Creating Machine Learning API using Flask
Code accompanying the AnalyticsVidhya article
NOTE: This code is a bit old, please do not use this for production level tasks. There are better ways to do all these things, consider using FlaskAppBuilder & quart or FastAPI for your production apis
How to setup the Anaconda environment:
- Make sure you have Anaconda distribution, if not then visit: Miniconda Installation to install it.
- For a faster installation, run command (on terminal):
curl -L mini.conda.ml | bash(Courtesy: @mikb0b) - For any queries regarding conda environment, visit: Managing Conda Environments
- Go to the folder
./flask_api, you'll encounterflask_api.ymlfile. - In the terminal run command:
conda env create -f flask_api.yml - Once done, run:
source activate flask_api. Your virtual environment is setup successfully!
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一、flask_sqlalchemy是什么？ flask本身没有内置orm框架，需要依赖第三方模块，这里介绍flask_sqlalchemy,而flask_sqlalchemy是一个flask的扩展，本质上是对sqlalchemy的进一步封装，当然也需要sqlalchemy的支持，使用起来和本来的sqlalchemy的orm是一样的。本文主要介绍flask_sqlalchemy的使用以及如何在fl
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WebSocket是啥？ WebSocket是HTML5引入的新的通信协议，主要由Web客户端和服务器实现，当然它也可以在Web之外实现。 与HTTP连接不同，WebSocket连接是客户端和服务器之间永久的双向通信通道，其中任何一个都可以启动交换。 一旦建立，连接一直有效，直到其中一方断开连接。 flask实现websocket的两种方式 flask 实现websocket有两种方式实现，一种
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项目场景： 公司部署了centos 服务器，使用flask 框架来快速部署api,需要在脚本flask 功能里面做一个定时的操作 问题描述 发现定时时间到的时候会运行两次，百度查询很多的文章，使用的方法是吧debug=False,或者reload=False 等设置的操作，发现不一定能起到作用，反而可能导致其他的问题出现 #我的代码，定时做一些数据库的操作，虽然数据有触发器但是懒得查询了。。。 @