


Référencement des variables de modèle dans les expressions Jinja
Le problème
Considérez l'extrait de modèle Jinja2 suivant :
<a href="%7B%7B%20url_for('/magic/%7B%7B%20filename%20%7D%7D')%20%7D%7D">Click to see magic happen</a>
Ce code tente de générer une URL vers un itinéraire défini as :
@app.route('/magic/<filename>') def moremagic(filename): pass</filename>
Cependant, l'URL générée par l'extrait de modèle est incorrecte car la variable {{ filename }} n'est pas correctement référencée dans la fonction url_for().
La solution
Pour résoudre ce problème, le jeu supplémentaire d'accolades dans la fonction url_for() doit être supprimé. En effet, tout ce qui se trouve dans {{ ... }} dans Jinja2 est une expression de type Python et, par conséquent, il n'est pas nécessaire d'utiliser un autre {{ ... }} pour référencer des variables.
Le le code corrigé est le suivant :
<a href="%7B%7B%20url_for('moremagic',%20filename=name)%20%7D%7D">Click to see magic happen</a>
Ici, la variable name est passée en argument à la fonction url_for(), et le nom du point de terminaison moremagic est utilisé à la place de l'URL chemin.
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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