从零到一:Python Web框架中的模板引擎入门与进阶

简介: 【7月更文挑战第20天】模板引擎如Jinja2在Python Web开发中连接后端与前端,提高代码可读性和协作效率。Flask默认集成Jinja2,提供条件语句、循环、宏和模板继承等功能。例如,创建一个简单Flask应用,渲染"Hello, World!",并展示如何使用条件语句和循环处理数据。通过宏定义重用代码,模板继承实现页面结构共享。学习模板引擎能提升开发效率和项目质量。

在Web开发的广阔世界里,模板引擎是连接后端逻辑与前端展示的重要桥梁。对于Python Web开发者而言,掌握模板引擎的使用是从零到一构建动态网站或应用不可或缺的一步。本文将带你从基础入门到进阶应用,深入了解Python Web框架中的模板引擎。

入门篇:初识模板引擎
模板引擎允许开发者将HTML与Python代码(或其他后端语言)分离,通过预定义的模板语言,在服务器端动态生成HTML页面。这样做的好处是提高了代码的可读性和可维护性,同时也让前端设计师和后端开发者能够更高效地协作。

以Flask框架为例,它内置了对Jinja2模板引擎的支持。Jinja2是Python的一个流行的模板引擎,它扩展了Django的模板语言,并添加了许多有用的功能,如自动转义、宏定义和继承等。

示例:Hello World with Flask和Jinja2
首先,确保你已经安装了Flask。如果未安装,可以通过pip安装:

bash
pip install Flask
接下来,创建一个简单的Flask应用,使用Jinja2模板渲染页面:

python
from flask import Flask, render_template

app = Flask(name)

@app.route('/')
def hello_world():

# 传递变量给模板  
return render_template('hello.html', name='World')  

if name == 'main':
app.run(debug=True)
然后,在templates目录下(Flask默认从这个目录加载模板)创建hello.html文件:

html
<!DOCTYPE html>




Hello, { { name }}!




运行Flask应用,访问 http://127.0.0.1:5000/,你将看到页面上显示了“Hello, World!”。

进阶篇:模板引擎的高级用法
条件语句与循环
Jinja2支持条件语句(如if、elif、else)和循环(如for),让模板更加灵活。

html


  • {% for item in items %}
  • { { item }}

  • {% else %}
  • No items.

  • {% endfor %}

在Flask视图中,可以这样传递items列表:

python
@app.route('/items')
def show_items():
items = ['Apple', 'Banana', 'Cherry']
return render_template('items.html', items=items)
宏与继承
宏允许你在模板中定义可重用的代码块。而继承则让你可以创建一个基础模板,其他模板可以继承这个基础模板,并添加或覆盖特定部分。

宏示例:

html
{% macro input(name, value='', type='text') %}

{% endmacro %}

{ { input('username') }}
继承示例:

创建一个基础模板base.html,包含HTML的骨架和一些共用部分。

html
<!DOCTYPE html>


{% block head %}

{% endblock %}


{% block content %}
{% endblock %}


然后,在其他模板中继承base.html,并覆盖或添加新的块:

html
{% extends "base.html" %}

{% block head %}
{ { super() }}

{% endblock %}

{% block content %}

This is a child template.


{% endblock %}
通过这些基础与进阶的示例,你应该对Python Web框架中的模板引擎有了更深入的理解。模板引擎是Web开发中不可或缺的工具,掌握它将极大地提升你的开发效率和项目的可维护性。
相关文章
|
1月前
|
安全 前端开发 数据库
Python 语言结合 Flask 框架来实现一个基础的代购商品管理、用户下单等功能的简易系统
这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例,涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作,支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单,系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考,实际应用需进一步完善,如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。
|
2月前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
|
12天前
|
人工智能 开发者 Python
Chainlit:一个开源的异步Python框架,快速构建生产级对话式 AI 应用
Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用,支持多种工具和服务集成。
92 9
|
25天前
|
JSON 安全 中间件
Python Web 框架 FastAPI
FastAPI 是一个现代的 Python Web 框架,专为快速构建 API 和在线应用而设计。它凭借速度、简单性和开发人员友好的特性迅速走红。FastAPI 支持自动文档生成、类型提示、数据验证、异步操作和依赖注入等功能,极大提升了开发效率并减少了错误。安装简单,使用 pip 安装 FastAPI 和 uvicorn 即可开始开发。其优点包括高性能、自动数据验证和身份验证支持,但也存在学习曲线和社区资源相对较少的缺点。
65 15
|
22天前
|
关系型数据库 API 数据库
Python流行orm框架对比
Python中有多个流行的ORM框架,如SQLAlchemy、Django ORM、Peewee、Tortoise ORM、Pony ORM、SQLModel和GINO。每个框架各有特点,适用于不同的项目需求。SQLAlchemy功能强大且灵活,适合复杂项目;Django ORM与Django框架无缝集成,易用性强;Peewee轻量级且简单,适合小型项目;Tortoise ORM专为异步框架设计;Pony ORM查询语法直观;SQLModel结合Pydantic,适合FastAPI;GINO则适合异步环境开发。初学者推荐使用Django ORM或Peewee,因其易学易用。
|
25天前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
56 7
|
30天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python Pandas入门:行与列快速上手与优化技巧
Pandas是Python中强大的数据分析库,广泛应用于数据科学和数据分析领域。本文为初学者介绍Pandas的基本操作,包括安装、创建DataFrame、行与列的操作及优化技巧。通过实例讲解如何选择、添加、删除行与列,并提供链式操作、向量化处理、索引优化等高效使用Pandas的建议,帮助用户在实际工作中更便捷地处理数据。
41 2
|
1月前
|
人工智能 编译器 Python
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
38 0
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
|
2月前
|
JSON 数据可视化 测试技术
python+requests接口自动化框架的实现
通过以上步骤,我们构建了一个基本的Python+Requests接口自动化测试框架。这个框架具有良好的扩展性,可以根据实际需求进行功能扩展和优化。它不仅能提高测试效率,还能保证接口的稳定性和可靠性,为软件质量提供有力保障。
83 7
|
2月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
102 2

热门文章

最新文章