在学习flask时,肯定有许多人好奇,为什么一定要使用蓝图,而不能直接使用app应用程序对象导来导去,很多可能会说那是由于 循环导入的缘故,但是当我们通过url访问视图函数的时候,为什么会报404 not found的错误呢?下面详细介绍一下: 在启动文件 fresher.py文件中:图一 图一   fresher.py 在处理视图逻辑的文件 book.py中,图二 图二   book.py 之所以会出现 循环导入且访问时会出现404的错误: 这是由于: 在图二即book.py  --- 在该a

包的认识 包通过文件夹来管理一系列功能相近的模块 包:一系列模块的集合体重点:包中一定有一个专门用来管理包中所有模块的文件包名:存放一系列模块的文件夹名字包名(包对象)存放的是管理模块的那个文件的地址,指向其全局名称空间 模块的加载顺序 # 模块的加载顺序:内存 => 内置 => sys.path(一系列自定义模块) import syssys.path # 环境变量:存放文件路径的列表# 重点:默认列表第一个元素就是当前被执行文件所在的目录 # 可以自定义往sys.path添加路径sys.p

一.包的认识   包通过文件夹来管理一系列功能相近的模块 ​ 包:一系列模块的集合体 重点:包中一定有一个专门用来管理包中所有模块的文件 包名:存放一系列模块的文件夹名字 包名(包对象)存放的是管理模块的那个文件的地址,指向其全局名称空间 二.模块的加载顺序 # 模块的加载顺序:内存 => 内置 => sys.path(一系列自定义模块) ​ import sys sys.path # 环境变量:存放文件路径的列表 # 重点:默认列表第一个元素就是当前被执行文件所在的目录 ​ # 可以自定义往

循环导入的最好的解决方法是从架构上优化,即调整模块和模块成员变量的设计.一个好的原则是:可导出的成员变量,都不应该依赖于导入进来的成员变量. 但是在业务开发的过程中,总会遇到通过架构层面解决不了的导入问题,这时候就只能通过语言层面来解决了. 目录结构(下面的案例的目录结构都是这样的): root.py /pack1 __init__.py module_a.py /pack2 __init__.py module_b.py module_c.py module_d.py 循环导入例子 首先看一下

今日内容 1. 模块:模块的概念 2.导入的方式:import  from import 3. 环境变量:sys.path 4. 导入模块的顺序 5. 循环导入:模块间互相导入 模块 常见的四种模块: module 1. 使用python所编写的 .py文件. 2. 把一系列模块组织到一起的文件夹(文件夹下有一个__init__.py文件,该文件夹就被称之为包) 3. 使用C编写并直接链接到python解释器的内置模块 4. 已被编译为共享库或DLL的或C++扩展 # 1. 什么是模块:一系列功

复习 ''' 1.生成器中的send方法 -- 给当前停止的yield发生信息 -- 内部调用__next__()取到下一个yield的返回值 2.递归:函数的(直接,间接)自调用 -- 回溯 与 递推 -- 重点:出口 | 递归的条件 3.匿名函数 -- lambda 参数列表: (返回值, 返回值) -- 应用场景:1.用变量接受 | 2.结合内置函数使用 -- add = lambda n1, n2: n1 + n2 4.内置函数 dic = {'Bob': 88888, 'Tom': 6

一.包的概念 包:一系列模块的集合体.包通过文件夹管理一系列功能相近的模块 重点:包中一定有一个专门用来管理包中所有模块的文件 包名:存放一系列模块的文件夹的名字 包名(对象)存放的是管理模块的那个文件的地址,指向其全局名称空间 二.模块的加载顺序 1.模块的加载顺序:内存 => 内置 => sys.path(一系列自定义模块) sys.path:环境变量 2.第一次导入:内存 => 内置 => 自定义 最终在自定义中找到,完成导入,并在内存中缓存模块的内存地址 主文件 impor

解决循环import的方法主要有几种:   1.延迟导入(lazy import)   即把import语句写在方法或函数里面,将它的作用域限制在局部. 这种方法的缺点就是会有性能问题.     2.将from xxx import yyy改成import xxx;xxx.yyy来访问的形式     3.组织代码   出现循环import的问题往往意味着代码的布局有问题. 可以合并或者分离竞争资源. 合并的话就是都写到一个文件里面去. 分离的话就是把需要import的资源提取到一个第三方文件去.

