


Pourquoi mon application Flask génère-t-elle une erreur « TemplateNotFound », même si mon fichier modèle existe ?
Dépannage de l'erreur TemplateNotFound de Flask
Lorsque vous essayez de restituer un modèle dans Flask, tel que « home.html », vous pouvez rencontrer le message « Erreur jinja2.exceptions.TemplateNotFound' malgré l'existence du fichier. Comprendre pourquoi cela se produit et résoudre le problème est crucial pour un rendu de modèle réussi.
Cause :
La principale raison de cette erreur est que Flask ne peut pas localiser le fichier de modèle spécifié. dans son répertoire de modèles par défaut, qui est « modèles ». Par défaut, Flask recherche des modèles dans ce sous-répertoire à côté du module Python où l'application Flask est définie.
Solution :
Assurez-vous que le modèle 'home.html' est placé au bon endroit. Il doit se trouver dans le sous-répertoire 'templates' adjacent au module Python.
Considérations supplémentaires :
- Si l'application Flask est un package, les 'templates ' doit être créé dans le répertoire du package.
- Si vous avez nommé votre dossier de modèles différemment, vous pouvez spécifier son emplacement en utilisant 'app.py'. Par exemple, 'app = Flask(__name__, template_folder='template')' utiliserait le répertoire 'template'.
- Flask fournit une option 'EXPLAIN_TEMPLATE_LOADING' pour obtenir des informations détaillées sur les tentatives de recherche de modèles. Cela peut être utile pour le débogage.
Exemple de structure de modèle :
- Pour une application non packagée :
myproject/ app.py templates/ home.html
- Pour un pack app :
myproject/ mypackage/ __init__.py templates/ home.html
En suivant ces directives, vous pouvez résoudre efficacement l'erreur TemplateNotFound et afficher vos modèles comme prévu.
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 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.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

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.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
