def login_ajax(request): if request.method == "GET": return render(request, 'login_ajax.html') elif request.method == "POST": ret = {'status': True, 'error':None, 'data': None} obj = LoginForm(request.POST) if obj.is_valid(): print(obj

from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy import Config2 import pymysql import numpy as np import json pymysql.install_as_MySQLdb() app = Flask(__name__) app.config.from_object(Config2) db = SQLAlchemy(app) class Basic(object):

场景描述: Python标准库中的json模块,集成了将数据序列化处理的功能:在使用json.dumps()方法序列化数据时候,如果目标数据中存在datetime数据类型,执行操作时, 会抛出异常:TypeError: datetime.datetime(2016, 12, 10, 11, 04, 21) is not JSON serializable 那么遇到json.dumps序列化不支持的数据类型,该怎么办! 首先,我们先来了解一下,json.dumps,序列化操作默认支持的数据类型:

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def

前提: 文本文件中只能写入字符串或ascii码格式的内容. info={'name':'zoe','age':18} f=open('test.txt','w') f.write(info) #在文本文件中写入字典格式的内容,执行会报错. f.closed() 变通方式将 f.write(info) 改为 f.write(str(info)). 但是这种写法比较低端. 同时,将文件通过open()读取到环境中,读取进来的还是字符串格式的.上面的操作是序列化,读取文件后的操作时反序列化. f=op

/** * 增加对JSON数据的序列化方法, * 主要用于IE6.7不支持JSON对象的浏览器 */ var xue = xue || {};xue.json = xue.json || {}; xue.json.stringify = function(obj) {    //如果是IE8+ 浏览器(ff,chrome,safari都支持JSON对象),使用JSON.stringify()来序列化    if (window.JSON) {        return JSON.stringi

1. json.dumps() json.dump()是将字典类型转化成字符串类型. import json dic = {'a':'1111','b':'2222','c':'3333','d':'4444'} st = json.dumps(dic) print("我是字典类型的", dic) print("我是字符串类型的",st) print(type(dic)) print(type(st)) 代码输出结果: 我是字典类型的 {'a': '1111', '

手机端应用讲究速度快,体验好.刚好手头上的一个项目服务端接口有性能问题,需要进行优化.在接口多次修改中,实体添加了很多字段用于中间计算或者存储,然后最终用Newtonsoft.Json进行序列化返回数据,经过分析一个简单的列表接口每一行数据返回了16个字段,但是手机APP端只用到了其中7个字段,剩余9个字段的数据全部都是多余的,如果接口返回数据为40K大小,也就是说大约20K的数据为无效数据,3G网络下20K下载差不多需要1s,不返回无效数据至少可以节约1s的时间,大大提高用户体验.本篇将为大家

JSON.Net 自定义Json序列化时间格式 Intro 和 JAVA 项目组对接,他们的接口返回的数据是一个json字符串,里面的时间有的是Unix时间戳,有的是string类型,有的还是空,默认序列化规则没办法反序列化为时间, 所以自定义了一个 Json 时间转换器,支持可空时间类型.string.long(Unix时间戳毫秒) Show me the code public class CustomDateTimeConverter : JavaScriptDateTimeConvert

1.猴子补丁就是不改变原有模块的内容的前提下,给原有模块新增方法或者修改原有模块. 一个模块的函数,如果希望改变函数的功能,不改变函数名,通常是库模块,你不可能去修改三方库的源码的,实施起来不方便,而且假设你直接在原处改了东西,别人继续用那个库模块,你没和别人提前打好招呼,那可能产生悲剧. 2.面向对象中,替换一个方法,继承重写方法就可以,当然也可以直接给原类的方法重新赋值一个函数对象,这也算猴子补丁. 面向过程是模块加函数的写法,不能继承. 此时做法可以是猴子补丁,就是重新给模块的某个函数赋值

json 可以在不同语言中进行使用 下面先介绍一下json的适用方法 import json, pickle t1 = { 'name':'alex', ', ' } t1 = json.dumps(t1) #进行序列化,把t1被转换成字符串 f = open('t1.txt', encoding='utf-8', mode='w') #utf-8的编码方式 f.write(t1) # 写入t1,这时候的t1的样子还是原来的样子 f.close() f = open('t1.txt', enco

public static class JsonHelper { static JsonHelper() { Newtonsoft.Json.JsonSerializerSettings setting = new Newtonsoft.Json.JsonSerializerSettings(); JsonConvert.DefaultSettings = new Func<JsonSerializerSettings>(() => { //日期类型默认格式化处理 setting.Dat

https://www.cnblogs.com/yijiayi/p/10051284.html 相信大家在工作中会经常遇见对json进行序列化与反序列化吧,但通常的序列化与反序列化中的json结构与c#中的类模型结构是相对应的,我们是否可以在序列化一个对象时候,让我们json的数据结构能按照自己的意愿,而不必与该对象的数据结构一样呢?,比如说,一个对象,只有一个名为"ID"的int类型的属性,值为1,如果序列化该对象,则能得到json:{"ID":1},但我现在希望

在使用json.dumps时要注意一个问题   import json print (json.dumps('中国')) "\u4e2d\u56fd"   输出的会是 '中国' 中的ascii 字符码,而不是真正的中文.   这是因为json.dumps 序列化时对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False:   import json print (json.dumps('中国')) "\u4e2d\u56fd" p

1:设置mysql原生分页 # 监控系统首页显示分页 def MyPagination(limitid,offsetid): limitid =str(limitid) offsetid =str(offsetid) # 这里是mysql原生代码 show_goods = "select dal_keywordtable.* from (select asin, min(ranking) as minRanking from `dal_keywordtable` GROUP BY asin) t

1. 用 json 或者simplejson 就可以 2.定义转换函数: def convert_to_builtin_type(obj): print 'default(', repr(obj), ')' # 把MyObj对象转换成dict类型的对象 d = {  } d.update(obj.__dict__) return d 3. 定义类 class Object():  name=""  size=0   def __init__(self,name', size,):   

1.1模块 什么是模块: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,在python中.一个.py文件就称为一个模块(Module) 使用模块的好处: 提高了代码的可维护性. 其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们编写程序的时候也经常引用其他模块,包括python的内置的模块和第三方模块. 包(package

安装rest_framework -- pip install djangorestframework -- 注册rest_framework序列化 -- Python--json -- 第一版 用values以及JsonResponse实现序列化 -- 第二版 用Django的serialize实现的序列化  -- 缺点  不能序列化外键关系 -- 第三版用DRF实现序列化  -- 第一步声明序列化器  -- 第二步 使用我们的序列化器序列化queryset   -- 把模型对象放入序列化器进

一.实验 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.如下一段简单的flask后端代码,服务端视图函数根据请求参数返回json格式的数据到客户端. from flask import Flask from flask import jsonify from flask import Response app = Flask(__name__) @app.route('/hello/<name>/<words>

阅读目录 1.1.1导入模块 1.1.2__name__ 1.1模块 什么是模块: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,在python中.一个.py文件就称为一个模块(Module) 使用模块的好处: 提高了代码的可维护性. 其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们编写程序的时候也经常引用其他模块,包括