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在本文中，我将展示如何通过 API 公开您的简单机器学习模型，以便与您的 Web 或使用开源库的任何其他应用程序集成。

我们在组织中遇到的常见痛点之一是数据科学应用程序的最后一英里交付。 一种常见的交付工具是创建业务报告 (BI)。 但其中一个非常有用且经常被忽视的是创建 API 并提供与公司内部或外部的其他应用程序的无缝集成。 这需要你对机器学习、服务器端编程和前端应用有基本的了解。

Flask 服务器

Flask 是一个 Web 框架。 这意味着 Flask 为您提供了允许您构建 Web 应用程序的工具、库和技术。 该 Web 应用程序可以是一些网页、博客、wiki 或与基于 Web 的日历应用程序或商业网站一样大。

使用 Flask 构建应用程序很像编写标准 Python 模块，除了一些函数附加了路由。这使得初学者很容易上手，因为几乎没有样板代码来启动和运行简单的应用程序。

小示例：使用 Flask 构建简单的“Hello World”应用程序

from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def hello_world():return 'Hello, World!'if __name__ == '__main__':app.run()

确保在运行上述代码之前安装“Flask”库。安装过程参考此处。

只需将上面的代码片段保存为 hello.py（或类似的东西），在命令提示符下（在 WINDOWS 机器中）粘贴下面的命令，然后按 Enter。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jwIJ7VPd-1646531014872)(https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/914b690e-caa8-4e43-b134-bd46eaa27a5a/Untitled.png)]

现在在浏览器中访问 http://127.0.0.1:5000/，你应该会看到你的 hello world 问候语。

注意：确保不要给您的应用程序命名 flask.py，因为这会与 Flask 本身冲突。

Flask 包含一个非常简单的内置 Web 服务器，足以用于开发和测试。 有了它，您可以在本地机器上访问您的应用程序，而无需设置其他服务并让它们很好地协同工作。 但是，它一次只能由一个人使用，并且是以这种方式构建的。

在生产环境中运行 Web 应用程序时，您希望它能够处理多个用户和许多请求，而这些人不必等待大量时间来加载页面。

生产型服务器

简述：使用 Waitress 构建。如何设置。Python 使用数据集使用和线性预测模型建立。测试上述Python 代码。Python代码中添加模型预测控制。Windows 上部署模型。实测效果。

源代码

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