21、Flask 中 API 开发与优化:模型、认证与字段更新

Flask 中 API 开发与优化:模型、认证与字段更新

在使用 Flask 进行 RESTful API 开发时,我们会涉及到模型操作、数据库交互以及 API 功能的优化与安全认证等多个方面。以下将详细介绍相关内容。

1. 核心库与概念

在 Flask 开发中,有几个核心库和概念需要了解:
- Marshmallow :是一个轻量级库,用于在复杂数据类型和原生 Python 数据类型之间进行转换。
- SQLAlchemy :是一个对象关系映射(ORM)工具,用于与数据库进行交互。
- marshmallow.pre_load 装饰器 :用于注册一个方法,该方法会在反序列化对象之前被调用。
- Schema 子类的 dump 方法 :接收传入的实例或实例集合作为参数,并根据 Schema 子类中指定的字段过滤和输出格式对其进行处理。
- marshmallow.fields.Nested 类 :该字段会根据 many 参数的值嵌套单个 Schema 或 Schema 集合。

以下是相关概念的测试题及答案总结:
| 问题 | 答案 |
| — | — |
| Marshmallow 是什么? | 一个轻量级库,用于在复杂数据类型和原生 Python 数据类型之间进行转换。 |
| SQLAlchemy 是什么? | 一个对象关系映射(ORM)工具。 |
| mars

内容概要:本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用,系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能(支持Python、VBScript等)提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率质量。文章从关键概念入手,阐明了SecureCRT脚本的核心对象(如crt、Screen、Session)及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试,展示了脚本的实际赋能效果,并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例,深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群:计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业,具备一定编程基础(尤其是Python)的本科或研究生毕业生,以及需要进行设备自动化操作的科研人员; 使用场景及目标:①实现批量网络设备配置的自动验证报告生成;②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据;③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异;目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性数据严谨性; 阅读建议:建议读者结合自身毕业设计课题,参考文中代码案例进行本地实践,重点关注异常处理机制正则表达式的适配,并注意敏感信息(如密码)的加密管理,同时可探索将脚本外部工具(如Excel、数据库)集成以增强结果分析能力。
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