Ruby On Rails や、nodejs の Expressjs など、一部のフレームワークは複数の構成ファイルをネイティブにサポートしています。 Python の Flask 自体は設定ファイルの管理をサポートしていますが、単純に from_object と from_envvar を使用するのはあまり便利ではありません。もっと良い方法はありますか?
答えは Flask-Environments パッケージです。 FLASK_ENV 環境変数を通じて、開発環境構成または運用環境構成を自動的に選択できます。使用前にインストールします:
次に、config.py を変更し、共通設定とデフォルト設定を Config クラスに書き込み、環境の特別な設定を各環境のクラスに書き込みます。
# config.py
import os
class Config(object):
DEBUG = True
BASEDIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
ホスト = '0.0.0.0'
ポート = '8000'
クラス Development(Config): # Config
pass
class Production(Config):
DEBUG = False
HOST = '127.0.0.1
PORT = 14000
次に、アプリ オブジェクトが生成される構成を読み込みます:
from flask import Flask
from flask_environments import 環境
app = Flask(__name__)
env = Environments(app)
env.from_object('config')
このようにして、開発設定は開始時にデフォルトでロードされます。 app.run() 。運用環境を開始するには、まず環境変数 FLASK_ENV=PRODUCTION を設定する必要があります。
$ FLASK_ENV =PRODUCTION gunicorn -b 127.0.0.1:14000 myapp:app

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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