백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 Flask의 JSONify(), to_dict(), make_response() 및 SerializerMixin 이해

Flask의 JSONify(), to_dict(), make_response() 및 SerializerMixin 이해

Nov 04, 2024 am 11:09 AM

Understanding JSONify(), to_dict(), make_response(), and SerializerMixin in Flask

Flask는 Python 객체를 JSON으로 변환하는 것부터 구조화된 HTTP 응답을 생성하는 것까지 데이터를 응답으로 변환하기 위한 여러 도구를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Flask에서 데이터 응답 작업을 위한 네 가지 유용한 함수 및 도구인 jsonify(), to_dict(), make_response() 및 SerializerMixin을 살펴보겠습니다. 이러한 도구를 이해하면 더 나은 API를 만들고 효과적인 데이터 관리를 하는 데 도움이 됩니다.

jsonify()
Python 데이터 구조를 API용 웹 개발에 널리 사용되는 경량 데이터 교환 형식인 JSON 형식으로 변환하는 내장 Flask 기능입니다. 이 함수는 자동으로 응답 Content-Type을 application/json으로 설정하고 Flask 응답 개체를 반환하므로 REST API에서 데이터를 반환하는 데 이상적입니다.

예:

from flask import jsonify

@app.route('/data')
def get_data():
    data = {"message": "Hello, World!", "status": "success"}
    return jsonify(data)
로그인 후 복사
로그인 후 복사

여기서 jsonify(data)는 사전 데이터를 JSON 형식으로 변환하여 응답 본문으로 설정합니다. 이 함수는 JSON 변환 및 응답 형식을 자동으로 처리하므로 작고 잘 정의된 데이터를 반환해야 할 때 유용합니다. jsonify()는 간단한 데이터 유형에서는 잘 작동하지만 일부 변환(예: to_dict() 사용) 없이는 SQLAlchemy 모델과 같은 복잡한 개체를 직접 지원하지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

to_dict()
이는 기본 Flask 함수는 아니지만 SQLAlchemy 또는 기타 ORM(Object Relational Mapping) 모델 인스턴스를 사전으로 나타내기 위해 모델 클래스에서 일반적으로 사용됩니다. 모델 속성을 사전으로 변환하면 데이터를 API 응답을 위한 JSON 형식으로 더 쉽게 변환할 수 있습니다.
예:

class Student(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), nullable=False)

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "username": self.username
        }

@app.route('/user/<int:id>')
def get_student(id):
    student = Student.query.get(id)
    return jsonify(student.to_dict()) if student else jsonify({"error": "Student not found"}), 404
로그인 후 복사

to_dict() 메서드는 응답에 포함될 정확한 데이터를 지정할 수 있도록 하여 유연성을 제공합니다. 민감한 데이터(예: 비밀번호)를 숨기고 필요한 속성만 선택적으로 표시하는 데 유용합니다.

make_response()
사용자 정의 HTTP 응답을 생성할 수 있는 Flask 유틸리티 기능입니다. jsonify()는 JSON 데이터 응답을 단순화하는 반면, make_response()를 사용하면 상태 코드, 헤더 및 데이터 형식을 포함하여 응답의 모든 부분을 제어할 수 있습니다.

예:

from flask import make_response, jsonify
from models import db

class Student(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), nullable=False)

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "username": self.username
        }

@app.route('/student/<int:id>', methods=['GET'])
def get_student(id):
    # Query the database for the student
    student = Student.query.get(id)

    # If student is found, return data with a 200 status
    if student:
        response_data = {
            "message": "Student found",
            "data": student.to_dict()
        }
        return make_response(jsonify(response_data), 200)

    # If student is not found, return a structured error response with a 404 status
    error_data = {
        "error": "Student not found",
        "student_id": id,
        "status_code": 404
    }
    return make_response(jsonify(error_data), 404)

로그인 후 복사

여기서 make_response()를 사용하면 상태 코드와 응답 본문 형식을 제어할 수 있습니다. 이러한 유연성은 응답 개체 제어가 가장 중요한 경우에 이상적입니다.

SerializerMixin
이는 sqlalchemy-serializer 라이브러리에 있으며 SQLAlchemy 모델의 직렬화를 자동화하는 강력한 도구입니다. 모델 간의 관계를 포함하는 복잡한 데이터 유형을 처리할 수 있는 to_dict() 메서드를 제공하고 직렬화할 필드를 제어하는 ​​serialize_rules 속성을 포함합니다.

사용법:

from flask import jsonify

@app.route('/data')
def get_data():
    data = {"message": "Hello, World!", "status": "success"}
    return jsonify(data)
로그인 후 복사
로그인 후 복사

SerializerMixin은 SQLAlchemy 모델을 사전으로 자동 변환하므로 복잡한 모델 및 관계로 작업할 때 유용합니다. serialize_rules를 사용하면 필드나 관계를 동적으로 포함하거나 제외할 수 있으므로 각 모델에 대한 사용자 정의 to_dict 메소드를 작성하는 시간이 절약됩니다.

비교 및 연관성
이러한 각 도구는 Flask API를 구축하는 데 적합합니다. jsonify() 및 make_response()는 JSON 및 사용자 정의 응답을 생성하는 데 필수적인 Flask 함수인 반면, to_dict() 및 SerializerMixin은 더 쉬운 JSON 직렬화를 위해 모델 인스턴스를 사전으로 변환하는 데 중점을 둡니다.

각각의 사용 시기에 대한 요약은 다음과 같습니다.

  • jsonify()를 사용하면 간단한 Python 데이터 구조를 JSON 형식으로 쉽게 변환할 수 있습니다.
  • 특히 민감하거나 복잡한 데이터로 작업할 때 모델에서 to_dict()를 사용하여 JSON 변환을 위한 특정 필드가 포함된 사용자 정의 사전을 생성하세요.
  • make_response()를 사용하여 HTTP 응답에 대한 전체 제어를 정의하고 상태 코드, 헤더 또는 사용자 정의 오류 메시지를 설정할 수 있습니다.
  • SQLAlchemy 모델로 작업하고 최소한의 구성으로 모델(관계 포함)을 JSON으로 자동 변환하려는 경우 SerializerMixin을 사용하세요.

결론적으로 jsonify(), to_dict(), make_response() 및 SerializerMixin은 모두 Flask API에서 데이터를 변환하고 관리하는 데 필수적인 도구입니다. 이를 효과적으로 사용하면 API가 더욱 유연하고 안전하며 관리하기 쉬워집니다.

참고자료

  • Flask 문서: make_response()

  • SQLAlchemy SerializerMixin

위 내용은 Flask의 JSONify(), to_dict(), make_response() 및 SerializerMixin 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python vs. C : 응용 및 사용 사례가 비교되었습니다 Python vs. C : 응용 및 사용 사례가 비교되었습니다 Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간의 파이썬 계획 : 현실적인 접근 2 시간의 파이썬 계획 : 현실적인 접근 Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

파이썬 : 게임, Guis 등 파이썬 : 게임, Guis 등 Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 안에 얼마나 많은 파이썬을 배울 수 있습니까? 2 시간 안에 얼마나 많은 파이썬을 배울 수 있습니까? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

파이썬과 시간 : 공부 시간을 최대한 활용 파이썬과 시간 : 공부 시간을 최대한 활용 Apr 14, 2025 am 12:02 AM

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬 : 기본 응용 프로그램 탐색 파이썬 : 기본 응용 프로그램 탐색 Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 ​​같은 작업에 적합합니다.

파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

See all articles