Flask 앱 실행 중: 명령줄 또는 Python 스크립트? 어느 것을 선택해야 합니까?
Flask 애플리케이션 실행: Flask 명령과 Python 스크립트
Flask 설명서에는 애플리케이션을 시작하는 두 가지 방법, 즉 플라스크 명령 사용이 나와 있습니다. 또는 Python 스크립트를 실행합니다. 둘 다 동일한 결과를 달성하지만 하나를 선택할 때 고려해야 할 중요한 차이점이 있습니다.
Flask 명령
Flask 명령은 Flask 실행에 권장되는 옵션입니다. 특히 개발 중에 애플리케이션. Flask 앱과 상호 작용하기 위한 명령줄 인터페이스를 제공하므로 개발 서버 실행 또는 애플리케이션 배포와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. Flask 명령을 사용하여 개발 서버를 시작하려면 다음을 사용하세요.
$ flask --app sample --debug run
--app 옵션은 모듈 이름이나 앱 인스턴스 경로를 지정합니다. --debug 옵션을 사용하면 개발 중에 추가 정보와 도구를 제공하는 디버그 모드가 활성화됩니다.
Python 스크립트
Flask 애플리케이션을 Python 스크립트로 실행하려면 기본 일반적으로 app.py로 식별되는 애플리케이션 모듈입니다. 스크립트 내에서 app.run() 함수는 개발 서버를 시작하는 데 사용됩니다.
if __name__ == "__main__":
app = create_app()
app.run(debug=True)
이 예에서 create_app()는 Flask 애플리케이션을 인스턴스화하고 app.run(debug=True)이 시작됩니다. 디버그 모드가 활성화된 개발 서버.
주요 차이점
Flask 명령 Python 스크립트 접근 방식에 비해 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다.
- 사용자 정의: 개발자는 플라스크 명령을 사용하여 애플리케이션에 사용자 정의 명령을 추가할 수 있습니다.
- 구성: 플라스크 명령은 앱에 정의된 구성 설정을 자동으로 감지하고 로드합니다. 인스턴스.
- 환경: 플라스크 명령은 기본적으로 애플리케이션 환경을 "개발"로 설정하여 리로더와 디버거를 활성화합니다.
- 교차 플랫폼: 플라스크 명령은 Linux, Windows 및 Windows에서 작동하는 크로스 플랫폼 도구입니다. macOS.
각 방법을 사용하는 경우
Flask 명령: 개발 중에 Flask 명령을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 애플리케이션의 메인 모듈을 실행합니다.
- 다음으로 개발 서버를 시작합니다. 디버그 모드 활성화.
- 명령줄 인터페이스를 사용자 정의하고 확장합니다.
Python 스크립트: Python 스크립트를 사용하여 다음과 같은 상황에서 애플리케이션을 실행합니다.
- Flask 명령을 사용할 수 없습니다.
- 사용자 정의 초기화가 필요하거나 Flask 명령 범위 밖의 구성 논리.
두 방법 모두 동일한 결과를 얻을 수 있지만 Flask 명령은 사용 용이성, 사용자 정의 기능 및 최적화로 인해 개발 목적으로 선호되는 선택입니다. Flask 애플리케이션 구성.
위 내용은 Flask 앱 실행 중: 명령줄 또는 Python 스크립트? 어느 것을 선택해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
핫 AI 도구
Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다
Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱
AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.
Clothoff.io
AI 옷 제거제
Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!
인기 기사
뜨거운 도구
메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기
SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.
스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구
SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)
파이썬 클래스에 여러 생성자가있을 수 있습니까?
Jul 15, 2025 am 02:54 AM
예, ApythonclasscanhavemultiplecontructorsthrowaltiveTechniques.1.usedefaultargumentsinthe__init__methodtoallowflexibleinitializationswithvaryingnumbersofparameters.2.defineclassmethodsasaltistuctructorsforcecalobbebcreati
루프 범위의 파이썬
Jul 14, 2025 am 02:47 AM
Python에서 범위 () 함수와 함께 루프를 사용하는 것은 루프 수를 제어하는 일반적인 방법입니다. 1. 루프 수를 알고 있거나 인덱스별로 요소에 액세스 해야하는 경우 사용하십시오. 2. 범위 (정지) 0에서 STOP-1, 범위 (시작, 중지) 시작부터 정지 -1까지, 범위 (시작, 정지) 단계 크기를 추가합니다. 3. 범위는 최종 값을 포함하지 않으며 Python 3의 목록 대신 반복 가능한 객체를 반환합니다. 4. 목록을 통해 목록 (range ())로 변환하고 리버스 순서로 음수 단계 크기를 사용할 수 있습니다.
