 >>> from flask_restx import fields, marshal >>> import json >>> >>> address_fields = {} >>> address_fields...在此示例中， billing_address是一个具有自己的字段的复杂对象，并且传递给嵌套字段的上下文是子对象而不是原始data对象。...使用NestedwithList来编组更复杂对象的列表： user_fields = api.model('User', { 'id': fields.Integer, 'name':...class TeacherView(Resource): @api.doc(description='新增老师') @api.marshal_with(new_fields) @api.expect

1.3K3 0

NASA数据集——严格校准的臭氧（O3）、甲醛（HCHO）、二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）混合比，以及包括三维风在内的气象数据

Alpha Jet Atmopsheric eXperiment Meteorological Measurement System (MMS) Data 阿尔法喷气式大气实验气象测量系统（MMS）数据...标准有效载荷包括经过严格校准的臭氧（O3）、甲醛（HCHO）、二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）混合比，以及包括三维风在内的气象数据。每次 2 小时的飞行可完成多个垂直剖面（约 8.5 千米）。...十多年来，AJAX 项目一直在定期收集各个季节的痕量气体数据，帮助评估卫星传感器在其大部分寿命期间的健康状况和校准情况，并对该地区其他地方收集的地面和塔基观测数据进行补充。...AJAX 在 2016 年庆祝了其第 200 次科学飞行，之前的研究调查了平流层到对流层的传输、森林火灾羽流、大气河流事件、从亚洲到美国西部的污染远距离传输、城市外流以及天然气泄漏、油田和奶制品厂的排放等各种主题...数据信息 Resource Type Dataset Metadata Created Date December 1, 2022 Metadata Updated Date December 6, 2023

1671 0

Flask VS Django：为什么Flask可能会更好

用户必须在shell或命令提示符下运行这些脚本，并将输入作为参数或通过标准输入传递。...在Django中运行比在Flask中运行更复杂的Web应用程序（例如处理和验证用户输入并将其存储在数据库中）的Web应用程序可能需要更少的时间和精力。...现在我们需要配置URL路由（就像我们在Flask中使用@app.route一样）。因为Django项目的默认结构比Flask应用程序更多，所以我们还有一些额外的步骤。...您可以忽略有关迁移的警告 - 这与我们未使用的Web应用程序的数据库有关。第10行是重要的一行，与Flask类似，它告诉您运行服务器的端口。...Django是一个比Flask更重的框架 - 如果你正在学习Web编程，那么要弄清楚哪些部分负责什么功能，以及你需要改变什么来获得你想要的结果可能更难。

8.5K2 0

如何在CentOS 7上使用Gunicorn和Nginx为Flask应用程序提供服务

没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。当您准备好继续时，请继续阅读。...虽然您的应用程序可能更复杂，但我们将在单个文件中创建Flask应用程序，我们将调用它myproject.py： nano ~/myproject/myproject.py 在此文件中，我们将放置我们的应用程序代码...您可以输入以下命令测试Flask应用： python myproject.py 访问服务器的域名或IP地址，然后访问:5000Web浏览器中终端输出（最有可能）中指定的端口号。...[Unit]部分开始，该部分用于指定元数据和依赖关系。...Flask是一个非常简单但非常灵活的框架，旨在为您的应用程序提供功能，而不会对结构和设计过于严格限制。您可以使用本指南中描述的常规堆栈来为您设计的烧瓶应用程序提供服务。

3K0 0

如何在CentOS 7上使用uWSGI和Nginx为Flask应用程序提供服务

创建后移动到目录： mkdir ~/myproject cd ~/myproject 我们可以通过输入以下内容创建一个虚拟环境来存储我们的Flask项目的Python需求： virtualenv myprojectenv...虽然您的应用程序可能更复杂，但我们将在单个文件中创建Flask应用程序，我们将调用它myproject.py： nano ~/myproject/myproject.py 在此文件中，我们将放置我们的应用程序代码...您可以输入以下命令测试Flask应用： python myproject.py 访问服务器的域名或IP地址，然后访问Web浏览器中终端输出（最有可能是:5000）中指定的端口号。...[Unit]部分开始，该部分用于指定元数据和依赖关系。...Flask是一个非常简单但非常灵活的框架，旨在为您的应用程序提供功能，而不会对结构和设计过于严格限制。您可以使用本指南中描述的常规堆栈来为您设计的烧瓶应用程序提供服务。

1.8K0 1

我使用Python开发网站的3个主要框架库，强烈推荐

从框架完整性来看，Django>Flask>FastAPI，意味着Django可以开发更复杂的应用。 Django自带大量常用工具和框架，可轻松、迅速开发出一个功能齐全的Web应用。...而且Django有健全的后台管理系统。Django内置了一个后台数据管理系统，经简单配置后，再编写少量代码即可使用完整的后台管理功能。...>Django，意味着FaskAPI、Flask更容易入手。...FastAPI、Flask都是轻量级的后端框架，适合初学者入门学习，并迅速搭建应用。...Flask 是一个 Python Web 开发的微框架，严格来说，它仅提供 Web 服务器支持，不提供全栈开发支持。

