scikit的Flask API学习 一个简单的Flask应用程序，可以根据scikit-learn模型进行预测。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 任何sklearn模型都可以用于预测。 在阅读更多内容。 依存关系 scikit学习 烧瓶 大熊猫 麻木 pip install -r requirements.txt 正在运行的API python main.py 终点 /预测（POST） 给定一个表示独立变量的JSON对象，返回预测数组。 这是一个

Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架。这篇文章是一个讲述如何用它实现传送视频数据流的详细教程。 我敢肯定，现在你已经知道我在O’Reilly Media上发布了有关Flask的一本书和一些视频资料。在这些上面，Flask框架介绍的覆盖面是相当完整的，出于某种原因，也有一小部分的功能没有太多的提到，因此我认为在这里写一篇介绍它们的文章是一个好主意。 这篇文章是专门介绍流媒体的，这个有趣的功能让Flask应用拥有这样一种能力，以分割成小数据块的方式，高效地为大型请求提供数据，这可能要花费较长的时间。为了说明这个主题，我将告诉你如何构建一个实时视频流媒体服务器！ 什么是流媒体

抽离出来的yolov5生产环境用项目，服务器配置可用，flask接口调用，支持并发，自带滑块验证码训练好的模型

为每一个人开放的留言系统，匿名留言，开放交流

对应博客地址：https://blog.csdn.net/andrew_extra/article/details/124888185 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。 目录 1. 项目简介 2. 功能组成 3. 基于python的电影数据可视化分析与推荐系统 3.1 系统注册登录 3.2 全球电影数据爬虫 3.3 全球电影数据可视化分析 电影出品的年份和制作语言分布情况 不同制作国家或地区的电影数目分布情况 不同类型电影的数目分布情况 不同类型电影的时长分布箱型图 不同类型电影的拍摄预算与票房收入的分布箱型图 不同类型电影的评分分布箱型图 不同电影风格的受欢迎程度分布箱型图 电影评分对票房的影响 3.4 国内电影网站的 TOP 电影分析 3.5 电影分类推荐 3.6 电影评论分析 4. 总结 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影

flask入门教程笔记

在文章中有详细说明https://blog.csdn.net/wjcroom/article/details/126148144

8.4 配置的最佳实践 之前提到的建议的缺陷是它会使得测试变得有点困难。基本上，这个问题 没有单一的 100% 解决方案，但是你可以注意下面的事项来改善体验: 1. 在函数中创建你的应用，并在上面注册蓝图。这样你可以用不同的配 置来创建多个应用实例，以此使得单元测试变得很简单。你可以用这 样的方法来按需传入配置。 2. 不要写出在导入时需要配置的代码。如果你限制只在请求中访问配置， 你可以在之后按需重新配置对象。

Flask + MySQL 如何实现用户注册，登录和登出，源码供参考，有任何问题私信联系，我们会为您解答疑问。原文链接: https://blog.csdn.net/qq_39816613/article/details/125100662

一个使用flask搭建的人脸识别，人脸特征点检测，人脸三维建模系统，只需上传一张照片，系统复现了3dMM模型，系统实现了采用sql数据库，实现了增删改查等功能，通过此系统，用户可以通过在系统平台上传一张图片，即可进行人脸相关的各种操作，并进行数据的存储等功能