Jinja2

Tai suteikia Django įkvėpė ne XML sintaksė, bet palaiko pasirinktinį sandboxed aplinką ir inline išraiškas

Savybės :.

• Konfigūracija sintaksė. Jei generuojant latekso ar kitus formatus su Jinja2 vartotojas gali keisti skirtukus į kažką, kad geriau integruojasi į LaTeX žymėjimo.
• Greitai. Nors rezultatai nėra pirmiausia tikslas Jinja2 tai stebėtinai greitai. Pakabinami palyginus su paprastu Python kodas buvo sumažintas iki pat minimumo.
• Lengva derinti. Jinja2 sujungia tiesiai į Python Traceback sistema, kuri leidžia derinti Jinja2 šablonus reguliariai Python derinimo pagalbininkų.
• Saugus. Tai galima vertinti nepatikimo šablono kodą, jei neprivaloma Sandbox yra įjungtas. Tai leidžia Jinja2 būti naudojamas kaip šablonų kalba ten, kur vartotojai gali keisti šablono dizainą.

Kas naujo , šioje laidoje:

• Saugumo klausimas: "
• Ištaisyta saugumo fix laikinojoje aplanką. Šis pakeitimas buvo pateikta RedHat.

Kas naujo versijos 2.7.2:

• Saugumo klausimas: "
• Pasikeitė numatytąjį aplanką failų sistemos talpyklos turi būti vartotojas konkretus ir skaityti ir rašyti apsaugotas nuo UNIX sistemų.

Kas naujo versijos 2.5.4.

• Fiksuotas operatorius pirmenybę klaidą su Smūginės operacijų
• Perėjimas į git.

Kas naujo versijos 2.5.2.

• susijungė fix Python 3 dėl tikslumo
• Geresnis pranešimą ir unbroke 3.x.
• Unbroke setup.py.
• Fiksuotas su Smūginės operatoriai, turintys klaidingą pirmenybė klausimas.

Kas naujo versijos 2.5.1:

• Fiksuotas su Smūginės operatoriams, turintiems klaidingą pirmenybė klausimas .
• Fiksuotas ABS filtras testas.
• MarkupSafe dabar naudojama Jinja2 speedups.
• Pridėta Docs comparisions.

Kas naujo versijos 2.4:

• Aplinkos šabloną pakrovimo funkcijos dabar skaidriai pro šablonas jei jis buvo perduotas į jį. Tai leidžia importuoti arba pratęsti iš šablono objekto, kuris buvo priimtas į šabloną.
• Pridėta: Klasė: `ModuleLoader`, kad galite įkelti šablonus skompilowanymi šaltinių. Aplinka dabar yra būdas sudaryti iš tam sukonfigūruotas loader šablonus į zip failą arba aplanką.
• _speedups C pratęsimas dabar palaiko Python 3.
• Pridėta parama autoescaping perjungti skyriai ir paramos vertinimo kontekste (: Nuoroda: "eval-context`).
• plėtinių turi pirmenybę dabar.

Reikalavimai

• Python 2.4 arba naujesnė versija;
• darbo, C-sudarytojas;
• Python ctypes