问题背景 app.run() 添加了 host.port.debug 参数,运行后发现没有生效,咋肥事! 解决方案 要打开 debug 模式的话,勾选 FLASK_DEBUG 就好啦 再次运行,发现已经生效了

app=Flask(name,static_folder=“static”,static_url_path="/aaa",template_folder=“templates”) __name__实际上是有值的,name=main,指的是该模块所在的目录 static_folder = “static”,设置静态资源夹的名字是static static_url_path,设置访问静态资源的url前缀,若不存在该项,默认为static template_folder,存放html模板的模

当我们用Flask写好一个app后, 运行app.run()表示监听指定的端口, 对收到的request运行app生成response并返回. 现在分析一下, 运行app.run()后具体发生了什么事情 Flask定义的run方法如下: def run(self, host=None, port=None, debug=None, **options): """ .........""" from werkzeug.serving import

先列出app.run()实现的功能,我们以debug=True的情况下进行分析. 1. web服务器,处理http请求 2. 当代码修改后,重启服务器 那么app.run()是如何实现这两个功能的呢? 功能一:http服务器的实现,工作原理: 1. 创建socket,绑定ip和port,监听 2. 当收到请求后,处理请求.请求的处理可以有多种实现方式,比如多进程,多线程,异步等 功能二:代码修改后,重启服务器,实现原理: 需用有一个进程或线程监控代码,如果发现代码修改了,那重启服务器

在2018年以前的版本,以上配置在app.run()里面的内置方法

在很多TensorFlow公布的Demo中,都有这样的代码存在,如下,这是干什么的呢? if __name__ == "__main__": tf.app.run() 我们来看一下源代码: # tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_app.py # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Versi

指明函数的入口,即从哪里执行函数. 如果你的代码中的入口函数不叫main(),而是一个其他名字的函数,如test(),则你应该这样写入口tf.app.run(test()) 如果你的代码中的入口函数叫main(),则你就可以把入口写成tf.app.run()

https://code.google.com/p/libgdx-users/wiki/Applets—————————————————————————————————————————————— Have your GDX app run in the web browser (initial version thanks to Kalle H.) Introduction Libgdx do support applets. There is couple good reason for us

运行的代码是mnist_with_summaries.py.出现的问题是 tf.app.run() got unexpected keyword argument 'argv' 昨天一直以为是我自己不会运行Python程序以及命令行参数的原因,看了半天Python argparser文档,依然没有头绪.后来尝试搜索error原因才知道我照搬的代码和我tensorflow的版本不一致.话说之前安装tensorflow的时候没注意tensorflow的版本... import tensorflow

tf.app.run() 如果你的代码中的入口函数不叫main(),而是一个其他名字的函数,如test(),则你应该这样写入口tf.app.run(test) 如果你的代码中的入口函数叫main(),则你就可以把入口写成tf.app.run()

环境:Python3.6.6 + tensorflow-gpu 源码如下: import tensorflow as tf def main(): print("hello tf.app.run") if __name__ == '__main__': tf.app.run() 运行完后,提示 Exception has occurred: SystemExit exception: no description File "/home/work/Downloads/SSD-

在很多TensorFlow公布的Demo中,都有这样的代码存在,如下,这是干什么的呢? 我们来看一下源代码: # tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_app.py # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not us

Android7.0及以前版本,Configuration中的语言相当于是App的全局设置: public static void changeAppLanguage(Context context, String newLanguage){ Resources resources = context.getResources(); Configuration configuration = resources.getConfiguration(); // app locale Locale l

1.1 flask介绍   参考博客: https://www.cnblogs.com/sss4/p/8097653.html 1.django.tornado.flask比较 1. Django:1个重武器,包含了web开发中常用的功能.组件的框架:(ORM.Session.Form.Admin.分页.中间件.信号.缓存.ContenType....): 2. Tornado:2大特性就是异步非阻塞.原生支持WebSocket协议: 3. Flask:封装功能不及Django完善,性能不及To

Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架,对于Werkzeug本质是Socket服务端,其用于接收http请求并对请求进行预处理,然后触发Flask框架,开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理,并返回给用户,如果要返回给用户复杂的内容时,需要借助jinja2模板来实现对模板的处理,即:将模板和数据进行渲染,将渲染后的字符串返回给用户浏览器. “微”(micro) 并不表示你需要把整个 Web 应用塞进单个 Pyt

本篇主要内容: 闪现 请求扩展 中间件 蓝图 写装饰器,常用 functools模块,帮助设置函数的元信息 import functools def wrapper(func): @functools.wraps(func) def inner(*args,**kwargs): return func(*args,**kwargs) return inner @wrapper def f1(): pass print(f1.__name__) # f1 续接第一篇 8.Flask之闪现 # 首先

session功能 首先我们知道session可以理解是一把钥匙,它存在在服务器上,其实在flask中也有session 1.系统自带的session from flask import session import json app=Flask(__name__,template_folder='templates',static_path='/static/',static_url_path='/static/') app.debug=True #设置session加密 app.secret

Flask简介: Flask诞生于2010年,是Armin ronacher(人名)用 Python 语言基于 Werkzeug 工具箱编写的轻量级Web开发框架. Flask 本身相当于一个内核,其他几乎所有的功能都要用到扩展(邮件扩展Flask-Mail,用户认证Flask-Login,数据库Flask-SQLAlchemy),都需要用第三方的扩展来实现.比如可以用 Flask 扩展加入ORM.窗体验证工具,文件上传.身份验证等.Flask 没有默认使用的数据库,你可以选择 MySQL,也可

1.1.第一个flask程序 from flask import Flask #创建一个Flask对象,传递__name__参数进去 app = Flask(__name__) #url与视图映射 @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() #flask中的一个测试应用服务器 浏览器访问:http://127.0.0.1:5000/,也可以更改端口号:

1,flask的初始 flask是Python的一个轻量级的web框架,相当于django而言. 知识点Python 三大主流web框架的对比 1.Django 主要特点是大而全,集成了很多组件,例如: Models Admin Form 等等, 不管你用得到用不到,反正它全都有,属于全能型框架 2.Tornado 主要特点是原生异步非阻塞,在IO密集型应用和多任务处理上占据绝对性的优势,属于专注型框架 3.Flask 主要特点小而轻,原生组件几乎为0, 三方提供的组件请参考Django 非常全