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通过flask框架实现文件的上传与下载

项目测试对于一个项目的重要性，大家应该都知道吧，写python的朋友，应该都写过自动化测试脚本。 最近正好负责公司项目中的api测试，下面写了一个简单的例子，对API 测试进行梳理。 首先，编写restful api接口文件 testpost.py，包含了get，post，put方法 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from flask import request from flask_restful import Resource from flask_restful import reqparse test_praser =

在Docker内部使用Flask + Gunicorn + Nginx部署ML模型的模板 运行解决方案 为了运行此解决方案，您只需要安装Docker，Docker组成，然后克隆此存储库，然后： bash run_docker.sh 有关Docker安装说明，请遵循： — - — 了解解决方案 —详细的方法：有关此解决方案的，请查看。 —快速方法：项目的结构如下：Flask应用程序和WSGI入口点位于flask_app目录中。 Nginx和项目配置文件位于nginx目录中。 这两个目录都包含使用主目录中的docker_compose.yml文件连接的Docker文件。 为简单起见，我还添加了run_docker.sh文件，以使设置和运行此解决方案更加容易。 . ├── flask_app │ ├── app.py │ ├── wsgi.py │

ObjectDetectionRestAPI Flask Web Server对象检测Mask-RCNN模型的实现 相依性 张量流> = 1.5 烧瓶> = 1.0.2 枕头> = 5.1.0 opencv> = 3.4.1 执行 运行Mask-RCNN对象检测服务器（默认为端口5000） python maskrcnn-server.py 或运行SSD MobileNet对象检测服务器（默认为端口5000） python ssd_server.py

weebsite:使用Flask创建的电子商务网站。 Bootstrap前端和MySQL数据库

带有Python的Neural Network Visualizer Web App 使用Streamlit的Neural Network Visualizer Web应用程序，以及使用Keras和Flask的简单模型服务器。 它使用Keras训练神经网络模型，并使用Keras的功能API创建具有多个输出的模型。 它是一个Web应用程序，可针对给定的输入可视化神经网络所有层的所有节点的输出。

Python爬虫，flask+echarts前端可视化页面展示，MySQL数据库存储

使用Web界面训练和部署机器学习模型-Docker，PyTorch和Flask 实时访问（在GCP上部署）： : 博客文章： ： 此仓库包含与以上博客文章相关的代码。 在本地/云计算机上运行 克隆仓库并构建docker镜像 sudo docker build -t flaskml . 注意：如果在容器中安装PyTorch时遇到MemoryError，请考虑将2G交换添加到虚拟机（ ） 然后，您可以在指定应用程序的绝对路径的同时运行容器 sudo docker run -i -t --rm -p 8888:8888 -v **absolute path to app directory**:/app flaskml 这将在localhost：8888上运行该应用程序 您可以使用serveo.net或Ngrok将应用程序移植到Web。 在Jetson-Nano上运行 在Je

音乐流烧瓶API 以python，flask和html编码的音乐流媒体网络应用 这是实际使用的api的图片：