Flask の TemplateNotFound エラーのトラブルシューティング
Flask で「home.html」などのテンプレートをレンダリングしようとすると、「ファイルが存在するにもかかわらず、「jinja2.Exceptions.TemplateNotFound」エラーが発生します。テンプレートのレンダリングを成功させるには、この問題が発生する理由を理解し、問題を解決することが重要です。
原因:
このエラーの主な理由は、Flask が指定されたテンプレート ファイルを見つけられないことです。デフォルトのテンプレート ディレクトリ (「templates」) にあります。デフォルトでは、Flask は Flask アプリが定義されている Python モジュールと並んでこのサブディレクトリでテンプレートを検索します。
解決策:
「home.html」テンプレートが正しい場所に配置されています。これは、Python モジュールに隣接する「templates」サブディレクトリにある必要があります。
追加の考慮事項:
- Flask アプリがパッケージの場合、「templates」 ' フォルダーはパッケージ ディレクトリ内に作成する必要があります。
- テンプレート フォルダーに別の名前を付けた場合は、 「app.py」を使用してその場所を指定できます。たとえば、「app = Flask(__name__, template_folder='template')」は「template」ディレクトリを使用します。
- Flask には、テンプレート検索試行に関する詳細情報を取得するための「EXPLAIN_TEMPLATE_LOADING」オプションが用意されています。これはデバッグに役立ちます。
テンプレート構造の例:
- パッケージ化されていないアプリの場合:
myproject/ app.py templates/ home.html
- パッケージ化されたものについてapp:
myproject/ mypackage/ __init__.py templates/ home.html
これらのガイドラインに従うことで、TemplateNotFound エラーを効果的に解決し、意図したとおりにテンプレートをレンダリングできます。
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 アプリが「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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