python使用接口进行模型实时调用

最新推荐文章于 2025-07-05 21:08:36 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-05 21:08:36 发布 · 2.4k 阅读

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本文介绍了一个使用Flask框架搭建的简单web服务，该服务通过加载预先训练好的sklearn模型，接收时间参数并返回预测结果。具体实现包括模型的加载、参数接收与转换以及结果反馈。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello World!'

from sklearn.externals import joblib

@app.route('/task/<year>/<month>/<day>/<hour>/<minute>/<second>', methods=['GET'])
def get_task(year, month, day, hour, minute, second):
    ss3 = joblib.load("E:/data_ss.model")  # 加载模型
    lr3 = joblib.load("E:/data_lr.model")  # 加载模型
    data1 = [[year, month, day, hour, minute, second]]
    try:
        data2 = ss3.transform(data1)
        result = lr3.predict(data2)[0]
    except:
        result = "请重新确认输入参数"
    return jsonify(result)


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=7418)