


Pourquoi ma vue Flask renvoie-t-elle « TypeError : l'objet 'bool' n'est pas appelable » ?
"TypeError : l'objet 'bool' n'est pas appelable" dans Flask Views : Dépannage
Introduction
Lors du débogage d'une vue Flask qui déclenche un statut 500, les développeurs peuvent rencontrer le erreur énigmatique "TypeError : l'objet 'bool' n'est pas appelable." Cet article examine la cause de cette erreur et propose une solution.
Comprendre l'erreur
Les vues Flask peuvent renvoyer différents types, notamment des chaînes, des objets de réponse Flask et des tuples. de (chaîne, statut, en-têtes) et applications WSGI. Cependant, si la valeur renvoyée ne correspond à aucun des types attendus, Flask l'interprète comme une application WSGI.
Cause de l'erreur
Dans l'exemple fourni, la vue renvoie True pour indiquer une connexion réussie. Cependant, la valeur booléenne True n'est pas une application WSGI valide. Par conséquent, Flask suppose qu'il s'agit d'une application WSGI et tente de l'appeler, ce qui entraîne l'erreur "TypeError : l'objet 'bool' n'est pas appelable."
Solution
Pour résoudre ce problème, la vue doit renvoyer l'un des types de réponse valides comme spécifié dans la documentation Flask : À propos des réponses. Dans ce cas, il serait approprié de renvoyer un objet Response avec un code d'état de 200 et un message indiquant une connexion réussie.
@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 Response("Login successful", status=200) return Response("Login failed", status=401)
En garantissant que la vue renvoie un type de réponse valide, les développeurs peuvent empêcher l'erreur "TypeError : l'objet 'bool' n'est pas appelable" et améliore la fiabilité de leurs applications Flask.
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!

Inpython, youAPPEndElementStoalistUsingTheAppend () Method.1) useAppend () forsingleelements: my_list.append (4) .2) useExtend () ou = formultipleElements: my_list.extend (autre_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInsert () ForSpecific Positions: my_list.insert (1,5) .beaware

Les méthodes pour déboguer le problème Shebang comprennent: 1. Vérifiez la ligne Shebang pour vous assurer qu'il s'agit de la première ligne du script et il n'y a pas d'espaces préfixés; 2. Vérifiez si le chemin de l'interprète est correct; 3. Appelez directement l'interprète pour exécuter le script pour isoler le problème Shebang; 4. Utilisez Strace ou Trusts pour suivre les appels du système; 5. Vérifiez l'impact des variables environnementales sur Shebang.

PythonlistScanBemanipuledUsingSeveralthodstoreMoveElements: 1) theremove () methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2) thepop () methodremersAndreturnsLelementAprivenIndex.3)

PythonlistScanstoreanyDatatype, notamment les intérêts, les cordes, les flotteurs, les booléens, les autres listes et les indicateurs.

PythonListSSupportNumeousOperations: 1) AddingElementsWithAptend (), Extend (), Andinsert (). 2) RemovingItemSusingRemove (), Pop (), etClear (). 3) Accessing etModifierwithIthIndexingandsliting.4) searchingAndSortingWithindex (), SOT (), andReward ().

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless


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