Flask 開發伺服器執行兩次
使用app.run() 方法執行Flask 應用時,可能會遇到列印語句指示伺服器重新啟動的情況出現兩次。此行為可歸因於 Werkzeug 重新載入器。
Werkzeug 是為 Flask 開發伺服器提供支援的底層函式庫,它採用子程序機制來促進程式碼變更和自動重新啟動。當您執行 app.run() 時,重新載入器會產生持續監視您的程式碼的子進程。
為了說明這一點,讓我們來剖析 Werkzeug 中的 restart_with_reloader() 函數。此函式呼叫 subprocess.call() 再次執行腳本,從而產生子程序。因此,您會觀察 print 語句兩次。
要消除這種重複,請考慮停用重新載入器。您可以透過在app.run() 中將use_reloader 設為False 來實現此目的:
或者,您可以在使用Flask run 命令時停用重新載入器:
另一個選項是利用werkzeug.serving.is_running_from_reloader()函數來決定您是否在重新載入器的子層級中執行
但是,如果您需要模組全域變量,請選擇 @app.before_first_request 裝飾器。此裝飾器允許您指定一個函數,該函數將在每次重新加載後、收到第一個請求時調用一次:
請注意,在使用分叉或子進程進行請求處理的完整WSGI 伺服器中執行時, before_first_request 處理程序可能會為每個新建立的子流程呼叫。
以上是為什麼我的 Flask 開發伺服器列印啟動訊息兩次?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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