Flask

Flask携带参数自动重定向： 　　url_for(endpoint, **values) ,endpoint为路由上配置的端点名 @app.route("/") 上可配置【端点名】，若未配置端点，则默认端点为【视图函数】 1 from flask import Flask, request,redirect,url_for 2 app=Flask( __name__ ) 3 # 路由上未配置端点，flask默认指定【视图函数】为端点 4 @app.route( " / " ) 5 def index(): 6 7 if request.args.get( " username " ) is None: 8 9 　　　　　 # url_for(endpoint, **values) 10 　　　　　 # endpoint 为端点名称 11 12 return redirect(url_for( " index " ,username= " climb " )) 13 return " hello " 14 15 16 if __name__ == " __main__ " : 17 app.run(debug=True) 1. 访问 http://127.0.0.1:5000 2. 自动携带参数重定向 -> http://127.0.0.1:5000/?username=climb

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 部署机器学习模型是每个ML项目的一个关键 学习如何使用Flask将机器学习模型部署到生产中 模型部署是数据科学家访谈中的一个核心话题 介绍 我记得我早期在机器学习领域的日子。我喜欢处理多个问题，对机器学习项目的各个阶段都很感兴趣。和我之前的许多人一样，我被模型整个生命周期的构建所吸引。 我和领域专家谈过，项目经理和所有相关人员确保他们的投入被包括在模型中。但后来我遇到了一个障碍——我到底该如何把我的模型交给我的客户呢？我不能给他们一个Jupyter notebook！ 我所学的一切都集中在模型构建组件上。没有多少人会谈论如何部署你的机器学习模型。把你的模型投入生产意味着什么？它需要什么？ 这些都是每个数据科学家需要回答的关键的职业定义问题。这就是为什么我决定写下这个教程来演示如何使用Flask来部署机器学习模型。 我们将首先了解模型部署的概念，然后讨论Flask是什么，如何安装它，最后，我们将深入到一个问题陈述中，学习如何使用Flask部署机器学习模型。 目录 什么是模型部署？ 什么是Flask？ 在机器上安装Flask 理解问题陈述 建立我们的机器学习模型 设置Twitter API 创建网页 将网页与模型连接 查看部署模型 什么是模型部署？ 在典型的机器学习和深度学习项目中

前言 这次作业不仅需要我 建立一个数据库(详情请点击这里) ，还需要我基于这个数据库写后端接口（注册和登录）供前端访问，接收前端的POST和GET请求，并将登录、注册是否成功传给前端。 本文介绍如何用Flask搭建后端，其中使用了pymysql操作mysql数据库，也会做这个部分的介绍。 正文 需要为前端提供的接口有两个：注册和登录，为此我定义了四个函数，分别是 select_user(userid, password) insert_user(userid, password, phone, email, company) on_register() on_login() 前两个函数是操作数据库，被后两个函数调用；后两个函数是给前端的接口。 后端说明 整个后端的代码如下： from flask import Flask, request import json import pymysql from flask_cors import CORS # 定义app app = Flask(__name__) # 设置跨域 CORS(app, supports_credentials=True) # 连接数据库，账号是root，密码是000，数据库名称是shopdata db = pymysql.connect("localhost", "root", "000", "shopdata

该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8：空间分析中，使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台，包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务 包含完整代码和实现的github地址： https://github.com/yunwei37/COVID-19-NLP-vis 项目分析报告已部署到网页端，可点击 http://flask.yunwei123.tech/ 进行查看 交互可视化分析截图： 空间数据分析 作业要求 作业目的： 了解空间数据在日常生活中的应用，熟悉空间数据统计分析、空间数据挖掘、空间数据可视化等技术。 作业内容： 新型冠状病毒肺炎（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情肆虐全球多个国家，2020年3月11日，世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。在全球抗击新型冠状病毒疫情的过程中，产生了前所未有的大规模疫情数据，利用大数据分析技术和方法能够协助发现病毒传染源、监测疫情发展、调配救援物资，从而更好地进行疫情防控工作。空间数据分析作为大数据分析的重要组成，将数据智能处理、直观展示和交互分析有机地结合，使机器智能和人类智慧深度融合、优势互补，为疫情防控中的分析、指挥和决策提供有效依据和指南。 作业要求以新冠疫情或其它重大公共卫生事件的相关时空数据为基础，利用数据清洗与管理、统计分析

FlaskCon 是由社区举办的免费线上 Flask 会议，欢迎 Flask 的使用者和爱好者参加。这是一份非官方参会指南，希望可以帮到你。 会议时间 基于演讲者优先的考虑（因为听众可以看录播），为了让演讲者不用半夜爬起来演讲，所以有了现在的日程时间： 7 月 4 号：晚上 10 点到第二天凌晨 2 点 20 7 月 5 号：下午 5 点到晚上 9 点 20 议题 一共收到 44 个议题申请，按照两天的时间安排，最终只保留了 18 个。大致分为下面几类： 我们是怎么用 Flask 的？ 这里的「我们」包括 Google Cloud、FEC（美国联邦选举委员会）、ScholarPack…… How Google Cloud uses Flask（Dustin Ingram）07/04 10:00 PM How the FEC uses Flask to increase transparency in US elections（Laura Beaufort）07/04 11:00 PM Lessons Learned Building Microservices with Flask（Joe Coburn）07/05 02:00 AM OpenPatch an Example for Building Microservices with Flask（Mike Barkmin）07