


Passage de variables entre les pages Flask
Dans Flask, vous pouvez rencontrer le besoin de transmettre des variables entre différentes pages. Supposons que vous ayez deux pages, /a et /b, sur lesquelles vous souhaitez transmettre un tableau NumPy a de la page /a à la page /b.
Solution utilisant la session
Si vous souhaitez transmettre des données sans les exposer à l'utilisateur, vous pouvez utiliser l'objet session de Flask :
@app.route('/a') def a(): session['my_var'] = 'my_value' return redirect(url_for('b')) @app.route('/b') def b(): my_var = session.get('my_var', None) return my_var
La session se comporte comme un dictionnaire et peut stocker des données sérialisables JSON. Cependant, il est conseillé d'éviter de stocker de grandes quantités de données dans la session en raison des limitations de taille du navigateur.
Solution utilisant les paramètres d'URL
Si vous souhaitez transmettre des données avec une URL, vous pouvez utiliser des paramètres de requête :
<a href="%7B%7B%20url_for('b',%20my_var='my_value')%20%7D%7D">Send my_value</a>
Cela générera le URL :
/b?my_var=my_value
Dans la page /b, vous pouvez récupérer les données en utilisant :
@app.route('/b') def b(): my_var = request.args.get('my_var', None)
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!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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