详谈在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？

想必开始很多人和我一样搞不清楚，只知道既然框架提供了方法就用，肯定不会错。

但作为开发人员，我们需要弄清楚开发过程中各种实现方式的特点和区别，这样在我们面对不同的需求时才能做出相对合理的选择，而不是千篇一律地使用自己熟悉的。下面我就jsonify和json.dumps的区别这一问题简单探讨一下。

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>',methods=['GET'])
def hello(name,words):
 return jsonify({'name':name,'words':words})#也可以传入key=value形式的参数，如jsonify(name=name,words=words)
if __name__ == '__main__':
 app.run()

用chrome浏览器访问得到的页面如下图：

现在我们改为使用python自带的json库json.dumps作为视图函数的直接返回值，代码如下：

from flask import Flask
from flask import jsonify
from flask import Response
app = Flask(__name__)
@app.route('/hello/<name>/<words>',methods=['GET'])
def hello(name,words):
 return json.dumps({'name':name,'words':words})
if __name__ == '__main__':
 app.run()

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。若要自定义响应字段，则可以使用make_response或Response自行构造响应。用chrome访问的响应页面如下图。

二、分析

1.Content-Type有区别

jsonify的作用实际上就是将我们传入的json形式数据序列化成为json字符串，作为响应的body，并且设置响应的Content-Type为application/json，构造出响应返回至客户端。jsonify的部分源码如下：

def jsonify(*args, **kwargs):
 if __debug__:
 _assert_have_json()
 return current_app.response_class(json.dumps(dict(*args, **kwargs),
 indent=None if request.is_xhr else 2), mimetype='application/json')

可以看出jsonify实际上也是使用了json.dumps来序列化json形式的数据，作为响应正文返回。indent表示json格式化的缩进，若是Ajax请求则不缩进（因为一般Ajax数据没必要直接展示），否则缩进2格。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。Content-Type决定了接收数据的一方如何看待数据，如何处理数据，如果是application/json，则可以直接当做json对象处理，若是text/html，则还要将文本对象转化为json对象再做处理（个人理解，有误请指正）。

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。但我试了一下，形式为key1=value1，[key2=value2,...]这样的参数是不行的，会报出“TypeError: dumps() takes exactly 1 argument (0 given)”这一错误，而jsonify不会报错并能正常返回数据。

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？况且简洁一点更不容易出错，参数越多调试和维护就越麻烦。当然，使用哪个并不是绝对的，必要时要根据前端的数据处理方式来决定。

更多关于jsonify的知识请参考官方文档：http://flask.pocoo.org/docs/0.12/api/#module-flask.json

更多关于json.dumps的知识参考官方文档：https://docs.python.org/2/library/json.html#module-json

以上这篇详谈在flask中使用jsonify和json.dumps的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • 浅谈flask中的before_request与after_request
赞 (0)

相关推荐

  • 浅谈flask中的before_request与after_request

    本文主要是对flask中的before_request与after_request用法做一个简单的分析,具体实例和介绍如下. 使用before_request 和 after_request的方法都非常简单,使用 @app.before_request 或者@app.after_request 修饰期望在请求前或请求后执行的函数即可 示例: @app.before_request def before_request(): if not m_ip_range.is_ip_strict(): re

  • 详谈在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? 想必开始很多人和我一样搞不清楚,只知道既然框架提供了方法就用,肯定不会错. 但作为开发人员,我们需要弄清楚开发过程中各种实现方式的特点和区别,这样在我们面对不同的需求时才能做出相对合理的选择,而不是千篇一律地使用自己熟悉的.下面我就jsonify和json.dumps的区别这一问题简单探讨

  • Python中json.dumps()函数的使用解析

    json.dumps将一个Python数据结构转换为JSON import json data = { 'name' : 'myname', 'age' : 100, } json_str = json.dumps(data) json库的一些用法 方法 作用 json.dumps() 将python对象编码成Json字符串 json.loads() 将Json字符串解码成python对象 json.dump() 将python中的对象转化成json储存到文件中 json.load() 将文件中

  • python使用json.dumps输出中文问题

    目录 使用json.dumps输出中文 Python json.dumps()中文乱码 总结 使用json.dumps输出中文 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ensu

  • python和flask中返回JSON数据的方法

    在python中可以使用json将数据格式化为JSON格式: 1.将字典转换成JSON数据格式: s=['张三','年龄','姓名'] t={} t['data']=s return json.dumps(t,ensure_ascii=False) 2.将列表转换成JSON数据格式: s=['张三','年龄','姓名'] return json.dumps(s,ensure_ascii=False) 使用json转换的在前端显示的数据为JSON字符串. 使用flask的jsonify转换后,在前

  • Flask中获取小程序Request数据的两种方法

    Flask中获取小程序Request数据的两种方法 作为后端屌对于前端确实讳莫如深,JS中的类型Object竟然不能直接通过POST传入到后台Flask中,您会发现获取的是[object Object],这货在Flask中只是个Str,哈哈... 于是,开始寻求解决方案: 方案一,通过GET或者POST传参,将Object转换为Str请求数据: 1.在util.js中定义一个JS函数: function json2Form(json) { var str = []; for (var p in

  • Python编程在flask中模拟进行Restful的CRUD操作

    Python编程在flask中模拟进行Restful的CRUD操作

    这篇文章中我们将通过对HelloWorld的message进行操作,介绍一下如何使用flask进行Restful的CRUD. 概要信息 事前准备:flask liumiaocn:flask liumiao$ which flask /usr/local/bin/flask liumiaocn:flask liumiao$ flask --version Flask 1.0.2 Python 2.7.10 (default, Jul 15 2017, 17:16:57) [GCC 4.2.1 Co

  • ThinkPHP中使用ajax接收json数据的方法

    本文实例讲述了ThinkPHP中使用ajax接收json数据的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里通过ThinkPHP+jquery实现ajax,扩展了下,写了个查询,前台代码如下: 首先需要引入jquery.js,主要代码如下: 复制代码 代码如下: function ajax(id,pic){     //由于ThinkPHP不解析JavaScript里的ThinkPHP常量,所以需要先在这里定义. var URL='__URL__';         $.ajax({     

  • Django中模型Model添加JSON类型字段的方法

    本文实例讲述了Django中模型Model添加JSON类型字段的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: Django里面让Model用于JSON字段,添加一个JSONField自动类型如下: class JSONField(models.TextField): __metaclass__ = models.SubfieldBase description = "Json" def to_python(self, value): v = models.TextField.to_pytho

  • JSON中key动态设置及JSON.parse和JSON.stringify()的区别

    本文给大家介绍JSON中key动态设置及JSON.parse和JSON.stringify()的区别讲解,具体详情如下所示: var user_info_json = []; user_info_json[user_info_json.length] = eval('('+ '{"'+ id +'": "'+ value +'"}' +')'); JSON.stringify(user_info_json) 先转成字符串,然后使用eval()格式化,然后在把json

  • 详谈Java中的Object、T(泛型)、?区别

    因为最近重新看了泛型,又看了些反射,导致我对Object.T(以下代指泛型).?产生了疑惑. 我们先来试着理解一下Object类,学习Java的应该都知道Object是所有类的父类,注意:那么这就意味着它的范围非常广!首先记住这点,如果你的参数类型时Object,那么的参数类型将非常广! <Thinking in Java>中说很多原因促成了泛型的出现,最引人注目的一个原因就是为了创造容器类.这个要怎么来理解呢?我的理解是,可以抛开这个为了创造容器类这个,而是回到泛型的目的是限定某种类型上来.

随机推荐