2K1 0

traefik系列之三 | 中间件(Middleware)

例如对 https://myapp2.test.com 提高安全策略，强制启用HSTS HSTS：即 HTTP 严格传输安全响应头，收到该响应头的浏览器会在 63072000s（约 2 年）的时间内，只要访问该网站...，即使输入的是 http，浏览器会自动跳转到 https。...通过将传入请求的速率限制为真实用户的典型值，并标识目标URL地址(通过日志)，还可以用来抵御 DDOS 攻击。更常见的情况，该功能被用来保护下游应用服务器不被同时太多用户请求所压垮。...，如果不健康的请求(超时、异常)占总请求数量的百分比（50%）达到了指定的阈值之后，就会触发熔断。...为了节省带宽，加速报文的响应速速，可以将传输的报文数据先进行压缩，然后再进行传输，traefik也同样支持数据压缩。

1.7K2 0

学习笔记 | Flask学习从入门到放弃（1）

包）,查看Pipfile和Pipfile.lock文件,或者输入 pipenv graph或者在虚拟环境中输入 pip list 1.1.2 安装Flask 在虚拟环境中安装Flask： $ pipenv...set FlASK_APP=XXX ,但是当我在Windows使用powershell时我输入set FLASK_APP=appname.py时，出错了，解决办法是输入env:FLASK_APP="appname.py...1.4 shell python shell与flask shell 1.5 Flask扩展即使用Flask提供的API接口编写的Python库 1.6 项目配置配置变量都是通过Flask对象的app.config...- static/ - app.py 1.10 Flask与MVC框架 MVC框架最初是设计桌面程序的，在MVC框架中，程序被分成了三个组件：数据处理（Model），用户界面（View），交互逻辑...（Controller）严格来说Flask不是MVC架构的框架

1.6K2 0

从 Flask 切到 FastAPI 后，起飞了！

因此，它应该在路由处理程序中的代码之前执行，并且结果应该“注入”到路由本身。数据校验 Flask Flask 没有任何内部数据验证支持。...对于更复杂和结构化的数据，使用 Pydantic： from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Request(BaseModel):...这意味着每个端点都自动从与端点关联的元数据中记录下来。...Flask 比 Django 的优势在于 Flask 是一个微框架。程序结构由程序员自己决定，不强制执行。开发者可以在他们认为合适的时候添加第三方扩展来改进他们的代码。...换句话说，FastAPI 包括许多必要的功能。它还遵循严格的标准，使你的代码可以生产并更容易维护。FastAPI 的文档也非常完善。

1.3K1 0

教你用机器学习匹配导师 !（附代码）

首先，我们进行数据清洗并定义语料库（Corpus），随后借助逻辑回归来识别重要特征，接着我们构建了匹配得分和分配算法，最终将所有内容打包并放到Flask图表界面中。...结果在我们预料之中，因为有更多相同的关键字意味着学生和导师有更多的共同话题。更有可能获得有趣的交流，使学生更倾向给会面打高分。...数据格式化的方式很重要，因为它将生成输入配对算法的原始数据。现在我们将通过K-近邻算法计算得分。对第二部分中的每个用户制作关键词列表，这将成为K-近邻计算得分的输入。...首先用最严格的条件集合。如果没有找到匹配得结果。条件逐步放松，直到最终只剩下一个条件。一个用户可能有多个相同最佳得分的匹配结果。我们通过随机抽样来进行配对。...我们使用蒙特卡洛模拟来进行随机配对，进而得到给定的学生群体的最佳匹配集。 Flask图表界面图表界面会显示每批次数据，排名分布，常用关键词词云，以及每个用户的关键词列表。

7842 0

在 Python API（接口）安全设计中，通常有四个关键要素需要考虑

输入验证与数据校验（Input Validation and Data Sanitization）防止SQL注入：在处理用户输入时，一定要使用参数化查询或 ORM（如 SQLAlchemy），以避免 SQL...防止XSS攻击：在返回 HTML 或 Web 内容时，必须对用户输入进行过滤或编码，防止 XSS（跨站脚本攻击）。防止代码注入：严格限制用户输入的类型和内容，避免执行未经验证的代码或命令。...SSL/TLS：所有的 API 通信应该通过 SSL/TLS 来保护，防止中间人攻击或数据泄露。加密敏感数据：除了传输加密外，还可以对某些非常敏感的用户数据（如密码）进行加密存储。...HTTPS 示例：使用 Python 自带的 ssl 库和 Flask 来启用 HTTPS：from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route(...输入验证与数据校验（Input Validation and Data Sanitization）：防止 SQL 注入、XSS 攻击以及代码注入，通过过滤和校验用户输入确保安全。

2031 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云