Jinja2

Ela dá um Django inspirado sintaxe não XML, mas apoia um ambiente de área restrita opcional e expressões em linha

Recursos :.

• sintaxe configurável. Se a geração de LaTeX ou outros formatos com Jinja2 o usuário pode alterar os delimitadores a algo que se integra melhor na marcação LaTeX.
• Rápido. Embora o desempenho não é o alvo principalmente de Jinja2 é surpreendentemente rápido. A sobrecarga em comparação com código Python regular foi reduzido ao mínimo.
• Fácil de depuração. Jinja2 integra diretamente no sistema de rastreamento Python que permite depurar modelos Jinja2 com ajudantes Python depuração regulares.
• Seguro. É possível avaliar código de modelo não confiável se o sandbox opcional está habilitado. Isso permite que Jinja2 para ser usado como linguagem de modelagem para aplicações onde os usuários podem modificar o design do modelo.

O que é novo nesta versão:

• Problema de segurança:
• Corrigida a correção de segurança para a pasta cache. Essa correção foi fornecido por RedHat.

O que é novo na versão 2.7.2:

• Problema de segurança:
• Mudou a pasta padrão para o cache de sistema de arquivos para ser usuário específico e ler e escrever protegida em sistemas UNIX.

O que é novo na versão 2.5.4:.

• Corrigido um bug precedência do operador com operações unárias
• Migrando para o git.

O que é novo na versão 2.5.2:.

• Incorporada em correção para Python 3 sobre precisões
• mensagem melhorada e 3.x unbroke.
• setup.py Unbroke.
• Corrigido um problema com operadores unários ter a precedência errado.

O que é novo na versão 2.5.1:

• Corrigido um problema com operadores unários tendo a precedência errado .
• Corrigido o teste filtro abs.
• MarkupSafe é agora usado para os speedups Jinja2.
• Adicionado docs para comparações.

O que é novo na versão 2.4:

• As funções de carregamento de modelo ambiente transparente agora passar por um objeto do modelo se ele foi passado para ele. Isso torna possível para importar ou estender de um objeto do modelo que foi passado para o modelo.
• Adicionado: class: `ModuleLoader` que podem carregar modelos de fontes pré-compilados. O ambiente agora apresenta um método para compilar os modelos de um carregador configurado em um arquivo zip ou pasta.
• A extensão _speedups C agora suporta Python 3.
• Adicionado suporte para autoescaping seções toggling e suporte para contextos de avaliação (: ref: `eval-context`).
• Extensões de ter uma prioridade agora.

Requisitos :

• Python 2.4 ou superior
• A-compilador C trabalho
• ctypes Python