【Flask学习笔记(1)】_

博客介绍了使用Pycharm专业版新建Flask项目的方法,还阐述了开启Flask DEBUG模式的四种方式,包括在app.run()中开启开关、使用app.debug=True等。此外,提到Flask网页端调试需输入PIN码,以及可通过配置文件设置DEBUG模式。

1、使用Pytcharm新建一个Flask项目。注意pycharm的专业版才可以新建Flask工程,社区版本是没有这个功能的。
在这里插入图片描述
2、DEBUG模式
1)在app.run()中开启debug开关
2)使用app.debug=True
3)修改配置参数的方式 app.debug.update(DEBUG=True)
4)通过配置文件的形式设置DEBUG模式: app.config.from_object(config)

3、PIN码
Flask提供了一个在网页端调试代码的方式,但是需要输入PIN码才可以进行调试,每次运行主脚本时,堆栈信息中都会打印出PIN码:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里输入后即可调试

3、config文件
使用app.config

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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