


Jinja テンプレートで JSON を解析するときに発生する「SyntaxError: Unexpected token '&'」を解決する方法
Jinja テンプレートで JSON データをレンダリングするときの JavaScript SyntaxError の解決
Jinja テンプレートでレンダリングされた JavaScript コードを通じて JSON データを反復処理しようとすると、「SyntaxError」が発生する場合があります。 : JSON.parse() の呼び出し時に予期しないトークン '&' エラーが発生しました。このエラーは、HTML テンプレートでレンダリングするときに Flask の Jinja 環境によるデータの自動エスケープが原因で発生します。
解決策: tojson フィルターを使用します
このエスケープ プロセスを防止し、JavaScript でデータを JSON として処理するには, Flask は tojson フィルターを提供します。 Python オブジェクトを JSON に変換し、テンプレートでレンダリングしても安全であるとマークします。
return render_template("tree.html", tree=tree)
<script> var tree = {{ tree|tojson }}; </script>
非 JSON データの処理
JSON データを扱っていない場合、またはすでに文字列に変換されている場合は、安全なフィルターを使用するか、文字列をマークアップでラップして、文字列を防ぐことができます。エスケープ:
return render_template("tree.html", tree=json.dumps(tree))
<script> var tree = {{ tree|safe }}; // or var tree = {{ Markup(json.dumps(tree)) }}; </script>
生データの受け渡し
データを JavaScript に渡すのではなく、Jinja テンプレート自体内で使用する場合は、tojson フィルターを省略して次を使用できます。生の Python データを直接使用します。
return render_template("tree.html", tree=tree)
{% for item in tree %} <li>{{ item }}</li> {% endfor %}
これらの手法を実装することで、レンダリングされた JSON を効果的に使用できます。 SyntaxError の問題が発生することなく、JavaScript でデータを作成できます。
以上がJinja テンプレートで JSON を解析するときに発生する「SyntaxError: Unexpected token '&'」を解決する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
