curl-d"params=test_mock""http://127.0.0.1:8989/v1/testMock Flask让jsonify返回的json串支持中文显示: 默认Flask调用jsonify返回结果是utf8,如果需要返回支持中文显示,只需要在app = Flask(name)下增加一行: app.config['JSON_AS_ASCII']=False
使用Python实现一个简单的接口服务,可以通过get、post方法请求该接口,拿到响应数据。创建一个api_server.py文件, 想要实现的效果是这样的: 添加代码如下: 1importflask,json2fromflaskimportrequest34'''5flask: seb框架,通过flask提供的装饰器@server.route()将普通函数转换为服务6登录接口,需要传入url,username,passw...
importjson fromflaskimportrequest server=flask.Flask(__name__) @server.route("/login",methods=['get','post']) deflogin(): #获取通过URL请求传参的数据 username=request.values.get('name') pwd=request.values.get('pwd') #判断用户名、密码不为空 ifusernameandpwd: ifusername=='baichi'andpwd=...
一些由Django开发的知名项目（Bitbucket，Eventbrite， Instagram的，Pinterest等）和Flask开发的知名项目（Li...
server = flask.Flask(__name__) @server.route('/index',methods=['get']) def index(): res={'msg':'这是一个接口','msg_dode':0} return json.dumps(res) if __name__ == '__main__': server.run(port=5001,debug=True) 1. ...
作为轻量级的Python框架,它只需要几个命令,就可以完成API的构建。可以说,作为公认的API工具,Flask能提供直接易用的API开发体验。此外,Flask相对于格式化的字段模块、以及marshal_with()装饰器(decorator)等数据字段,也非常方便。 作为一个带有各种常见API特性的全栈式Python框架工具,Flask通过使用representation()装饰器,...
使用Python实现一个简单的接口服务,可以通过get、post方法请求该接口,拿到响应数据。创建一个api_server.py文件, 想要实现的效果是这样的: 添加代码如下: 1 import flask,json 2 from flask import request 3 4 ''' 5 flask: seb框架,通过flask提供的装饰器@server.route()将普通函数转换为服务 ...
之所以选择 FastAPI 来创建API。除了其性能不错,运行快速之外,它不需要进行大量的设置和配置,即可快速构建 API。 FastAPI 支持直接生成 OpenAPI 规范文档,无需花费精力安装额外的库来生成 Flask 或 Django 的 OpenAPI 文档。 我认为 FastAPI 是在 Python 中构建 API 的原因是: 性能:FastAPI 通过充分利用关键库和工具...
线上web 应用,前面是基于 flask的 web 端和api server, 后面是几组业务不同的 RPC server,两者之间通过 msgpack 通信. 为了方便, RPC server 也是基于 flask 的,通过 pyflame 调试,发现 flask 的 overhead 还是很高的,在 RPC 那层, 一些接口实际业务代码的采样次数,只有总采样的1/6左右 (并不能反应实际耗时...
from flask import request@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['POST'])def create_task(): if not request.json or not 'title' in request.json: abort(400) task = { 'id': tasks[-1]['id'] + 1, 'title': request.json['title'], 'description': request....