from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) tasks = [ { 'id': 1, 'title': u'订阅 python_mastery 专栏', 'description': u'专栏Link： https://xiaozhuanlan.com/python_mastery' }, { 'id': 2, 'title': u'订阅 pythonml 专栏', 'description': u'专栏Link： https://xiaozhuanlan.com/pythonml' } ] @app.route('/api/v1.0/tasks', methods=['GET']) def get_tasks(): return jsonify({'tasks': tasks}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
Flask 框架里，可以用 jsonify 返回 json 数据，但是为什么不用 Python 自带的 json 模块返回 JSON 数据呢？
其实，jsonify 在处理数据过程中，对数据做 JSON 序列化处理时，用的是 itsdangerous 模块里的 JSON ，让我们看一下，这个模块里的 JSON 是如何引入的
try: import simplejson as json except ImportError: import json
在Flask框架中，引入过程如下
from itsdangerous import json as _json
对于数据的序列化处理，用的正是_json.
jsonify 和 json 是殊途同归，那么为什么要费周折绕这么一圈呢?
肯定存在一个合理的原因让 jsonify存在的有意义
1.Content-Type 的差别
但是使用 jsonify 时，返回的 http response 的 Content-Type 是
Content-Type: application/json
而使用json.dumps时，Content-Type则是
Content-Type: text/html; charset=utf-8既然返回的是 json 数据，那么自然要指明Content-Type是application/json， 这样做是符合 HTTP 协议的规定的，
2. 减小数据量
使用 jsonify 除了让返回的 `http response符合 HTTP 协议，同时也对数据做了压缩处理，让数据体积更小。
仔细比较上面两种方法返回的数据，虽然内容相同，但 jsonify 返回的数据，每个 key-value 对之间的逗号，和每个 key 与 value 之间的冒号后面都是没有空格的，而 json.dumps 返回的数据里，却在逗号和冒号后面存在空格，因此即便内容相同，jsonify 返回的数据体积更小，更节省流量。
其实，json.dumps 也可以将这些不必要的空格去掉，看下面的代码
import json data = {'name': 'lilei', 'age': 30} print(json.dumps(data, separators=(',', ':'))) print(json.dumps(data))
{"name":"lilei","age":30} {"name": "lilei", "age": 30}
只需要在dumps参数里指定separators即可，其实在jsonify里就是这么干的