一.补充内容 循环导入 解决方案: 1.将导入的语句挪到后面. ​ 2.将导入语句放入函数,函数在定义阶段不运行 #m1.pyprint('正在导入m1')   #②能够正常打印from m2 import y  #③跳转到m2模块寻找y​x='m1'  #此句暂未执行​#m2.pyprint('正在导入m2')  #④能够正常打印from m1 import x    #⑤此句无法正常运行,因为m1中没有x的数据​y='m2'  #此句也暂未执行​#run.pyimport m1  #①导入m

1.问题 循环导入,代码如下: from c import c def b(): print('b') b.py from b import b def a(): # from b import b print('a') b() a.py from a import a def c(): print('c') a() c.py from c import c from a import a from b import b c() b() a() start.py 然后执行start.py,发现报

Flask-分开Models解决循环引用 在之前我们测试中,所有语句都在同一个文件中,但随着项目越来越大,管理起来有所不便,所以将Models分离.基本的文件结构如下 \—–app.py\—–models.py from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from models import Article app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE

最近在linux上面用mysqldump导出数据,放在windows系统中导入就会出现中文乱码,然后就会导致出现: Unknown MySQL server host和Can't connect to the server的错误.解决mysql导入导出数据乱码问题就是统一导入导出的编码,linux默认的是utf8编码,而windows是gbk编码,所以会出现上面的乱码问题. 解决mysql导入导出数据乱码问题 首先要做的是要确定你导出数据的编码格式,使用mysqldump的时候需要加上--def

深入研究Block捕获外部变量和__block实现原理 前言 在上篇中,仔细分析了一下Block的实现原理以及__block捕获外部变量的原理.然而实际使用Block过程中,还是会遇到一些问题,比如Retain Circle的问题. 目录 1.Retain Circle的由来 2.weak.strong的实现原理 3.weakSelf.strongSelf的用途 4.@weakify.@strongify实现原理 一. Retain Circle的由来 循环引用的问题相信大家都很理解了,这里还是

swift中可以通过三种方法解决循环引用的问题 利用类似oc方法解决循环引用weak var weakSelf = self weak var weakSelf = self loadData = { (value) in print(weakSelf.xxx) } [weak self]推荐使用 loadData = { [weak self] (value) in print(self.xxx) } [unowned self]不推荐使用 loadData = {[unowned self]

一.模块的循环导入问题 run.py # import m1 # 第一次导入 m1.py # 错误示范 ''' print('正在导入m1') from m2 import y #第一次导入m2 x='m1' ''' m2.py # 错误示范 ''' print('正在导入m2') from m1 import x y='m2' ''' 解决方案: 一:把循环导入的语句放到名字定义的后面 # m1.py# y='m2' # from m1 import x # m2.py # print('正在

Flask解决跨域 问题:网页上(client)有一个ajax请求,Flask sever是直接返回 jsonify. 然后ajax就报错:No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested 原因:ajax跨域访问是一个老问题了,解决方法很多,比较常用的是JSONP方法,JSONP方法是一种非官方方法,而且这种方法只支持GET方式,不如POST方式安全. 即使使用jquery的jsonp方法,type设为POST

run.py文件: import m1 # 第一次导入 # 验证解决方案一: ''' 正在导入m1 正在导入m2 ''' # print(m1.x) # print(m1.y) # 验证解决方案二: import m1 # 第一次导入 ''' 正在导入m1 ''' # print(m1.x) # print(m1.f1) m1.f1() ''' 正在导入m2 m1.f1---->y:m2 m2.f2--->x:m1 ''' m1.py文件: # 错误示范 ''' print('正在导入m1')

总结一下前文内容: 1.智能指针通过RAII方法来管理指针:构造对象时,完成资源初始化;析构对象时,对资源进行清理及汕尾. 2.auto_ptr,通过“转移所有权”来防止析构一块内存多次.(如何转移?详情看第二篇文章) 3.scoped_ptr,不“转移所有权”而是禁止拷贝/赋值对象.(C++如何禁止拷贝对象?详情看第三篇文章) 4.shared_ptr,通过"引用计数"的方法,来完成对象的拷贝/赋值.(引用计数怎么实现?详情看上篇文章) 大致总结了一下前文后,我们开始讨论今天的内容:

引言:循环依赖就是N个类中循环嵌套引用,如果在日常开发中我们用new 对象的方式发生这种循环依赖的话程序会在运行时一直循环调用,直至内存溢出报错.下面说一下Spring是如果解决循环依赖的. 第一种:构造器参数循环依赖 表示通过构造器注入构成的循环依赖,此依赖是无法解决的,只能抛出BeanCurrentlyIn CreationException异常表示循环依赖. 如在创建TestA类时,构造器需要TestB类,那将去创建TestB,在创建TestB类时又发现需要TestC类,则又去创建Test

在关于Spring的面试中,我们经常会被问到一个问题,就是Spring是如何解决循环依赖的问题的. 这个问题算是关于Spring的一个高频面试题,因为如果不刻意研读,相信即使读过源码,面试者也不一定能够一下子思考出个中奥秘. 本文主要针对这个问题,从源码的角度对其实现原理进行讲解. 1  过程演示 关于Spring bean的创建,其本质上还是一个对象的创建,既然是对象,读者朋友一定要明白一点就是,一个完整的对象包含两部分:当前对象实例化和对象属性的实例化. 在Spring中,对象的实例化是通过