検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルFlask アプリの実行: コマンド ラインまたは Python スクリプト?どれを選ぶべきですか?

Flask App Running: Command Line or Python Script? Which Should You Choose?

Flask アプリケーションの実行: Flask コマンドと Python スクリプト

Flask のドキュメントには、アプリケーションを開始する 2 つの方法がリストされています: flask コマンドを使用するまたは Python スクリプトを実行します。どちらも同じ結果が得られますが、どちらかを選択する際には考慮すべき大きな違いがあります。

Flask コマンド

Flask コマンドは、Flask を実行するための推奨オプションです。アプリケーション、特に開発中に。 Flask アプリと対話するためのコマンド ライン インターフェイスが提供され、開発サーバーの実行やアプリケーションのデプロイなどのタスクを実行できるようになります。 flask コマンドを使用して開発サーバーを起動するには、次を使用します。

$ flask --app sample --debug run

--app オプションは、モジュールの名前またはアプリ インスタンスへのパスを指定します。 --debug オプションはデバッグ モードを有効にし、開発中に追加の情報とツールを提供します。

Python スクリプト

Flask アプリケーションを Python スクリプトとして実行するには、メイン スクリプトの実行が含まれます。アプリケーションのモジュール。通常は app.py として識別されます。スクリプト内では、app.run() 関数を使用して開発サーバーを起動します。

if __name__ == "__main__":
    app = create_app()
    app.run(debug=True)

この例では、create_app() が Flask アプリケーションをインスタンス化し、app.run(debug=True) が開始します。デバッグ モードが有効になっている開発サーバー。

主な違い

flask コマンドには、Python スクリプトのアプローチに比べていくつかの利点があります。

  • カスタマイズ: flask コマンドを使用すると、開発者はアプリケーションにカスタム コマンドを追加できます。
  • 構成: flask コマンドは、アプリ インスタンスで定義された構成設定を自動的に検出して読み込みます。
  • 環境: flask コマンドは、デフォルトでアプリケーション環境を「開発」に設定し、リローダーとデバッガーを有効にします。
  • クロスプラットフォーム: flask コマンドは、Linux、Windows、macOS で動作するクロスプラットフォーム ツールです。

各メソッドを使用する場合

Flask コマンド: 開発中に flask コマンドを使用して:

  • アプリケーションのメイン モジュールを実行します。
  • デバッグ モードを有効にして開発サーバーを起動します。
  • カスタマイズとコマンドライン インターフェイスを拡張します。

Python スクリプト: 以下の状況で Python スクリプトを使用してアプリケーションを実行します:

  • フラスコ コマンドは使用できません。
  • flask コマンドの範囲外でカスタムの初期化または構成ロジックが必要です。

どちらの方法でも同じ結果が得られますが、flask コマンドは、次の場合に推奨されます。使いやすさ、カスタマイズ機能、Flask アプリケーション向けに最適化された構成により、開発目的に最適です。

以上がFlask アプリの実行: コマンド ラインまたは Python スクリプト?どれを選ぶべきですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
数値データを保存するためのリストよりも一般的にメモリ効率が高いのはなぜですか?数値データを保存するためのリストよりも一般的にメモリ効率が高いのはなぜですか?May 05, 2025 am 12:15 AM

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

PythonリストをPythonアレイに変換するにはどうすればよいですか?PythonリストをPythonアレイに変換するにはどうすればよいですか?May 05, 2025 am 12:10 AM

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

同じPythonリストに異なるデータ型を保存できますか?例を挙げてください。同じPythonリストに異なるデータ型を保存できますか?例を挙げてください。May 05, 2025 am 12:10 AM

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythonの配列とリストの違いは何ですか?Pythonの配列とリストの違いは何ですか?May 05, 2025 am 12:06 AM

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

Pythonで配列を作成するために一般的に使用されるモジュールは何ですか?Pythonで配列を作成するために一般的に使用されるモジュールは何ですか?May 05, 2025 am 12:02 AM

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

Pythonリストに要素をどのように追加しますか?Pythonリストに要素をどのように追加しますか?May 04, 2025 am 12:17 AM

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

Pythonリストをどのように作成しますか?例を挙げてください。Pythonリストをどのように作成しますか?例を挙げてください。May 04, 2025 am 12:16 AM

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

数値データの効率的なストレージと処理が重要な実際のユースケースについて話し合います。数値データの効率的なストレージと処理が重要な実際のユースケースについて話し合います。May 04, 2025 am 12:11 AM

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

SublimeText3 英語版

SublimeText3 英語版

推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!