


Warum gibt meine Flask-Ansicht einen „TypeError: ‚bool'-Objekt ist nicht aufrufbar' zurück?
TypeError verstehen: Das „bool“-Objekt kann in Flask-Ansichten nicht aufgerufen werden
Beim Debuggen einer Ansicht in Flask, die einen 500-Status mit dem zurückgibt Fehler „TypeError: ‚bool‘-Objekt ist nicht aufrufbar“ ist es wichtig, die erwarteten Rückgabewerte einer Ansicht zu verstehen Funktion.
In Flask sollten Ansichten eines der folgenden Elemente zurückgeben:
- Eine Zeichenfolge
- Ein Antwortobjekt (oder eine Unterklasse)
- A Tupel von (String, Status, Header) oder (String, Status)
- Ein gültiges WSGI Anwendung
Das Problem tritt auf, wenn eine Ansicht einen booleschen Wert wie „True“ oder „False“ zurückgibt, der fälschlicherweise mit einer WSGI-Anwendung verwechselt wird. Flask sucht nach den ersten drei Optionen und geht von der vierten aus, wenn keine Übereinstimmung vorliegt.
Um diesen Fehler zu beheben, stellen Sie sicher, dass Ihre Ansichtsfunktion einen der oben aufgeführten gültigen Typen zurückgibt. Im bereitgestellten Codebeispiel:
@app.route('/login', methods=['POST']) def login(): username = request.form['username'] user = User.query.filter_by(username=username).first() if user: login_user(user) return flask.redirect(flask.url_for('home')) return flask.render_template('login.html')
Die Anmeldeansicht gibt jetzt ein richtiges Antwortobjekt zurück, wenn die Anmeldung erfolgreich ist (Umleitung zur Startseite) oder rendert eine Vorlage, wenn die Anmeldung fehlschlägt. Durch die Einhaltung der richtigen Rückgabetypen können Sie diesen Fehler vermeiden und das ordnungsgemäße Verhalten Ihrer Flask-Ansichten sicherstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum gibt meine Flask-Ansicht einen „TypeError: ‚bool'-Objekt ist nicht aufrufbar' zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

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Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

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