


Débogage des applications Flask
Pour résoudre efficacement les erreurs dans Flask, il existe plusieurs approches au-delà de l'impression de la console et des messages flash de page.
Exécution en mode débogage
En mode débogage, Flask affiche un message interactif traceback et console dans le navigateur en cas d'erreur. Pour activer le mode débogage à partir de Flask 2.2 :
flask --app example --debug run
Vous pouvez également utiliser les variables d'environnement suivantes (pré-Flask 2.2) :
# Linux, Mac, etc. export FLASK_APP=example export FLASK_DEBUG=1 flask run # Windows (set instead of export) set FLASK_DEBUG=1
Pour app.run() méthode, passez debug=True:
app.run(debug=True)
Utilisation d'un Débogueurs
Les IDE et les éditeurs tels que PyCharm et VS Code fournissent des débogueurs intégrés qui vous permettent de parcourir le code avec des points d'arrêt. Configurez la configuration d'exécution pour appeler app.run(debug=True, use_reloader=False) ou utilisez le script venv/bin/flask.
Débogueurs de terminal
Pour utiliser débogueurs de terminaux comme pdb ou pudb, appelez set_trace dans le view :
import pdb @app.route('/debug') def debug(): pdb.set_trace() return 'Debug breakpoint'
Éviter les blocs fourre-tout sauf les blocs
L'utilisation excessive des blocs fourre-tout sauf peut supprimer les messages d'erreur critiques. Flask gère les exceptions en affichant le débogueur ou une erreur 500, rendant try... except... redondant.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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