


Wie vermeide ich JavaScript-Syntaxfehler bei der Verwendung von Jinja-Vorlagen und JSON-Daten?
JavaScript löst SyntaxError bei Daten aus, die in der Jinja-Vorlage gerendert werden
Die Jinja-Umgebung von Flask maskiert automatisch Daten, die in HTML-Vorlagen gerendert werden, um Sicherheitsprobleme zu vermeiden. Bei der Übergabe von Python-Objekten, die als JSON behandelt werden sollen, ist es wichtig, diese Escape-Funktion korrekt zu handhaben, um Syntaxfehler in JavaScript zu vermeiden.
Verwendung des tojson-Filters
Um Python-Objekte als sicheres JSON darzustellen, verwenden Sie die tojson-Filter:
return render_template('tree.html', tree=tree)
Verwenden Sie in der Vorlage:
var tree = {{ tree|tojson }};
Dies sicher speichert die Daten in JSON und markiert sie als sicher, um ein Entkommen zu verhindern.
Umgang mit vorab gespeichertem JSON
Wenn das JSON bereits in eine Zeichenfolge gespeichert wurde, verwenden Sie den sicheren Filter, um es zu markieren als sicher zum Rendern:
return render_template('tree.html', tree=json.dumps(tree))
Verwenden Sie in der Vorlage:
var tree = {{ tree|safe }};
Using Markup
Alternativ können Sie die Zeichenfolge vor dem Rendern in Markup einschließen:
return render_template('tree.html', tree=Markup(json.dumps(tree)))
In der Vorlage können Sie den Wert wie folgt verwenden:
var tree = {{ tree }};
JSON vermeiden für Jinja-Verwendung
Wenn Sie die Daten in Jinja verwenden, anstatt sie an JavaScript zu übergeben, verwenden Sie tojson nicht. Übergeben Sie stattdessen die Python-Daten direkt und verwenden Sie sie normal in der Vorlage:
return render_template('tree.html', tree=tree)
{% for item in tree %} <li>{{ item }}</li> {% endfor %}
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie vermeide ich JavaScript-Syntaxfehler bei der Verwendung von Jinja-Vorlagen und JSON-Daten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
