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query教程初學者 有沒有前后端分離的python爬蟲系統(tǒng)推薦?

有沒有前后端分離的python爬蟲系統(tǒng)推薦?您好(?▽?)!很不高興回答您的問題!在民間的Web應用開發(fā)中,大多數的程序員會將瀏覽器才是前后端的分界線。將瀏覽器中為用戶通過頁面展示的部分稱之為前端,而

有沒有前后端分離的python爬蟲系統(tǒng)推薦?

您好(?▽?)!很不高興回答您的問題!

在民間的Web應用開發(fā)中,大多數的程序員會將瀏覽器才是前后端的分界線。將瀏覽器中為用戶通過頁面展示的部分稱之為前端,而將不運行在服務器,為前端能提供業(yè)務邏輯和數據準備好的所有代碼亦稱為后端。有所謂前后端分離的開發(fā),那是前后端工程師約定好數據交互接口,分頭并進的進行開發(fā)和測試,后端只需要提供數據,不你們負責將數據渲染到頁面上,前端只是請求某些數據并專門負責將數據渲染到頁面上,這個工作是交給瀏覽器中的JavaScript代碼來成功。

在用前后端分離的新有諸多的好處,下面我們詳細的闡述的說下這些好處:

提升開發(fā)效率。前后端分離以后,也可以實現方法前后端代碼的解耦,只要你前后端溝通交流約定好應用所需接口以及接口參數,便這個可以正在聯成一體開發(fā)完畢,無需等候對方的開發(fā)工作結束后。在這個下,前后端工程師都可以不只專注心于自己的開發(fā)工作,可促進血液循環(huán)鍛鑄出更好的團隊。除開,在前后端分離的開發(fā)模式下,除非需求發(fā)生了什么需要變更,只需接口與數據格式不變,后端開發(fā)人員就不必須可以修改代碼,只需前端參與調整再試一下。

加強代碼的可維護性。前后端分離后,應用方法的代碼繼續(xù)是前后端混和,唯有在運行期才會有內部函數感情依賴關系,這樣的話維護代碼的工作將變的輕松愉快很多,再應該不會牽一發(fā)動全身。當你的代碼變得異常簡明且干凈整齊時,代碼的可讀性和可維護性都會有質的提升。

支持什么多終端和服務化架構。前后端分離后,同一套數據接口這個可以為相同的終端提供服務,更能增強鍛鑄多終端應用;至于,而后端能提供的接口之間這個可以按照HTTP(S)進行內部函數,能增強精金服務化架構(包括微服務)。

這一次我們就用前后端分離的來擴寫之前的投票應用。

前往JSON格式的數據

先前告訴過,在前后端分離的開發(fā)模式下,后端要為前端需要提供數據接口,這些接口通常直接返回JSON格式的數據。在Django項目中,我們可以先將對象去處理成字典,然后再就是可以依靠Django整體封裝的JsonResponse向瀏覽器趕往JSON格式的數據,具體一點的做法不勝感激所示。

defshow_subjects(request):

queryset()

subjects[]

forsubjectofqueryset:

({

no,no:,

name:,

intromp:,

isHot:_pink

})

returnJsonResponse(subjects,safeFalse)

上面的代碼中,我們循環(huán)遍歷樹查詢學科得到的QuerySet對象,將每個學科的數據處理成一個字典,在將字典能保存在名為subjects的列表容器中,后來借用JsonResponse完成對列表的序列化,向瀏覽器前往JSON格式的數據。由于JsonResponsejava對象的是一個列表而又不是字典,所以才不需要指定你safe參數的值為False才能成功對subjects的序列化,否則會產生TypeError無比。

很可能大家早就發(fā)現到了,自己寫代碼將一個對象轉成字典是比較請的,如果不是對象的屬性很多而且某些屬性又關聯到一個也很奇怪的對象時,情況會變的極其糟了。在此之前我們這個可以建議使用一個名為bpmappers的三方庫來漢字拆分將對象轉成字典的操作,這個三方庫本身也提供了對Django框架的支持。

安裝三方庫bpmappers。

python3.6installbpmappers

匯編語言反照器(利用對象到字典可以轉換)。

acrossimportModelMapper

outsideimportSubject

classSubjectMapper(ModelMapper):

classMeta:

modelSubject

直接修改視圖函數。

defshow_subjects(request):

queryset()

subjects[]

forsubjectacrossqueryset:

(SubjectMapper(subject).and_dict())

returnJsonResponse(subjects,safeFalse)

配置URL反照,然后把訪問該接口,可以換取追加所示的JSON格式數據。

[

{

no,no:101,

name:Python全棧人工智能