テンプレート ファイルが存在するにもかかわらず、Flask TemplateNotFound エラーが発生しました
home.html テンプレートをレンダリングしようとすると、開発者はよくエラー「jinja2.例外.TemplateNotFound: home.html.」このエラーは、Flask が指定されたテンプレート ファイルを見つけるのに苦労したときに発生します。
テンプレート ファイルの場所について
このエラーを解決する鍵は、テンプレート ファイルが確実に配置されるようにすることです。適切な場所。デフォルトでは、Flask は templates という名前のサブディレクトリでテンプレートを検索します。このサブディレクトリは、Flask アプリが作成される Python モジュールに隣接している必要があります。
正しいファイル構造
プロジェクトのファイル構造は次のようになります。
または、テンプレート フォルダーが名前が変更された場合、Flask は template_folder パラメーターを使用して通知できます:
ブループリント テンプレート
Flask のブループリントはカスタム テンプレート ディレクトリもサポートしています。ただし、これらのディレクトリは、メイン アプリのテンプレート ディレクトリの後に検索されます。
トラブルシューティング オプション
- 正しいファイルの場所: テンプレートがファイルは予期されたテンプレートのサブディレクトリに存在します。
- フォルダー名前付け: template_folder を使用して明示的に指定しない限り、テンプレート フォルダーに template という名前が付いていることを確認します。
- テンプレートの読み込みのデバッグ: Flask のテンプレートの詳細なログを取得するには、EXPLAIN_TEMPLATE_LOADING オプションを True に設定します。検索プロセス。これは、予期しない動作を特定するのに役立ちます。
以上がテンプレート ファイルが存在しているにもかかわらず、Flask が「TemplateNotFound」エラーをスローするのはなぜですか?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。

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

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。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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