from flask import Flask, render_template import sqlite3 import os app = Flask(__name__) template_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'templates') app.template_folder = template_path # 获取当前脚本的目录 (例如: /app/frontend) script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 向上回溯一层，得到项目根目录 (例如: /app) project_root = os.path.dirname(script_dir) # 构建数据库文件的正确路径 db_file_path = os.path.join(project_root, 'make_predictions', 'fraud_detection.db') @app.route('/') def index(): conn = sqlite3.connect(db_file_path) cur = conn.cursor() sqlite_select_Query = "SELECT * FROM potential_fraud LIMIT 10;" cur.execute(sqlite_select_Query) record = cur.fetchall() conn.close() return render_template('index.html', entries=record) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)3. 解决方案二：利用Docker卷实现数据持久化与共享 虽然修正容器内部路径可以解决访问问题，但如果数据库文件需要持久化存储（即容器删除后数据不丢失）或在多个容器间共享，使用Docker卷（Volume）是更推荐的方法。
一个典型的自定义部署流程可能包括： 在CI/CD服务器上进行代码拉取、测试。
如果乱码是由其他复杂的编码错误导致，可能需要不同的策略。
适用场景： 已经在使用Pandas进行数据处理，或对代码简洁性有较高要求，且性能开销可接受的场景。
这种方法不仅解决了原始代码中的问题，还提高了代码的可维护性和可扩展性。
# 假设我们有一个要查询的字段列表 selected_columns = ["id", "name", "email", "last_login"] table_name = "users" # 使用join构建SELECT语句的字段部分 columns_str = ", ".join(selected_columns) sql_query = f"SELECT {columns_str} FROM {table_name} WHERE status = 'active';" print(f"动态SQL查询：{sql_query}") # 输出：动态SQL查询：SELECT id, name, email, last_login FROM users WHERE status = 'active'; # 另一个例子：构建IN子句 user_ids = [101, 105, 203] # 注意：这里需要将数字转换为字符串，并用单引号包裹，以符合SQL语法 id_strings = [f"'{uid}'" for uid in user_ids] in_clause = f"id IN ({', '.join(id_strings)})" print(f"SQL IN子句：{in_clause}") # 输出：SQL IN子句：id IN ('101', '105', '203')当然，实际生产环境中，为了安全起见，通常会使用ORM或参数化查询来避免SQL注入，但join()在构建查询片段的思路是很有用的。
它在 __init__ 之前调用，返回一个实例。
\n", portStr) serverPort = 8080 // 默认值 } } else { serverPort = 8080 // 默认值 } // 从环境变量或默认值初始化 databaseURL databaseURL = os.Getenv("DATABASE_URL") if databaseURL == "" { databaseURL = "postgres://user:password@localhost:5432/mydb?sslmode=disable" // 默认值 } // 从环境变量初始化 debugMode if debugStr := os.Getenv("DEBUG_MODE"); debugStr == "true" || debugStr == "1" { debugMode = true } else { debugMode = false } log.Printf("配置已加载：端口=%d, 数据库URL=%s, 调试模式=%t\n", serverPort, databaseURL, debugMode) } // 提供公共的访问器函数，允许外部读取这些值 func GetServerPort() int { return serverPort } func GetDatabaseURL() string { return databaseURL } func IsDebugMode() bool { return debugMode }2. 在主程序中使用 (main.go) 商汤商量 商汤科技研发的AI对话工具，商量商量，都能解决。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 因此，当 one 和 two 内部的动态值（即 *fake 指针）指向相同的内存地址时，根据指针比较规则，它们被认为是相等的。
重新审视算法：有时，性能瓶颈并非递归本身，而是算法设计上的缺陷。
特点与行为： 库宝AI 库宝AI是一款功能多样的智能伙伴助手，涵盖AI写作辅助、智能设计、图像生成、智能对话等多个方面。
unicode.UTF16(unicode.BigEndian, unicode.IgnoreBOM): 创建一个UTF-16编码器/解码器。
在实际开发中，应根据具体需求、性能要求和Go版本选择最合适的实现方式。
并发性： Go服务器通过为每个连接启动一个goroutine来处理并发请求。
合理使用日志，能让IDE调试过程更顺畅，减少“print大法”的依赖，同时为后期维护留下可追溯的信息。
不复杂但容易忽略细节，比如友元声明的语法或显式实例化需求。
这是Go唯一的导出控制方式。
以下是更简洁的SQL查询示例：SELECT so_no, so_date FROM so_master WHERE SUBSTR(so_date, 1, 7) = SUBSTR(CURRENT_DATE, 1, 7);这条查询语句通过一次SUBSTR()操作就完成了年份和月份的提取与比较，使得查询更加简洁明了。
class AMeta(type): @property def BModel(cls: Type[A]) -> Type[_BModel]: return cast(Type[_BModel], cls._DerivedModel)注意事项和总结 显式标注： 尽可能显式地标注变量和函数的类型，尤其是在涉及复杂类型关系时。
说实话，当我第一次接触Python字典的时候，自然而然地会想到for key in my_dict:然后my_dict[key]这种方式。

本文链接：http://www.asphillseesit.com/39852_797a9c.html