양자 기계 학습을위한 파이썬
Jul 21, 2025 am 02:48 AM
QUML (Quantum Machine Learning)을 시작하려면 선호되는 도구는 Python이며 Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum 또는 Pytorchquantum과 같은 라이브러리를 설치해야합니다. 그런 다음 Pennylane을 사용하여 양자 신경망을 구축하는 것과 같은 예제를 실행하여 프로세스에 익숙해 지십시오. 그런 다음 데이터 세트 준비, 데이터 인코딩, 구축 파라 메트릭 양자 회로 구축, 클래식 옵티마이 저 트레이닝 등의 단계에 따라 모델을 구현하십시오. 실제 전투에서는 처음부터 복잡한 모델을 추구하지 않고 하드웨어 제한에주의를 기울이고, 하이브리드 모델 구조를 채택하며, 최신 문서와 공식 문서를 지속적으로 언급하여 개발에 대한 후속 조치를 취해야합니다.
파이썬의 웹 API에서 데이터에 액세스합니다
Jul 16, 2025 am 04:52 AM
Python을 사용하여 WebApi를 호출하여 데이터를 얻는 것의 핵심은 기본 프로세스와 공통 도구를 마스터하는 것입니다. 1. 요청을 사용하여 HTTP 요청을 시작하는 것이 가장 직접적인 방법입니다. Get 메소드를 사용하여 응답을 얻고 JSON ()을 사용하여 데이터를 구문 분석하십시오. 2. 인증이 필요한 API의 경우 헤더를 통해 토큰 또는 키를 추가 할 수 있습니다. 3. 응답 상태 코드를 확인해야합니다. 예외를 자동으로 처리하려면 response.raise_for_status ()를 사용하는 것이 좋습니다. 4. 페이징 인터페이스에 직면하여 다른 페이지를 차례로 요청하고 주파수 제한을 피하기 위해 지연을 추가 할 수 있습니다. 5. 반환 된 JSON 데이터를 처리 할 때 구조에 따라 정보를 추출해야하며 복잡한 데이터를 데이터로 변환 할 수 있습니다.
다른 경우 파이썬 한 줄
Jul 15, 2025 am 01:38 AM
Python의 Onelineifelse는 XifconditionElsey로 작성된 3 배 연산자로 간단한 조건부 판단을 단순화하는 데 사용됩니다. 상태 = "성인"ifage> = 18else "minor"와 같은 가변 할당에 사용할 수 있습니다. 또한 defget_status (Age)와 같은 함수를 직접 반환하는 데 사용될 수 있습니다. 반환 "성인"ifage> = 18else "minor"; 중첩 된 사용이 지원되지만 결과 = "a"i
완성 된 파이썬 블록버스터 온라인 시청 입구 Python 무료 완성 된 웹 사이트 컬렉션
Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
이 기사는 여러 상위 Python "완성 된"프로젝트 웹 사이트 및 고급 "블록버스터"학습 리소스 포털을 선택했습니다. 개발 영감, 마스터 레벨 소스 코드 관찰 및 학습 또는 실제 기능을 체계적으로 개선하든, 이러한 플랫폼은 놓치지 않아야하며 파이썬 마스터로 빠르게 성장할 수 있도록 도울 수 있습니다.
다른 예제의 경우 파이썬
Jul 15, 2025 am 02:55 AM
Python의 Ifelse 진술을 작성하는 핵심은 논리적 구조와 세부 사항을 이해하는 것입니다. 1. 인프라는 조건이 설정되면 코드를 실행하는 것입니다. 그렇지 않으면 다른 부분이 실행되면 선택 사항입니다. 2. 다중 조건 판결은 ELIF와 함께 시행되며, 순차적으로 실행되며 일단 충족되면 중지됩니다. 3. 추가 세분 판단에 사용되는 경우 중첩 된 경우 두 층을 초과하지 않는 것이 좋습니다. 4. 3 배의 표현은 간단한 시나리오에서 간단한 ifelse를 대체하는 데 사용될 수 있습니다. 들여 쓰기, 조건부 질서 및 논리적 무결성에주의를 기울임으로써 우리는 명확하고 안정적인 판단 코드를 작성할 수 있습니다.
Python Seaborn ontorplot 예
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Seaborn 's Loctplot을 사용하여 두 변수 간의 관계와 분포를 신속하게 시각화합니다. 2. 기본 산점도는 sns.jointPlot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", 종류 = "scatter")에 의해 구현됩니다. 중심은 산점도이며 히스토그램은 상단과 하단에 표시됩니다. 3. 회귀선과 밀도 정보를 친절한 = "reg"에 추가하고 marginal_kws를 결합하여 에지 플롯 스타일을 설정합니다. 4. 데이터 볼륨이 클 경우 "Hex"를 사용하는 것이 좋습니다.
