


Warum scheint mein Flask-Entwicklungsserver zweimal ausgeführt zu werden?
Flask Development Server wird zweimal ausgeführt: Der Grund wird enthüllt
Der Flask Development Server übernimmt den Neustart Ihrer Anwendung, wenn Änderungen an Ihrem Code vorgenommen werden . Diese Funktionalität wird durch die Funktion restart_with_reloader() der Werkzeug-Bibliothek bereitgestellt.
Diese Funktion erzeugt einen untergeordneten Prozess und führt Ihr Skript erneut mit subprocess.call() aus. Folglich drucken sowohl das ursprüngliche Skript als auch der untergeordnete Prozess die Neustartmeldung jeweils einmal, was zu dem beobachteten Doppeldruckverhalten führt.
Deaktivieren Sie den Reloader
Um dieses Verhalten zu beseitigen , deaktivieren Sie den Reloader, indem Sie use_reloader auf False setzen:
app.run(port=4004, debug=config.DEBUG, host='0.0.0.0', use_reloader=False)
Alternativ können Sie den Befehl flask run mit dem verwenden --no-reload Flag:
FLASK_DEBUG=1 flask run --no-reload
Erkennen Sie den Reloader-Prozess
Verwenden Sie die Funktion werkzeug.serving.is_running_from_reloader(), um den untergeordneten Prozess zu erkennen:
from werkzeug.serving import is_running_from_reloader if is_running_from_reloader(): print(f"################### Restarting @ {datetime.utcnow()} ###################")
Verwenden Sie @app.before_first_request Dekorator
Wenn Sie Modulglobale festlegen müssen, sollten Sie den Dekorator @app.before_first_request verwenden:
@app.before_first_request def before_first_request(): print(f"########### Restarted, first request @ {datetime.utcnow()} ############")
Dieser Dekorator führt die Funktion einmal nach jedem Neuladen aus, wenn die erste Anfrage erfolgt hergestellt wird.
Hinweis:
In Originalgröße WSGI-Server, die Forking oder Unterprozesse zur Bearbeitung von Anforderungen verwenden, können before_first_request-Handler für jeden Unterprozess aufgerufen werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum scheint mein Flask-Entwicklungsserver zweimal ausgeführt zu werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
