개발 중에 Flask Dev Server가 두 번 실행되는 이유
Flask 개발 서버를 실행할 때 사용자는 인쇄 시작 줄이 두 번 표시되는 것을 볼 수 있습니다. 이 동작은 코드 변경 시 업데이트를 용이하게 하기 위해 하위 프로세스를 생성하는 Werkzeug의 리로더 사용에서 비롯됩니다.
리로더 시작
Flask 앱은 다음으로 실행됩니다. Werkzeug의 개발 서버를 내부적으로 활용하는 app.run() 메소드. restart_with_reloader() 함수는 하위 프로세스를 시작하여 subprocess.call()을 사용하여 스크립트가 다시 실행되도록 합니다.
자동 다시 로드 비활성화
이중 인쇄를 억제하려면 , app.run()에서 use_reloader를 False로 설정합니다. 또는 --no-reload 플래그와 함께 플라스크 실행 명령을 사용하십시오.
FLASK_DEBUG=1 flask run --no-reload
다시 로드 감지
앱이 다시 로드 중인지 확인하려면 하위 프로세스, werkzeug.serving.is_running_from_reloader 사용 function.
모듈 전역에 대한 대안
모듈 전역을 설정해야 하는 경우 @app.before_first_request 데코레이터를 사용하여 한 번만 실행되는 함수를 만듭니다. 다시 로드할 때마다 첫 번째 요청 시. 그러나 이 접근 방식은 여러 프로세스를 활용하는 WSGI 서버에서 여러 호출로 이어질 수 있습니다.
위 내용은 내 Flask Dev Server가 두 번 시작된 것처럼 나타나는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

기사는 구문 모호성으로 인해 파이썬에서 튜플 이해의 불가능성에 대해 논의합니다. 튜플을 효율적으로 생성하기 위해 튜플 ()을 사용하는 것과 같은 대안이 제안됩니다. (159 자)


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