Flask でのディレクトリの参照: 絶対パスと相対パス
Flask アプリケーションで、ルートの外側のブループリントにあるビューからディレクトリにアクセスする場合ディレクトリの場合、パスは絶対パスである必要があります。これは、相対パスが、コードが配置されているディレクトリではなく、現在の作業ディレクトリを基準として解釈されるためです。
説明のために、次の構造を持つ Flask アプリがあると仮定します:
project/ app/ __init__.py views.py blueprints/ __init__.py blueprint.py data/ nltk_data
ブループリントのビューでは、次のコードは失敗します:
nltk.data.path.append('../nltk_data/')
パスはブループリントのディレクトリに対する相対パスですが、 nltk.data には絶対パスが必要です。パスを指定する正しい方法は、絶対形式を使用することです:
nltk.data.path.append('/home/username/myapp/app/nltk_data/')
または、アプリまたはブループリントの root_path 属性を使用して、次のように絶対パスを構築することもできます:
resource_path = os.path.join(app.root_path, 'nltk_data')
パスをハードコーディングする必要がなくなり、コードの移植性が高まるため、これをお勧めします。
一般的には、ビューを呼び出すたびにディレクトリを nltk.data に追加する必要はありません。通常、データ パスはアプリの作成時に一度設定できます。これを行う具体的な手順については、nltk のドキュメントを参照してください。
以上がFlask ブループリントの絶対パスと相対パス: ディレクトリを正しく参照するには?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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