


Comment rendre le serveur de développement Flask accessible sur le réseau
Lors de l'exécution d'une application Flask en mode développement, il est souvent souhaitable d'accéder au serveur depuis d'autres appareils sur le réseau. Cependant, par défaut, le serveur de développement Flask n'est visible que sur la machine locale.
Configurer Flask Dev Server pour la visibilité du réseau
Pour rendre le serveur de développement Flask accessible à d'autres machines sur le réseau, il est recommandé d'utiliser l'option --host lors de l'exécution du serveur :
flask run --host=0.0.0.0
Cette option demande au serveur d'écouter sur toutes les autres machines du réseau. interfaces réseau, y compris celle faisant face au réseau.
Remarque sur l'environnement de production
Il est important de noter que le serveur de développement Flask n'est pas destiné à une utilisation en production. Ce n’est pas sécurisé, stable ou efficace. Pour les environnements de production, reportez-vous à la documentation officielle de Flask sur le déploiement.
Configuration du pare-feu
Après avoir configuré le serveur pour écouter sur l'interface réseau, vous devrez peut-être ajuster votre paramètres du pare-feu pour autoriser l'accès externe au port (généralement le port 5000).
Exemple du démarrage rapide Docs
La documentation de démarrage rapide de Flask fournit également un exemple :
$ flask run --host=0.0.0.0
Cette commande indique au système d'exploitation d'écouter toutes les adresses IP publiques, rendant le serveur accessible au public.
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!

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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.

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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.

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