


Wie mache ich meinen Flask Development Server von anderen Geräten in meinem Netzwerk aus zugänglich?
So machen Sie den Flask Development Server im Netzwerk zugänglich
Wenn Sie eine Flask-Anwendung im Entwicklungsmodus ausführen, ist es oft wünschenswert, von dort aus auf den Server zuzugreifen andere Geräte im Netzwerk. Standardmäßig ist der Flask-Entwicklungsserver jedoch nur auf dem lokalen Computer sichtbar.
Konfigurieren Sie den Flask-Entwicklungsserver für die Netzwerksichtbarkeit
Um den Flask-Entwicklungsserver zugänglich zu machen Wenn Sie andere Maschinen im Netzwerk verwenden, wird empfohlen, beim Ausführen des Servers die Option --host zu verwenden:
flask run --host=0.0.0.0
Diese Option weist den Server an, zuzuhören alle Netzwerkschnittstellen, einschließlich derjenigen, die dem Netzwerk zugewandt ist.
Hinweis zur Produktionsumgebung
Es ist wichtig zu beachten, dass der Flask-Entwicklungsserver nicht für den Produktionsgebrauch vorgesehen ist. Es ist nicht sicher, stabil oder effizient. Informationen zu Produktionsumgebungen finden Sie in der offiziellen Flask-Dokumentation zur Bereitstellung.
Firewall-Konfiguration
Nachdem Sie den Server so konfiguriert haben, dass er die Netzwerkschnittstelle überwacht, müssen Sie möglicherweise Ihre anpassen Firewall-Einstellungen, um externen Zugriff auf den Port (normalerweise Port 5000) zu ermöglichen.
Beispiel aus Quickstart Dokumente
Die Flask-Schnellstartdokumentation enthält auch ein Beispiel:
$ flask run --host=0.0.0.0
Dieser Befehl weist das Betriebssystem an, alle öffentlichen IP-Adressen abzuhören, wodurch der Server öffentlich zugänglich ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie mache ich meinen Flask Development Server von anderen Geräten in meinem Netzwerk aus zugänglich?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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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 wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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.
