关于flask的jsonify与json.dumps的一些追溯和思考

发布网友发布时间：2024-10-12 06:30

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热心网友时间：12小时前

有一天，我遇到了一个服务器报警问题，追踪错误栈时，发现是由于在使用 Flask 的 jsonify 函数时传入的字典中混入了 string 和 int 类型的键导致的。修改数据后，我开始思考这一设计背后的逻辑以及为何会如此设定。源码追溯路径指向 JSONDecoder、flask.json.__init__.py 及 _dump_arg_defaults。分析这部分源码，我发现项目使用的是继承自 Flask 的 JSONDecoder，稍作修改以兼容如 bson.ObjectId 和 datetime 等数据类型，其主体基于标准库中的 JSONEncoder。

进一步深入 JSONEncoder 的源码，我发现 sort_keys 的使用在 JSONEncoder._iterencode_dict 中。此时，我开始思考是否可以修改为始终使用默认的 False，以确保 key 为纯字符串。然而，官方为何没有选择这一方案？我开始在 GitHub 上寻找答案，最终在 issue25457 中找到了线索。在 Python 2 中确实如我所想，但在 Python 3 中，设计发生了改变。大佬们解释了背后的理由。

深入思考后，我倾向于支持 Python 3 的设计选择。首先，明确数据处理逻辑（如是否排序）是至关重要的。这里，我认为 Flask 的默认设置为 False 是个错误，应该与标准库保持一致。其次，确保数据类型的一致性是动态语言的局限性之一，这也是我越来越偏爱 Go 的原因。

从工作角度来看，我得出以下思考：永远不要依赖传入的数据，务必进行验证，尤其是在关键业务中。这不仅是对 Flask 设计的反思，也是对编程实践的提醒，强调了数据验证和明确数据处理逻辑的重要性。