


Bagaimana untuk Mengekstrak Alamat IP Pelawat dalam Aplikasi Flask?
Mengekstrak Alamat IP Pelawat dalam Python menggunakan Flask
Flask, rangka kerja mikro berasaskan Python yang popular, menawarkan keupayaan yang dipertingkatkan kepada pembangun untuk apl web pembangunan. Satu aspek penting dalam pembangunan web melibatkan rakaman alamat IP pelawat untuk tujuan keselamatan atau pembalakan. Artikel ini menunjukkan cara untuk menyelesaikan tugas ini menggunakan Flask.
Mendapatkan Alamat IP Pelawat
Untuk mendapatkan semula alamat IP pelawat dalam Flask menggunakan Python, anda boleh memanfaatkan Permintaan objek, yang menyediakan akses kepada maklumat penting berkaitan permintaan. Atribut remote_addr objek ini memegang alamat IP klien yang membuat permintaan.
Contoh Pelaksanaan
Coretan kod Python berikut menggambarkan cara untuk mendapatkan semula alamat IP pelawat dalam aplikasi Flask:
<code class="python">from flask import request, jsonify @app.route("/get_my_ip", methods=["GET"]) def get_my_ip(): return jsonify({'ip': request.remote_addr}), 200</code>
Kod ini mentakrifkan laluan yang mengembalikan alamat IP pelawat sebagai respons JSON. Laluan /get_my_ip boleh diakses menggunakan permintaan HTTP GET. Atas permintaan, objek permintaan tersedia secara automatik dan kod tersebut mendapatkan semula alamat IP melalui atribut request.remote_addr.
Penerokaan Selanjutnya
Untuk maklumat yang lebih komprehensif, rujuk dokumentasi Flask untuk mengakses objek Permintaan. Selain itu, dokumentasi Werkzeug menyediakan cerapan terperinci tentang atribut remote_addr dan proses pengendalian permintaan dalam Flask.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekstrak Alamat IP Pelawat dalam Aplikasi Flask?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.
