Flask ビューの「TypeError: 'bool' object is not callable」: トラブルシューティング
はじめに
500 をトリガーする Flask ビューをデバッグするときこのステータスでは、開発者は「TypeError: 'bool' object is not callable」という謎のエラーに遭遇する可能性があります。この記事では、このエラーの原因を詳しく調べ、解決策を示します。
エラーについて
Flask ビューは、文字列、Flask Response オブジェクト、タプルなどのさまざまな型を返すことができます。 (文字列、ステータス、ヘッダー)、および WSGI アプリケーションの。ただし、返された値が予期される型のいずれにも一致しない場合、Flask はそれを WSGI アプリケーションとして解釈します。
エラーの原因
この例では、ビューは True を返し、ログインが成功したことを示します。ただし、ブール値 True は有効な WSGI アプリケーションではありません。その結果、Flask はそれが WSGI アプリケーションであると想定し、それを呼び出そうとします。その結果、「TypeError: 'bool' object is not callable.」というエラーが発生します。
Solution
この問題を解決するには、ビューは Flask ドキュメント「応答について」で指定されている有効な応答タイプの 1 つを返す必要があります。この場合、ステータス コード 200 とログイン成功を示すメッセージを持つ Response オブジェクトを返すのが適切です。
@app.route('/login', methods=['POST']) def login(): username = request.form['username'] user = User.query.filter_by(username=username).first() if user: login_user(user) return Response("Login successful", status=200) return Response("Login failed", status=401)
ビューが有効な応答タイプを返すようにすることで、開発者は「TypeError」を防ぐことができます。 : 'bool' object is not callable」エラーを解決し、Flask アプリケーションの信頼性を向上させます。
以上がFlask ビューが「TypeError: 'bool' object is not callable」を返すのはなぜですか?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。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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