1、在使用 flask 給客戶端返回 json 資料時，可以直接使用 jsonify 生成乙個 json 的響應；
def demo():
json_dict =
return jsonify(json_dict)
2、重定向
3、flask上下文引數
（1）請求上下文(request context)
請求上下文物件有：request、session
session
請求上下文：儲存了客戶端和伺服器互動的資料
應用上下文：flask 應用程式執行過程中，儲存的一些配置資訊，比如程式名、資料庫連線、應用資訊等
cookie使用
4、資料庫操作
flask-sqlalchemy用法詳解
主要思路：
（1）配置資料庫資訊、獲取連線
（2）編寫資料庫表對應的類
（3）物件進行操作，實現對資料庫的操作
主要**：
資料庫配置和連線：
#連線資料庫
查詢:
user.query.filter() #返回所有
user.query.filter(user.age>20) #查詢年齡大於20的資料
user.query.filter(user.age>20,user.age<40) #查詢年齡大於20的資料 and 小於40
data = user.query.filter_by(id=2)
data = user.query.filter_by(id>2) #錯誤寫法 不可以使用模糊查到
data = user.query.filter_by(id=2,age=27)
filter_by / filter 單個查詢
filter_by 不需要指定是哪個類的哪個屬性，只需要制定屬性及其目標值就可以了， 並且只能寫具體的值不能寫模糊值
filter filter中指定查詢條件的時候需要指定類名的字首。可以指定模糊值
user.query.get(2) 獲取id對應的資料data = user.query.order_by(user.age) #公升序
data = user.query.order_by(-user.age) #降序
limit
user.query.filter(user.age>30).limit(2) 查到的結果只取兩個一般查詢結果為單個類的例項或者列表，列表中裝了類的例項。比如：
data = py_user.query.order_by(-py_user.id)
for d in data:
print("name:" + d.name)
只要讓flask應用實現高併發：引數work_class 不設定預設是sync同步的，設定成gevent 就是用非同步，使用gevent,可以獲得極高的併發效能,但gevent只能在unix/linux下執行,在windows下不保證正常安裝和執行。 windows下要支援併發 用apache。更多參考文章：
Python Flask學習報告
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python3 flask.session 第一次訪問網頁需要登入，之後一定時間內不需要登入 首先引入session模組 from flask import session設定乙個用於session加密的金鑰 11 主頁處理函式 defwelcome session.permanent true 設...