flask框架json数据的拿取和返回操作示例

本文实例讲述了flask框架json数据的拿取和返回操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

json数据结构:以套票票网站的城市数据为例,拿到数据莫慌,

1 先分析数据结构,有几个大的字段(‘returnCode'和‘retuenValue'字段,只有一个字段作为定义,另一个字段作为保留(无需处理)

2 键表----> 拆分'returnValue‘确定数据库表结构,('A‘[]城市首字母表 和  城市具体信息字段{}表)

3 将拿到的数据拆分插入到数据库中

4 将数据库的数据以JSON 的形式返回给用户

(a)拿到的数据:

}
 "returnCode": "0",
 "returnValue": {
  "A": [
   {
    "id": 3643,
    "parentId": 0,
    "regionName": "阿坝",
    "cityCode": 513200,
    "pinYin": "ABA"
   },
   {
    "id": 3090,
    "parentId": 0,
    "regionName": "阿克苏",
    "cityCode": 652901,
    "pinYin": "AKESU"
   },
   {
    "id": 3632,
    "parentId": 0,
    "regionName": "阿拉善",
    "cityCode": 152900,
    "pinYin": "ALASHAN"
   },
   {
    "id": 899,
    "parentId": 0,
    "regionName": "安康",
    "cityCode": 610900,
    "pinYin": "ANKANG"
   },
   {
    "id": 196,
    "parentId": 0,
    "regionName": "安庆",
    "cityCode": 340800,
    "pinYin": "ANQING"
   },
   {
    "id": 758,
    "parentId": 0,
    "regionName": "鞍山",
    "cityCode": 210300,
    "pinYin": "ANSHAN"
   },
   {
    "id": 388,
    "parentId": 0,
    "regionName": "安顺",
    "cityCode": 520400,
    "pinYin": "ANSHUN"
   },
   {
    "id": 454,
    "parentId": 0,
    "regionName": "安阳",
    "cityCode": 410500,
    "pinYin": "ANYANG"
   }
  ],

B....C....D....Z省略其他大写字母开头的城市,以A开头的城市名为例

(b)表结构,建立外键models.py

from App.ext import db
#定义城市名大写字母类,在数据的最外层
class Letter(db.Model):
  id = db.Column(db.Integer,primary_key =True,autoincrement=True)
  letter = db.Column(db.String(8),unique=True,nullable=False)
#定义城市类,嵌套层
class City(db.Model):
  id = db.Column(db.Integer,primary_key = True,autoincrement = True)
  parentId = db.Column(db.Integer,nullable = False,defaut=0)
  regionName = db.Column(db.String(30),nullable = False)
  cityCode = db.Column(db.Integer)
  pinYin = db.Column(db.String(128))
  #建立外键‘首字母'
  first_letter = db.Column(db.String(8),db.ForeignKey(Letter.letter))

(c)addcities.py插入数据:

from flask_restful.representations import json
from sqlalchemy.dialects.mysql import pymysql
def add_cities():
#链接数据库
  db = pymysql.Connect(host= '10.0.118.135',user = 'root',password ='xxxxxxx',database = 'tpp6666',port = 3306)
  cursor = db.cursor()
  #读取拿到的数据,遍历数据
  with open('citylist.json')as cl:
    returnValue = json.load(cl).get('returnValue')
    for key in returnValue:
      for city in returnValue.get(key):
         db.begin()
         #插入数据,以每一个大写字母为一个字段插入,以字典的形式
         cursor.execute(
           'insert into city(id,parentId,regionName,cityCode,pinYin,first_letter) values({},{},"{}",{},"{}","{}");'.format(
             city['id'], city['parentId'], city['regionName'], city['cityCode'], city['pinYin'], key))
         db.commit()
if __name__ == '__main__':
  add_cities()

(d)CityAPI.py读取数据并以JSON的形式返回 :

from flask_restful import Resource, fields, marshal_with
from App.models import Letter, City
#字段的格式化:
city_fields = {
  'id': fields.Integer,
  '父编号': fields.Integer(attribute='parentId'),#起别名attribute
  '名称': fields.String(attribute='regionName'),
  '拼音': fields.String(attribute='pinYin'),
  '城市编码': fields.Integer(attribute='cityCode'),
  '首字母': fields.String(attribute='first_letter')
}
value_fields = {
  'A': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'B': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'C': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'D': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'E': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'F': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'G': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'H': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'J': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'K': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'L': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'M': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'N': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'P': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'Q': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'R': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'S': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'T': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'W': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'X': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'Y': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
  'Z': fields.List(fields.Nested(city_fields)),
}
result_fields = {
  'returnCode': fields.Integer,
  'returnValue': fields.Nested(value_fields)
}
#整体逻辑定义都在这里:
@marshal_with是flask内置的Json序列化的方法,

