简单好用的Python Flask框架部署Web服务(机器学习模型)
工作中，线下模型训练好以后，可以使用Flask Web框架，将其部署上线。用户通过API借口传入参数，对模型进行调用。
一、Flask框架主要分为一下三个流程：
1、导入Flask类
app = Flask(name)
2、注册服务器
@app.route(’/’,methods=[‘POST’,‘GET’])
3、启动服务
在主函数里定义app.run(host=‘0.0.0.0’,port=9000)
二、代码：
1、使用Flask创建服务器
# 导入Flask类
from flask import Flask
from flask import request
from flask import jsonify
import json
# 创建Flask实例，接收参数__name__表示当前文件名，默认会自动指定静态文件static
app = Flask(__name__)
# 装饰器的作用是将路由映射到视图函数get_age；告诉flask通过哪个URL可以触发函数
@app.route('/get_predict',methods=['POST'])
def get_age():
input_json = request.json #调用服务器时输入的json字符串
dict_json = json.loads(input_json)
print(type(dict_json))
x_1= dict_json['height']
x_2 = dict_json['weight']
#此处可以加自己的特征处理，模型预测
print(type(x_1))
data = 0.5 * x_1 + 0.4 * x_2
return str(data) #The return type must be a string, tuple #jsonify(data)
# Flask应用程序实例的run方法启动WEB服务器
if __name__ == '__main__':
app.run(host='127.0.0.1',port=5000) # 127.0.0.1 #指的是本地ip
2、使用requests访问服务器
# 调用API接口
import requests
import json
base_url = 'http://127.0.0.1:5000/get_predict'
data_json = json.dumps({'height':183,'weight':130}) #dumps：将python对象解码为json数据
response = requests.post(base_url,json=data_json)
predict_data = response.json()
print('response:',response)
print('response.text:',response.text)
print('response.content:',response.content)
print('predict_result',predict_data)
3、返回结果
