Warum scheint mein Flask Dev Server zweimal zu laufen?
Warum der Flask-Entwicklungsserver zweimal zu laufen scheint
In Flask stellt die Werkzeug-Bibliothek dem Entwicklungsserver app.run() zur Verfügung. Werkzeug verwendet einen Reloader, um den Prozess jedes Mal neu zu starten, wenn der Code aktualisiert wird. Dieser Reloader erzeugt einen untergeordneten Prozess, wodurch das Skript mit subprocess.call() erneut ausgeführt wird.
Wenn Sie den Entwicklungsserver ausführen, wird das Skript sowohl vom ursprünglichen Prozess als auch vom untergeordneten Prozess ausgeführt, was zu dem führt doppelte Druckzeilen.
Deaktivieren des Reloaders
Um die zusätzliche Ausführung zu vermeiden, können Sie den Reloader deaktivieren use_reloader in app.run() auf False setzen. Dadurch wird das automatische Neuladen verhindert, aber auch die Funktion zum Live-Neuladen deaktiviert.
Alternativ können Sie den Befehl flask run mit der Option --no-reload verwenden.
Erkennen des Untergeordneter Prozess
Wenn Sie zwischen dem ursprünglichen Prozess und dem untergeordneten Prozess unterscheiden müssen, können Sie den verwenden werkzeug.serving.is_running_from_reloader-Funktion, die True zurückgibt, wenn Sie sich im untergeordneten Prozess befinden.
Modul-Globals festlegen
Zum Einrichten von Modul-Globals über die gesamte Lebensdauer des Webs Server verwenden, sollten Sie die Verwendung des @app.before_first_request-Dekorators in Betracht ziehen. Dieser Dekorator gilt für eine Funktion, die nur einmal nach jedem Neuladen ausgeführt wird, wenn die erste Anfrage empfangen wird.
Überlegungen für WSGI-Server
Wenn Sie Ihre bereitstellen Bei einer Anwendung auf einem WSGI-Server, die Forking oder neue Unterprozesse verwendet, können die before_first_request-Handler mehrmals aufgerufen werden, einmal für jeden neuen Prozess.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum scheint mein Flask Dev Server zweimal zu laufen?. 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.

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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.
