


Warum gibt mein Flask request.json None zurück und wie kann ich das Problem beheben?
Gepostetes JSON in Flask abrufen
In Flask kann der Zugriff auf den Inhalt einer POST-Anfrage im JSON-Format mithilfe von request.json erreicht werden Attribut. Wenn Sie jedoch beim Versuch, auf das veröffentlichte JSON zuzugreifen, auf None stoßen, ist es wichtig, die Anforderungen für den ordnungsgemäßen Abruf zu verstehen.
Zunächst muss der Anforderungsinhaltstyp für die Eigenschaft request.json oder auf application/json festgelegt werden dass die Methode request.get_json() ordnungsgemäß funktioniert. Wenn der Inhaltstyp nicht entsprechend festgelegt ist, geben diese Methoden None zurück. Wie in der Flask Request-Dokumentation angegeben:
„Die analysierten JSON-Daten, wenn der Mimetyp JSON angibt (application/json, siehe .is_json).“
Um diese Inhaltstypanforderung zu umgehen, können Sie Folgendes verwenden: das Argument „force=True“ beim Aufruf von request.get_json(), das die Prüfung umgeht.
Es ist wichtig zu beachten, dass es sich um eine Ausnahme handelt Wenn während der JSON-Analyse ein Fehler auftritt, weist dies darauf hin, dass die JSON-Daten ungültig oder fehlerhaft sind. In solchen Fällen wird empfohlen, einen JSON-Validator zu verwenden, um die Integrität der Daten zu überprüfen, bevor Sie fortfahren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum gibt mein Flask request.json None zurück und wie kann ich das Problem beheben?. 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.

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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.

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.
