네트워크를 통해 Flask 개발 서버에 액세스
개발 모드에서 Flask 애플리케이션을 실행하면 다른 네트워크 장치에서 액세스할 수 없게 됩니다. 이는 Flask 개발 서버의 기본 로컬 호스트 전용 구성 때문입니다.
해결책:
Flask 개발 서버가 네트워크 전체에 표시되도록 하려면 다음과 같아야 합니다. localhost만 수신하는 대신 모든 IP 주소를 수신하도록 구성되었습니다. 이는 플라스크 실행을 실행할 때 --host 옵션을 0.0.0.0 값으로 지정하거나 app.run()에서 호스트 매개변수를 0.0.0.0으로 설정하여 달성할 수 있습니다.
영향 0.0 .0.0 값:
0.0.0.0 값은 개발 서버에 바인딩하도록 지시합니다. 호스트 시스템의 모든 IP 주소. 그러나 이 값은 브라우저를 통해 직접 액세스할 수 없습니다. 대신 네트워크 내에서 기기의 특정 IP 주소를 사용해야 합니다. 또한 개발 서버 포트에 대한 외부 액세스를 허용하려면 방화벽 설정을 조정해야 할 수도 있습니다.
Flask 문서:
Flask 문서는 개발을 위한 자세한 지침을 제공합니다. "외부적으로 표시되는 서버" 섹션에서 외부에서 액세스할 수 있는 서버입니다. 이 가이드에서는 보안, 안정성 및 효율성이 부족하다는 점을 강조하면서 프로덕션 배포에 Flask 개발 서버를 사용하지 말 것을 명시적으로 권고합니다. 프로덕션 환경에서 Flask 애플리케이션을 배포하기 위한 적절한 솔루션은 동일한 문서에서 제공됩니다.
위 내용은 내 네트워크의 다른 장치에서 내 Flask 개발 서버에 어떻게 액세스할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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