Web开发的过程中，如果我们将所有的Flask的请求处理方法都放在同一个文件下，非常不利于后续的管理与迭代。我们应当做到模块化的管理，以功能模块进行划分，将各自的功能归由各自的模块进行管理，方便后续的开发维护，但是由于Flask开发灵活，但是目录结构将会很

‘DEBUG‘: get_debug_flag, 是否开启Debug模式。‘JSONIFY_MIMETYPE‘: ‘application/json‘,

STUDENT = {‘name‘: ‘Old‘, ‘age‘: 38, ‘gender‘: ‘中‘},

Flask作为Python语言web开发的三大顶梁柱框架之一，对于配置的管理当然必不可少。一个应用从开发到测试到最后的产品发布，往往都需要多种不同的配置，例如是否开启调试模式、使用哪个数据库等等，这些配置都可能因开发阶段和环境而异。为了达到对配置方便快捷而

书的代码有点旧，github地址的代码是新的，不过有的还是会报错，我觉得也有可能是作者用心良苦，因为找bug的时候，我学到了不少东西，23333。不过github的是基于Flask shell的，所以玩法要参考新手册。所以python manager.py

flowToken=1008607. flowToken=1008607 【扫码进入Python全栈开发免费公开课】

本文的目标是探索计算机视觉应用的完整示例：使用深度学习构建面部表情识别系统。我们将看到如何：。Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。Flask是一个用Python编写的微型Web

Flask小帅锅为什么我们使用Flask呢？他有什么闪光点呢？现在听我慢慢道来。Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask保留了扩增的弹性，可

在Flask中处理请求时，应用会生成一个“请求上下文”对象。这保证了请求的处理过程不被干扰。同时Flask还根据werkzeug.local模块中实现的一种数据结构LocalStack用来存储“请求上下文”对象。这在《一个Flask应用运行过程剖析 》中

自己用Flask做了个小东西，但是里面数据倒挺庞大的。每次从服务端拿数据都得下载5MB多，又不想麻烦让运维童鞋去Nginx改配置，所以就找到了flask-compress这个好东西。return app实际测试下来效果无限棒，目前还未发现什么bug。当然，