Nel panorama dinamico dello sviluppo web, Flask è emerso come un quadro micro leggero ma potente per la costruzione di applicazioni Web e API. Uno degli aspetti cruciali dello sviluppo dell'API è garantire che le risposte inviate ai clienti siano nel formato dei dati desiderati. Come fornitore di pallini da filtraggio, comprendo il significato di questo processo e condividerò preziose approfondimenti su come filtrare le risposte API dell'applicazione di pallone in base al formato dei dati.
Comprendere la necessità di filtraggio di risposta
Prima di approfondire i dettagli tecnici, è essenziale capire perché è necessario filtrare le risposte dell'API in base al formato dei dati. Diversi client possono richiedere dati in vari formati come JSON, XML o CSV. Ad esempio, un'applicazione frontale basata su JavaScript può preferire i dati JSON per l'analisi facile, mentre un sistema legacy potrebbe fare affidamento su XML. Filtrando le risposte, possiamo garantire che l'API fornisca il giusto formato di dati al client giusto, migliorando l'esperienza e la compatibilità complessive dell'utente.
Sfruttare il pallone costruito - In Funzionalità per il filtro di risposta
1. Negoziazione del contenuto
Fask fornisce in modo creato - a supporto della negoziazione dei contenuti attraverso ilrequest.accept_mimeTypesoggetto. Questo oggetto ci consente di determinare il tipo di media preferito del cliente. Ecco un semplice esempio:
From Flask Import Flask, Richiesta, JSonify, Make_response app = Flask (__ Nome__) @app.Route ('/data') def get_data (): data = {'' messaggio ':' Questo è alcuni dati di esempio '} se richiedono.accept_mimeTypes.accept_json: return jsonify (data elif request.acccep_mimeTipsl = f '<? xml version = "1.0"?> <out> <message> {data ["messaggio"]} </message> </root>' Response = make_response (xml_response) risposta.headers ['contenuti - type'] = 'applicazione/xml' Risposta di ritorno: return make_response ('non supportato type', 406) se __nam__ = __Main__ app.run (debug = true)In questo esempio, l'API controlla il tipo di media preferito del cliente. Se il cliente accetta JSON, restituisce una risposta JSON. Se accetta XML, costruisce una risposta XML e imposta il tipo di contenuto appropriato. Se nessuno dei due è supportato, restituisce un errore 406 (non accettabile).
2. Decoratori personalizzati
I decoratori personalizzati possono essere utilizzati per filtrare le risposte in modo più efficiente. Possiamo creare un decoratore che prende un formato di dati come argomento e garantiamo che la risposta sia in quel formato.
From Flask Import Flask, JSonify, Make_response App = Flask (__ Nome__) def format_response (format_type): def decorator (func): def wrapper (*args, ** kwargs): risultato = func (*args, ** kwargs) se format_type 'xml': xml_response = f '<? xml version = "1.0"?> <root> <message> {risultato ["messaggio"]} </message> </root>' Response = make_response (xml_response) Risposta.headers ['contenuto - tipo'] = 'applicazione/xml' return Else: return make_response (non supportata ', 406). @app.Route ('/Custom_Data') @Format_Response ('json') def get_custom_data (): data = {'messaggio': 'Questo è dati personalizzati'} restituiti se __name__ == '__main__': app.run (debug = true)Questo decoratore personalizzato ci consente di specificare il formato dei dati desiderato a livello di percorso, rendendo il codice più modulare e più facile da mantenere.
Terzo - Biblioteche di partito per filtraggio avanzato
1. Marshmallow
Marshmallow è una potente libreria per la serializzazione degli oggetti e la deserializzazione. Può essere utilizzato per filtrare e trasformare i dati prima di inviarli come risposta.
From Flask Import Flask, JSonify da Marshmallow Import Schema, Fields App = Flask (__ Nome__) Classe DataSchema (Schema): Message = Fields.str () @app.Route ('/marshmallow_data') def get_Marshmallow_data (): data = {'Messaggio': 'questo è marshmma} schema.dump (dati) return jsonify (risultato) se __name__ == '__main__': app.run (debug = true)Marshmallow fornisce un modo pulito per definire la struttura dei dati che verranno inviati nella risposta. Può anche gestire la convalida dei dati, garantendo che vengano inviati solo dati validi al client.
Applicazioni pratiche in scenari reali -
In uno scenario mondiale reale, un'applicazione Web può avere più endpoint, ognuno con requisiti di filtraggio dei dati diversi. Ad esempio, un'API E - Commerce potrebbe essere necessario restituire informazioni sul prodotto in JSON per app mobili e XML per l'integrazione con i sistemi legacy. Implementando le tecniche sopra menzionate, possiamo garantire che l'API sia flessibile e possa servire in modo efficace clienti diversi.
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Riferimenti
- Documentazione del pallone. Disponibile su: sito ufficiale di pallone.
- Documentazione marshmallow. Disponibile su: sito ufficiale di Marshmallow.