pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bagaimana untuk Menghantar Data dari Flask ke JavaScript dalam Templat dan Gunakannya dengan Peta Google?
Bagaimana untuk Menghantar Data dari Flask ke JavaScript dalam Templat dan Gunakannya dengan Peta Google?
Mengirim Data dari Flask ke JavaScript dalam Templat
Isu: Anda ingin menggunakan kamus yang diambil daripada panggilan API dalam kod JavaScript anda dalam templat Flask, terutamanya untuk menghantar tupel panjang/lat ke API Peta Google.
Penyelesaian:
Untuk menghantar pembolehubah daripada Flask ke JavaScript dalam templat, anda boleh menggunakan sintaks {{ pembolehubah }} di mana-mana sahaja di dalamnya. Contohnya, dalam templat get_data.html anda:
<html>
<head>
<script>
var someJavaScriptVar = '{{ geocode[1] }}';
</script>
</head>
<body>
<p>Hello World</p>
<button onclick="alert('Geocode: {{ geocode[0] }} ' + someJavaScriptVar)">Click me</button>
</body>
</html>Ini menjana output HTML yang mengandungi tugasan pembolehubah JavaScript.
Untuk menghantar senarai kepada JavaScript, anda perlu membuat definisi tatasusunan dalam output anda:
<html>
<head>
<script>
var myGeocode = ['{{ geocode[0] }}', '{{ geocode[1] }}'];
</script>
</head>
<body>
<p>Hello World</p>
<button onclick="alert('Geocode: ' + myGeocode[0] + ' ' + myGeocode[1])">Click me</button>
</body>
</html>Jinja2 juga menyokong binaan Python lanjutan. Sebagai contoh, perkara di atas boleh dipendekkan kepada:
<html>
<head>
<script>
var myGeocode = [{{ ', '.join(geocode) }}];
</script>
</head>
<body>
<p>Hello World</p>
<button onclick="alert('Geocode: ' + myGeocode[0] + ' ' + myGeocode[1])" />
</body>
</html>Anda juga boleh memanfaatkan penapis Jinja2. Jika kamus anda dalam format JSON, anda boleh menggunakan penapis tojson untuk menukarnya kepada objek JavaScript:
<script>
var myGeocode = {{ geocode|tojson }};
</script>Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menghantar Data dari Flask ke JavaScript dalam Templat dan Gunakannya dengan Peta Google?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1671
14
1428
52
1331
25
1276
29
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.
Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
Python vs C: Memahami perbezaan utama
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.
Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara
Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci
Apr 19, 2025 am 12:15 AM
Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
