


Accès au serveur de développement Flask via le réseau
Lors de l'exécution d'une application Flask en mode développement, elle devient inaccessible depuis d'autres périphériques réseau. Cela est dû à la configuration par défaut localhost uniquement du serveur de développement Flask.
Solution :
Pour rendre le serveur de développement Flask visible sur tout le réseau, il doit être configuré pour écouter sur toutes les adresses IP au lieu de uniquement localhost. Ceci peut être réalisé en spécifiant l'option --host avec la valeur 0.0.0.0 lors de l'exécution de flask run ou en définissant le paramètre host sur 0.0.0.0 dans app.run().
Impact de 0,0 Valeur .0.0 :
La valeur 0.0.0.0 indique au serveur de développement de se lier à toutes les adresses IP. de la machine hôte. Cependant, cette valeur n’est pas directement accessible via un navigateur ; à la place, l'adresse IP spécifique de la machine doit être utilisée au sein du réseau. De plus, les paramètres du pare-feu devront peut-être être ajustés pour permettre l'accès externe au port du serveur de développement.
Documentation Flask :
La documentation Flask fournit des directives détaillées pour réaliser le développement serveur accessible en externe dans sa section "Serveur visible en externe". Ce guide déconseille explicitement d'utiliser le serveur de développement Flask pour le déploiement en production, soulignant son manque de sécurité, de stabilité et d'efficacité. Des solutions appropriées pour déployer des applications Flask dans des environnements de production sont fournies dans la même documentation.
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.

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

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


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