Flask에서 정적 파일 제공
정적 파일 제공은 웹 개발의 일반적인 작업입니다. Flask는 내장된 정적 폴더 경로 또는 send_from_directory 함수를 사용하는 것을 포함하여 이를 처리하기 위한 여러 가지 방법을 제공합니다.
내장된 정적 폴더 경로
Flask는 자동으로 /static/
from flask import url_for @app.route('/') def home(): return url_for('static', filename='css/style.css')
send_from_directory 함수
send_from_directory 함수를 사용하면 앱의 모든 디렉터리에서 파일을 제공할 수 있습니다. 기본 디렉터리와 요청된 파일 경로라는 두 가지 인수를 사용합니다. 요청된 경로가 기본 디렉터리 내에 포함되어 디렉터리 순회 공격을 방지합니다.
from flask import send_from_directory @app.route('/reports/<path>') def send_report(path): return send_from_directory('reports', path)</path>
참고:
사용자-와 함께 send_file 또는 send_static_file을 사용하지 마십시오. 제공된 경로는 취약점에 노출될 수 있습니다. 대신 사용자 제공 경로를 안전하게 처리하도록 설계된 send_from_directory를 사용하세요.
메모리 내 파일 제공
다음에서 생성된 파일을 제공해야 하는 경우 디스크에 쓰지 않고 메모리를 저장하려면 BytesIO를 사용하여 메모리 내 파일 객체를 생성하고 이를 send_file에 전달할 수 있습니다. 파일 이름, 콘텐츠 유형 및 기타 속성도 지정해야 합니다.
from io import BytesIO import zipfile @app.route('/download.zip') def download_zip(): buffer = BytesIO() zipfile.ZipFile(buffer, 'w').write('file.txt') buffer.seek(0) return send_file(buffer, mimetype='application/zip', as_attachment=True, attachment_filename='download.zip')
위 내용은 Flask 애플리케이션에서 정적 파일을 효율적으로 제공하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

시끄러운 이미지를 다루는 것은 특히 휴대폰 또는 저해상도 카메라 사진에서 일반적인 문제입니다. 이 튜토리얼은 OpenCV를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 Python의 이미지 필터링 기술을 탐구합니다. 이미지 필터링 : 강력한 도구 이미지 필터

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

데이터 과학 및 처리가 가장 좋아하는 Python은 고성능 컴퓨팅을위한 풍부한 생태계를 제공합니다. 그러나 Python의 병렬 프로그래밍은 독특한 과제를 제시합니다. 이 튜토리얼은 이러한 과제를 탐구하며 전 세계 해석에 중점을 둡니다.

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

이 튜토리얼은 Python 3에서 사용자 정의 파이프 라인 데이터 구조를 작성하여 클래스 및 작업자 과부하를 활용하여 향상된 기능을 보여줍니다. 파이프 라인의 유연성은 일련의 기능을 데이터 세트, GE에 적용하는 능력에 있습니다.

파이썬 객체의 직렬화 및 사막화는 사소한 프로그램의 주요 측면입니다. 무언가를 Python 파일에 저장하면 구성 파일을 읽거나 HTTP 요청에 응답하는 경우 객체 직렬화 및 사태화를 수행합니다. 어떤 의미에서, 직렬화와 사제화는 세계에서 가장 지루한 것들입니다. 이 모든 형식과 프로토콜에 대해 누가 걱정합니까? 일부 파이썬 객체를 지속하거나 스트리밍하여 나중에 완전히 검색하려고합니다. 이것은 세상을 개념적 차원에서 볼 수있는 좋은 방법입니다. 그러나 실제 수준에서 선택한 직렬화 체계, 형식 또는 프로토콜은 속도, 보안, 유지 보수 상태 및 프로그램의 기타 측면을 결정할 수 있습니다.

Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경
