


Pourquoi mon application Flask génère-t-elle une erreur « TemplateNotFound » même si le fichier modèle existe ?
Erreur TemplateNotFound dans Flask malgré le fichier modèle existant
Lors du rendu d'un modèle dans Flask, vous pouvez rencontrer un jinja2.exceptions.TemplateNotFound : [template_name] erreur, indiquant que Flask ne peut pas localiser le fichier modèle spécifié. Cela peut être frustrant, surtout lorsque le fichier modèle existe clairement dans votre projet. Voici un examen plus approfondi de ce problème et comment le résoudre.
Emplacement du modèle incorrect
La raison la plus courante de cette erreur est que le fichier modèle ne se trouve pas au bon emplacement. Flask s'attend à ce que les modèles soient placés dans le sous-répertoire des modèles adjacent au module Python où l'application Flask est créée. Assurez-vous que votre fichier home.html se trouve dans ce sous-répertoire.
Par exemple, si votre fichier d'application Flask est app.py, le répertoire du modèle doit être structuré comme suit :
/myproject app.py templates/ home.html
Répertoire de modèles personnalisés
Si vos modèles se trouvent dans un répertoire autre que celui par défaut, vous devez spécifier son chemin en utilisant template_folder.
app = Flask(__name__, template_folder='my_templates')
Chargement du modèle de débogage
Pour aider à identifier la raison de l'erreur, activez l'option EXPLAIN_TEMPLATE_LOADING. Flask enregistrera ensuite des informations détaillées sur le processus de chargement du modèle.
app.config['EXPLAIN_TEMPLATE_LOADING'] = True
Cela peut fournir des informations précieuses sur les problèmes potentiels liés au chemin de recherche du modèle.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
