在2018年以前的版本,以上配置在app.run()里面的内置方法

问题背景 app.run() 添加了 host.port.debug 参数,运行后发现没有生效,咋肥事! 解决方案 要打开 debug 模式的话,勾选 FLASK_DEBUG 就好啦 再次运行,发现已经生效了

直接阅读源代码吧: 在flask的app.py里,查看run函数的定义 def run(self, host=None, port=None, debug=None, **options): """Runs the application on a local development server. If the :attr:`debug` flag is set the server will automatically reload for code changes an

app=Flask(name,static_folder=“static”,static_url_path="/aaa",template_folder=“templates”) __name__实际上是有值的,name=main,指的是该模块所在的目录 static_folder = “static”,设置静态资源夹的名字是static static_url_path,设置访问静态资源的url前缀,若不存在该项,默认为static template_folder,存放html模板的模

TL;DR,可以直接看下面的总结 问题1:为什么app.config['DEBUG'] = True,然后flask run并没有开启debugger和reloading,而直接运行脚本(python manage.py)却可以生效? # manage.py from flask import Flask app = Flask(__name__) # app.config['DEBUG'] = True print(app.debug) @app.route('/') def index():

首先展示一下: from flask import Flask app = Flask(__name__) # type:Flask app.config["DEBUG"] = True 这句 app.config["DEBUG"] = True 可以实现的功能可刺激了 代码只要发生改动,自动重启Flask程序(app.run) 在控制台打印的信息非常全面 以上两个功能就是传说中的 DEBUG 模式(调试模式) Flask的配置就是在 app.config 中添加一

目录 1.调试模式初测 2.app.config中的其他配置参数详解 3.修改config配置的方式(from_object用法) 3.1直接对app.config进行修改: 3.2使用类的方式导入: 4.Flask中的实例化配置参数详解 5.静态文件参数配置实例 1.调试模式初测 首先展示一下: from flask import Flask app = Flask(__name__) # type:Flask app.config["DEBUG"] = True#app.debug

当我们用Flask写好一个app后, 运行app.run()表示监听指定的端口, 对收到的request运行app生成response并返回. 现在分析一下, 运行app.run()后具体发生了什么事情 Flask定义的run方法如下: def run(self, host=None, port=None, debug=None, **options): """ .........""" from werkzeug.serving import

目录 Flask - app的配置和实例化Flask的参数 app的配置 app的配置 Flask - app的配置和实例化Flask的参数 app的配置 基本用法: from flask import Flask app = Flask(__name__) # type:Flask app.config["DEBUG"] = True # 服务端自动重启(调试模式) Flask的配置就是在 app.config 中添加一个键值对,但是你存进去的键必须是config中应该存在的,如果不

@app.route和app.add_url_rule参数: rule, URL规则 view_func, 视图函数名称 defaults=None, 默认值,当URL中无参数,函数需要参数时,使用defaults={'k':'v'}为函数提供参数 endpoint=None, 名称,用于反向生成URL,即: url_for('名称') methods=None, 允许的请求方式,如:["GET","POST"] strict_slashes=None, 对URL最

环境:Python3.6.6 + tensorflow-gpu 源码如下: import tensorflow as tf def main(): print("hello tf.app.run") if __name__ == '__main__': tf.app.run() 运行完后,提示 Exception has occurred: SystemExit exception: no description File "/home/work/Downloads/SSD-

先列出app.run()实现的功能,我们以debug=True的情况下进行分析. 1. web服务器,处理http请求 2. 当代码修改后,重启服务器 那么app.run()是如何实现这两个功能的呢? 功能一:http服务器的实现,工作原理: 1. 创建socket,绑定ip和port,监听 2. 当收到请求后,处理请求.请求的处理可以有多种实现方式,比如多进程,多线程,异步等 功能二:代码修改后,重启服务器,实现原理: 需用有一个进程或线程监控代码,如果发现代码修改了,那重启服务器

一.__call__() 在Flask app启动后,一旦uwsgi收到来自web server的请求,就会调用后端app,其实此时就是调用app的__call__(environ,start_response). flask.py: def __call__(self, environ, start_response): return self.wsgi_app(environ, start_response) 二.wsgi_app() 当http请求从server发送过来的时候,他会启动__

pycharm创建Flask项目,jinja自动补全,flask智能提示 之前一直都是用在idea里创建空项目然后导入,之后就没有各种的智能提示,在选择文类,选择模板之类的地方就会很麻烦. 步骤1:用pycharm创建空项目 我这里是选择了python虚拟环境...不用虚拟环境的正常选系统python环境就可以...这个无所谓了.. 步骤2:补全项目结构 这一步也无所谓...我也不太会python,也不知道标准的结构是什么样子的...只是为了我以后快速实现方便...请跳过直接看第3步. 该dem

pycharm运行三种方式 1.以xx.py脚本方式直接执行,当写的代码里面没用到unittest和pytest框架时,并且脚本名称不是以test_开头命名的,此时pycharm会以xx.py脚本方式运行 2.当脚本命名为test_xx.py时,用到unittest框架,此时运行代码,pycharm会自动识别到以unittest方式运行 3.以pytest方式运行,需要改该工程设置默认的运行器:file->Setting->Tools->Python Integrated Tools-&

flask.app该模块2000多行代码,主要完成应用的配置.初始化.蓝图注册.请求装饰器定义.应用的启动和监听,其中以下方法可以重点品读和关注 def setupmethod(f): @setupmethoddef register_blueprint(self, blueprint, **options): @setupmethoddef add_url_rule(self, rule, endpoint=None, view_func=None, provide_automatic_opt

因为0.1版本整体代码大概只有350行,比较简单.所以本篇文章会以Flask 0.1版本源码为基础进行剖析Flask应用的启动过程. Flask参考资料flask,官网有一个最简单app: from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/hello') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.

内容已过期,分割线以下为原文存档. 故事背景 这次我需要将一个Flask应用部署到本地的Windows服务器上.操作系统是64位的,程序是基于Python 3开发的,大体就是这样. 部署选项 根据Flask的部署指南,可供选择的方式还是蛮多的,IIS.Apache.nginx……本着享受生活不折腾的原则,我们应该选择标准的.方便的.用户多的技术.再按照页面上的提示,“Just remember that your Flask application object is the actual WS

原理如下:   image.png 1.通过调用自定义config.py文件中config字典,可以得到一个类, 这个类里面定义的都是类变量,这些变量就是自定义的一些配置项. 如下config.py : : import os BASEDIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) class Config: """base config""" SECRET_KEY = os.environ.ge

运行的代码是mnist_with_summaries.py.出现的问题是 tf.app.run() got unexpected keyword argument 'argv' 昨天一直以为是我自己不会运行Python程序以及命令行参数的原因,看了半天Python argparser文档,依然没有头绪.后来尝试搜索error原因才知道我照搬的代码和我tensorflow的版本不一致.话说之前安装tensorflow的时候没注意tensorflow的版本... import tensorflow