浏览器访问IIS服务器上面的plist文件报错：HTTP Error 404.3 - Not Found

最新推荐文章于 2023-01-10 10:07:59 发布
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分类专栏： 服务器
本文介绍了解决HTTP 404.3错误的方法，通过在Internet服务管理器中添加MIME映射来支持特定文件类型的访问，如plist和ipa文件。此方案适用于因扩展名配置问题导致的页面无法访问的情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

报错：

HTTP Error 404.3 - Not Found

The page you are requesting cannot be served because of the extension configuration. If the page is a script, add a handler. If the file should be downloaded, add a MIME map.


解决办法：

打开Internet 服务管理器Internet 服务管理器-->网站属性-->HTTP头(MIME映射)-->新建 
添加下列内容类型(MIME) 关联扩展名 
plist application/xml

顺便加一个 ipa application/vnd.iphone 

添加后，配置是立即生效的。浏览器可以访问plist文件了。


其他类型的文件也是类似：

 csb application/text 
 luac application/text 









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<think>我们遇到了一个错误：`ObsoleteAttributeException: app.run_server has been replaced by app.run`。这是因为在较新版本的Dash（>=2.0.0）中，`run_server`方法已被弃用，取而代之的是`run`方法。因此，我们需要将代码中的`app.run_server(debug=True)`改为`app.run(debug=True)`。 以下是修正后的代码部分： ```python # ... 前面的代码保持不变 ... if __name__ == &#39;__main__&#39;: app.run(debug=True) # 将 run_server 改为 run ``` ### 完整修正后的代码： ```python import dash from dash import dcc, html import plotly.express as px import pandas as pd # 假设已有以下数据准备代码： # plist1 = [] # 在循环中执行：plist1.append([item[0], "京津冀", "国A箱板纸", p]) # df1 = pd.DataFrame(plist1, columns=["时间", "地区", "纸分类", "价格(元/吨)"]) # 筛选目标数据 target_region = "京津冀" target_product = "国A箱板纸" df_filtered = df1[ (df1["地区"] == target_region) & (df1["纸分类"] == target_product) ] # 确保时间列是日期格式 df_filtered["时间"] = pd.to_datetime(df_filtered["时间"]) # 创建Dash应用 app = dash.Dash(__name__) # 使用Plotly Express创建折线图 fig = px.line( df_filtered, x="时间", y="价格(元/吨)", title=f"{target_region}地区的{target_product}历史价格曲线图", labels={"价格(元/吨)": "价格 (元/吨)"}, markers=True, line_shape="linear", color_discrete_sequence=["#1f77b4"] ) # 优化图表布局 fig.update_layout( xaxis_title="时间", yaxis_title="价格 (元/吨)", hovermode="x unified", template="plotly_white", title_font_size=20, title_x=0.5 ) # 设置Dash应用布局 app.layout = html.Div([ dcc.Graph( id=&#39;price-history-chart&#39;, figure=fig, config={&#39;displayModeBar&#39;: True} ) ]) if __name__ == &#39;__main__&#39;: app.run(debug=True) # 这里修改为 run ``` ### 注意： 1. 确保你的Dash版本是最新的（至少2.0.0以上）。如果不是，请更新： ```bash pip install dash --upgrade ``` 2. 如果更新后仍然遇到问题，请检查Dash的版本： ```python import dash print(dash.__version__) ``` ### 其他可能的问题： - 如果数据量很大，可能需要在绘图前对数据进行排序（按时间排序）： ```python df_filtered = df_filtered.sort_values(by="时间") ``` §§相关问题§§: 1. 如何升级Dash到最新版本？ 2. 在Dash中如何设置应用标题（浏览器标签页上显示的标题）？ 3. 如何将Dash应用部署到生产环境（如使用Gunicorn或Waitress）？ 4. 如何在Dash应用中添加多个图表？</think>感谢您指出这个错误！`ObsoleteAttributeException` 错误是因为在较新版本的 Dash（2.0+）中，`run_server()` 方法已被弃用，取而代之的是更简化的 `run()` 方法。以下是修正后的完整代码： ```python import dash from dash import dcc, html import plotly.express as px import pandas as pd # 假设已有以下数据准备代码： # plist1 = [] # 在循环中执行：plist1.append([item[0], "京津冀", "国A箱板纸", p]) # df1 = pd.DataFrame(plist1, columns=["时间", "地区", "纸分类", "价格(元/吨)"]) # 筛选目标数据 target_region = "京津冀" target_product = "国A箱板纸" df_filtered = df1[ (df1["地区"] == target_region) & (df1["纸分类"] == target_product) ] # 确保时间列是日期格式 df_filtered["时间"] = pd.to_datetime(df_filtered["时间"]) # 按时间排序 df_filtered = df_filtered.sort_values("时间") # 创建Dash应用 app = dash.Dash(__name__) # 使用Plotly Express创建折线图 fig = px.line( df_filtered, x="时间", y="价格(元/吨)", title=f"{target_region}地区的{target_product}历史价格曲线图", labels={"价格(元/吨)": "价格 (元/吨)"}, markers=True, line_shape="linear", color_discrete_sequence=["#1f77b4"] ) # 优化图表布局 fig.update_layout( xaxis_title="时间", yaxis_title="价格 (元/吨)", hovermode="x unified", template="plotly_white", title_font_size=20, title_x=0.5 ) # 设置Dash应用布局 app.layout = html.Div([ dcc.Graph( id=&#39;price-history-chart&#39;, figure=fig, config={&#39;displayModeBar&#39;: True} ) ]) # 修正：使用 run() 替代 run_server() if __name__ == &#39;__main__&#39;: app.run(debug=True) # 这里修改为 app.run() ``` ### 错误原因及解决方案： 1. **错误原因**： - Dash 2.0+ 版本中，`run_server()` 方法已被弃用 - 新版本推荐使用更简化的 `run()` 方法 2. **解决方案**： ```python # 旧方法（已弃用） app.run_server(debug=True) # 新方法（正确） app.run(debug=True) ``` 3. **版本兼容性建议**： - 如果您使用的是 Dash < 2.0，可以继续使用 `run_server()` - 对于 Dash >= 2.0，必须使用 `run()` - 检查 Dash 版本： ```bash pip show dash ``` ### 完整代码优化点： 1. **添加数据排序**： ```python df_filtered = df_filtered.sort_values("时间") ``` 确保时间序列按正确顺序绘制 2. **处理可能的空值**： ```python # 在绘图前添加 df_filtered = df_filtered.dropna(subset=["时间", "价格(元/吨)"]) ``` 3. **添加更多图表信息**： ```python fig.update_traces( hovertemplate=&#39;<b>日期</b>: %{x|%Y-%m-%d}<br><b>价格</b>: %{y:.2f}元/吨&#39; ) ``` 自定义悬停信息格式 ### 安装/升级建议： ```bash # 确保安装最新版本 pip install --upgrade dash plotly pandas # 或者指定兼容版本 pip install dash==2.11.1 plotly==5.18.0 pandas==2.0.3 ``` 这个修正后的代码应该能解决 `ObsoleteAttributeException` 错误，并正常运行您的价格曲线图应用。
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