Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

бутылка request.forms.get возвращает None

Я пытаюсь отправить информацию из веб-формы в python, используя бутылку. Я использую get для отправки переменной «тест», но когда я вызываю функцию запроса для «теста», она ничего не возвращает. Я использовал учебник по бутылкам как моя ссылка.

Вот моя веб-форма:

<form action="http://localhost:8080/page" method="get">
<input type="number" name="test" step="5">
<input type="submit" name="my-form" value="GO">
</form>

Если вы введете 1 в поле и нажмете «Перейти», вы перейдете к следующему URL-адресу:

http://localhost:8080/page?test=10&my-form=GO

А вот код Python для бутылки:

@route('/page', method='GET')
def index():
testvar = request.forms.get('test')
return 'Hello %s' % testvar

Насколько я понимаю, request.forms.get('test') должен получить значение из test=10 в URL-адресе и передать его в testvar. Однако я получаю значение none, что означает, что переменная пуста.

Спасибо!

18.01.2016

Ответы:


1

Согласно документации, request.forms будет собирать только POST и PUT параметры:

формы

Значения формы, проанализированные из тела запроса POST или PUT, закодированного в URL-адресе или в формате multipart/form-data. Результат возвращается как FormsDict. Все ключи и значения являются строками.

В вашем случае у вас есть форма HTTP GET, используйте request.params .

18.01.2016
  • Спасибо! .парамс работал. Спросите упоминания в другом ответе выше, .query тоже сработал. 18.01.2016
  • @NathanWittich да, мы разместили ответы почти одновременно. Примите любой ответ, который вам нравится. Спасибо. 18.01.2016

  • 2

    Поскольку вы выполняете HTTP GET, параметры передаются не как форма, а как параметры запроса. Bottle предоставляет request.query для доступа к этим параметрам:

    Строка query_string преобразована в FormsDict. Эти значения иногда называют «аргументами URL» или «параметрами GET», но их не следует путать с «подстановочными знаками URL», поскольку они предоставляются маршрутизатором.

    request.forms следует использовать для HTTP POST:

    Значения формы, проанализированные из тела запроса POST или PUT, закодированного в URL-адресе или в формате multipart/form-data. Результат возвращается как FormsDict. Все ключи и значения являются строками. Загруженные файлы хранятся отдельно в файлах.

    18.01.2016
  • Спасибо! .запрос работал. Спросите упоминания в другом ответе ниже, .params также сработал. 18.01.2016
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..