Flask 앱의 상대 경로: 까다로울 수 있는 이유
Flask 애플리케이션에서 '../nltk_data/와 같은 상대 경로를 사용하여 디렉터리 참조 ', 특히 코드가 블루프린트로 구성되어 있고 작업 디렉터리가 패키지와 다른 경우 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다.
이 문제를 이해하려면 작업 디렉터리와 패키지 디렉터리의 개념을 명확히 해야 합니다. Python에서 현재 작업 디렉터리는 프로그램을 실행하는 디렉터리이고, 패키지 디렉터리는 Python 패키지(이 경우 Flask 앱)가 설치된 위치입니다. 상대 경로는 항상 현재 작업 디렉터리를 기준으로 합니다.
Flask에서 app.root_path 속성은 패키지 디렉터리를 가리킵니다. 따라서 'nltk_data/' 디렉터리를 올바르게 참조하려면 os.path.join(app.root_path, 'nltk_data')을 사용하여 app.root_path와 조인하면 됩니다. 이렇게 하면 현재 작업 디렉터리에 관계없이 경로가 절대적이고 모호하지 않게 됩니다.
예를 들어 프로젝트 구조가 다음과 같은 경우:
project/ ├──app/ │ ├──blueprint/ │ │ └── views.py │ ├──data/ │ │ └── nltk_data/ ├──main.py
main.py 파일은 다음과 같습니다.
from flask import Flask app = Flask(__name__) app.root_path = os.getcwd() # Usually set automatically, but manually set here for clarity # Set the nltk data path resource_path = os.path.join(app.root_path, 'data', 'nltk_data') nltk.data.path.append(resource_path)
그런 다음 Blueprint 내의 views.py 파일에서 상대 경로 없이도 resources_path 변수를 직접 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 nltk 데이터 경로가 올바르게 확인됩니다.
위 내용은 Flask 애플리케이션에서 상대 경로가 문제가 되는 이유는 무엇이며 `app.root_path`가 이를 어떻게 해결할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency

ListSandnumpyArraysInpythonHavedifferentmoryfootPrints : ListSaremoreFlexibleButlessMemory-Efficer, whilumpyArraySareOptimizedFornumericalData.1) ListSTorERENFERENCESTOOBJECTS, OverHeadAround64ByTeson64-BitSyStems.2) NumpyArraysTATACONTACOTIGUOU

ToensurePythonScriptTscriptsBecorrectelyRossDevelopment, Staging and Production, UsethesEStrategies : 1) EnvironmberVariblesForsimplesettings, 2) ConfigurationFilesforcomplexSetups 및 3) DynamicLoadingForAdAptability

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.


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