在Django里json序列化是json.dumps()

class CityResrouce(Resource):
  @marshal_with(result_fields)
  def get(self):
    #定义外层字段为空字典{},存放数据
    returnValue = {}
    # 拿到所有的首字母
    letters = Letter.query.all()
    for letter in letters:
      # 根据首字母拿到每个首字母对应的所有城市
      # filter拿到的结果是一个BaseQuery对象。
      # 如果直接答应BaseQuery对象,它会输出SQL语句
      # 如果想要打印BaseQuery里的所有数据,调用all()方法可以拿到BaseQuery里的所有数据
      cities = City.query.filter(City.first_letter == letter.letter)
      # dict = {letter.letter: cities}
      # print(dict)
      returnValue[letter.letter] = cities.all()
    return {'returnCode': 0, 'returnValue': returnValue}

(d)api__init__.py:

from flask_restful import Api
from App.Apis.CityAPI import CityResrouce
from App.Apis.UserAPI import UerResource
api = Api()
def init_api(app):
  api.init_app(app=app)
api.add_resource(CityResrouce, '/cities/')

希望本文所述对大家基于flask框架的Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python的Flask框架中使用Flask-SQLAlchemy管理数据库的教程

    使用Flask-SQLAlchemy管理数据库 Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展,它简化了在Flask应用程序中对SQLAlchemy的使用.SQLAlchemy是一个强大的关系数据库框架,支持一些数据库后端.提供高级的ORM和底层访问数据库的本地SQL功能. 和其他扩展一样,通过pip安装Flask-SQLAlchemy: (venv) $ pip install flask-sqlalchemy 在Flask-SQLAlchemy,数据库被指定为URL.表格列出三个最受欢

  • flask + pymysql操作Mysql数据库的实例

    安装flask-sqlalchemy.pymysql模块 pip install flask-sqlalchemy pymysql ### Flask-SQLAlchemy的介绍 1. ORM:Object Relationship Mapping(模型关系映射). 2. flask-sqlalchemy是一套ORM框架. 3. ORM的好处:可以让我们操作数据库跟操作对象是一样的,非常方便.因为一个表就抽象成一个类,一条数据就抽象成该类的一个对象. 4. 安装`flask-sqlalchemy

  • python flask解析json数据不完整的解决方法

    当使用Python的flask框架来开发网站后台,解析前端Post来的数据,通常都会使用request.form来获取前端传过来的数据,但是如果传过来的数据比较复杂,其中右array,而且array的元素不是单个的数字或者字符串的时候,就会出现解析不到数据的情况,比如使用下面的js代码向python flask传递数据 $.ajax({ "url":"/test", "method":"post", "data&qu

  • Python的Flask框架与数据库连接的教程

     命令行方式运行Python脚本 在这个章节中,我们将写一些简单的数据库管理脚本.在此之前让我们来复习一下如何通过命令行方式执行Python脚本. 如果Linux 或者OS X的操作系统,需要有执行脚本的权限.例如: chmod a+x script.py 该脚本有个指向使用解释器的命令行.再脚本赋予执行权限后就可以通过命令行执行,就像这样: like this: ./script.py <arguments> 然而,在Windows系统上这样做是不行的,你必须提供Python解释器作为必选参

  • Flask 让jsonify返回的json串支持中文显示的方法

    用flask时遇到了返回字符串支持中文显示的问题,在web端显示的是utf-8的编码,而不是中文,如下图. 虽然不影响接口的读取,但是可读性太差,于是研究了一下怎么直接显示成中文.最后找到了解决方案如下,在配置中加入下面一行代码就OK了. app.config['JSON_AS_ASCII'] = False json.dumps()解决同样的问题可以加入ensure_ascii=False 参考资料: http://stackoverflow.com/questions/37531067/py

  • Python框架Flask的基本数据库操作方法分析

    本文实例讲述了Python框架Flask的基本数据库操作方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 数据库操作在web开发中扮演着一个很重要的角色,网站中很多重要的信息都需要保存到数据库中.如用户名.密码等等其他信息.Django框架是一个基于MVT思想的框架,也就是说他本身就已经封装了Model类,可以在文件中直接继承过来.但是在Flask中,并没有把Model类封装好,需要使用一个扩展包,Flask-SQLAlchemy.它是一个对数据库的抽象,让开发者不用这些编写SQL语句,而是使用其提供的接

  • 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

  • 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

  • flask框架使用orm连接数据库的方法示例

    本文实例讲述了flask框架使用orm连接数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 注:使用前请安装flask_sqlalchemy包,由于python-mysql不适用于python3.6,所以我们使用pymysql进行替代 1. flask的app文件中输入以下代码 (文件名为:learn_flask_mysql_orm.py) from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__n

  • Python的Flask框架中使用Flask-Migrate扩展迁移数据库的教程

    我们在升级系统的时候,经常碰到需要更新服务器端数据结构等操作,之前的方式是通过手工编写alter sql脚本处理,经常会发现遗漏,导致程序发布到服务器上后无法正常使用. 现在我们可以使用Flask-Migrate插件来解决之,Flask-Migrate插件是基于Alembic,Alembic是由大名鼎鼎的SQLAlchemy作者开发数据迁移工具. 具体操作如下: 1. 安装Flask-Migrate插件 $ pip install Flask-Migrate 2. 修改Flask App部分的代

随机推荐