from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) tasks = [ { 'id': 1, 'title': u'訂閱 python_mastery 專欄', 'description': u'專欄Link： https://xiaozhuanlan.com/python_mastery' }, { 'id': 2, 'title': u'訂閱 pythonml 專欄', 'description': u'專欄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 數據，但是為什么不用 Python 自帶的 json 模塊返回 JSON 數據呢？
其實，jsonify 在處理數據過程中，對數據做 JSON 序列化處理時，用的是 itsdangerous 模塊里的 JSON ，讓我們看一下，這個模塊里的 JSON 是如何引入的
try: import simplejson as json except ImportError: import json
在Flask框架中，引入過程如下
from itsdangerous import json as _json
對於數據的序列化處理，用的正是_json.
jsonify 和 json 是殊途同歸，那么為什么要費周折繞這么一圈呢?
肯定存在一個合理的原因讓 jsonify存在的有意義
1.Content-Type 的差別
但是使用 jsonify 時，返回的 http response 的 Content-Type 是
Content-Type: application/json
而使用json.dumps時，Content-Type則是
Content-Type: text/html; charset=utf-8既然返回的是 json 數據，那么自然要指明Content-Type是application/json， 這樣做是符合 HTTP 協議的規定的，
2. 減小數據量
使用 jsonify 除了讓返回的 `http response符合 HTTP 協議，同時也對數據做了壓縮處理，讓數據體積更小。
仔細比較上面兩種方法返回的數據，雖然內容相同，但 jsonify 返回的數據，每個 key-value 對之間的逗號，和每個 key 與 value 之間的冒號后面都是沒有空格的，而 json.dumps 返回的數據里，卻在逗號和冒號后面存在空格，因此即便內容相同，jsonify 返回的數據體積更小，更節省流量。
其實，json.dumps 也可以將這些不必要的空格去掉，看下面的代碼
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參數里指定separators即可，其實在jsonify里就是這么干的